Основы математической статистики для психологов

Автор(ы):Суходольский Г. В.
31.10.2014
Год изд.:1998
Издание:2
Описание: В учебнике систематизирован обширный арсенал теоретико-вероятностных и статистических методов для описания психологических явлений, проверки гипотез и обработки результатов экспериментальных исследований. Изложение сущности методов иллюстрируется примерами из разных областей и не требует для понимания специальной математической подготовки. Учебник предназначен для студентов и аспирантов факультетов психологии, специалистов психологов, социологов и обществоведов.
Оглавление:
Основы математической статистики для психологов — обложка книги.
Глава 1. КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ СЛУЧАЙНЫХ СОБЫТИЙ [7]
  1.1. СОБЫТИЕ И МЕРЫ ВОЗМОЖНОСТИ ЕГО ПОЯВЛЕНИЯ [7]
    1.1.1. Понятие о событии [7]
    1.1.2. Случайные и неслучайные события [8]
    1.1.3. Частота частость и вероятность [8]
    1.1.4. Статистическое определение вероятности [11]
    1.1.5. Геометрическое определение вероятности [12]
  1.2. СИСТЕМА СЛУЧАЙНЫХ СОБЫТИЙ [14]
    1.2.1. Понятие о системе событий [14]
    1.2.2. Совместное появление событий [14]
    1.2.3. Зависимость между событиями [17]
    1.2.4. Преобразования событий [18]
    1.2.5. Уровни количественного определения событий [27]
  1.3. КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ СИСТЕМЫ КЛАССИФИЦИРОВАННЫХ СОБЫТИЙ [29]
    1.3.1. Распределения вероятностей событий [29]
    1.3.2. Ранжирование событий в системе по вероятностям [45]
    1.3.3. Меры связи между классифицированными событиями [49]
    1.3.4. Последовательности событий [54]
  1.4. КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ СИСТЕМЫ УПОРЯДОЧЕННЫХ СОБЫТИЙ [61]
    1.4.1. Ранжирование событий по величине [61]
    1.4.2. Распределение вероятностей ранжированной системы упорядоченных событий [63]
    1.4.3. Количественные характеристики распределения вероятностей системы упорядоченных событий [67]
    1.4.4. Меры корреляции рангов [73]
Глава 2. КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ СЛУЧАЙНОЙ ВЕЛИЧИНЫ [79]
  2.1. СЛУЧАЙНАЯ ВЕЛИЧИНА И ЕЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ [79]
    2.1.1. Случайная величина [79]
    2.1.2. Распределение вероятностей значений случайной величины [80]
    2.1.3. Основные свойства распределений [85]
  2.2. ЧИСЛОВЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ [85]
    2.2.1. Меры положения [86]
    2.2.2. Меры асимметрии и эксцесса [93]
  2.3. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ЧИСЛОВЫХ ХАРАКТЕРИСТИК ПО ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫМ ДАННЫМ [93]
    2.3.1. Исходные положения [93]
    2.3.2. Вычисление мер положения рассеивания асимметрии и эксцесса по несгруппированным данным [94]
    2.3.3. Группировка данных и получение эмпирических распределений [102]
    2.3.4. Вычисление мер положения рассеивания асимметрии и эксцесса по эмпирическому распределению [107]
  2.4. ВИДЫ ЗАКОНОВ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ СЛУЧАЙНОЙ ВЕЛИЧИНЫ [119]
    2.4.1. Общие положения [119]
    2.4.2. Нормальный закон [119]
    2.4.3. Нормализация распределений [130]
    2.4.4. Некоторые другие законы распределения важные для психологии [136]
Глава 3. КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ДВУМЕРНОЙ СИСТЕМЫ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН [144]
  3.1. РАСПРЕДЕЛЕНИЯ В СИСТЕМЕ ИЗ ДВУХ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН [144]
    3.1.1. Система из двух случайных величин [144]
    3.1.2. Совместное распределение двух случайных величин [117]
    3.1.3. Частные безусловные и условные эмпирические распределения и взаимосвязь случайных величин в двумерной системе [152]
  3.2. ХАРАКТЕРИСТИКИ ПОЛОЖЕНИЯ РАССЕИВАНИЯ И СВЯЗИ [155]
    3.2.1. Числовые характеристики положения и рассеивания[155]
    3.2.2. Простые регрессии [156]
    3.2.3. Меры корреляции [161]
    3.2.4. Совокупные характеристики положения рассеивания и связи [167]
  3.3. ОПРЕДЕЛЕНИЕ КОЛИЧЕСТВЕННЫХ ХАРАКТЕРИСТИК ДВУМЕРНОЙ СИСТЕМЫ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН ПО ДАННЫМ ЭКСПЕРИМЕНТА [169]
    3.3.1. Аппроксимация простой регрессии [169]
    3.3.2. Определение числовых характеристик при небольшом количестве экспериментальных данных [182]
    3.3.3. Полный расчет количественных характеристик двумерной системы [191]
    3.3.4. Расчет совокупных характеристик двумерной системы [202]
Глава 4. КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ МНОГОМЕРНОЙ СИСТЕМЫ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН [207]
  4.1. МНОГОМЕРНЫЕ СИСТЕМЫ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН И ИХ ХАРАКТЕРИСТИКИ [207]
    4.1.1. Понятие о многомерной системе [207]
    4.1.2. Разновидности многомерных систем [201]
    4.1.3. Распределения в многомерной системе [211]
    4.1.4. Числовые характеристики в многомерной системе [211]
  4.2. НЕСЛУЧАЙНЫЕ ФУНКЦИИ ОТ СЛУЧАЙНЫХ АРГУМЕНТОВ [229]
    4.2.1. Числовые характеристики суммы и произведения случайных величин [229]
    4.2.2. Законы распределения линейной функции от случайных аргументов [222]
    4.2.3. Множественные линейные регрессии [424]
  4.3. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ЧИСЛОВЫХ ХАРАКТЕРИСТИК МНОГОМЕРНОЙ СИСТЕМЫ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН ПО ДАННЫМ ЭКСПЕРИМЕНТА [231]
    4.3.1. Оценка вероятностей многомерного распределения [231]
    4.3.2. Определение множественных регрессий и связанных с ними числовых характеристик [235]
  4.4. СЛУЧАЙНЫЕ ФУНКЦИИ [241]
    4.4.1. Свойства и количественные характеристики случайных функций [241]
    4.4.2. Некоторые классы случайных функций важные для психологии [246]
    4.4.3. Определение характеристик случайной функции из эксперимента [249]
Глава 5. СТАТИСТИЧЕСКАЯ ПРОВЕРКА ГИПОТЕЗ [251]
  5.1. ЗАДАЧИ СТАТИСТИЧЕСКОЙ ПРОВЕРКИ ГИПОТЕЗ [254]
    5.1.1. Генеральная совокупность и выборка [254]
    5.1.2. Количественные характеристики генеральной совокупности и выборки [261]
    5.1.3. Погрешности статистических оценок [255]
    5.1.4. Задачи статистической проверки гипотез в психологических исследованиях [277]
  5.2. СТАТИСТИЧЕСКИЕ КРИТЕРИИ ОЦЕНИВАНИЯ И ПРОВЕРКИ ГИПОТЕЗ [278]
    5.2.1. Понятие о статистических критериях [278]
    5.2.2. х-критерий Пирсона [281]
    5.2.3. Основные параметрические критерии [231]
  5.3. ОСНОВНЫЕ МЕТОДЫ СТАТИСТИЧЕСКОЙ ПРОВЕРКИ ГИПОТЕЗ [312]
    5.3.1. Метод максимального правдоподобия [312]
    5.3.2. Метод Бейеса [313]
    5.3.3. Классический метод определения параметра функции с заданной точностью [316]
    5.3.4. Метод проектирования репрезентативной выборки по модели совокупности [321]
    5.3.5. Метод последовательной проверки статистических гипотез [324]
Глава 6. ОСНОВЫ ДИСПЕРСИОННОГО АНАЛИЗА И МАТЕМАТИЧЕСКОГО ПЛАНИРОВАНИЯ ЭКСПЕРИМЕНТА [331]
  6.1. ПОНЯТИЕ О ДИСПЕРСИОННОМ АНАЛИЗЕ [331]
    6.1.1. Сущность дисперсионного анализа [331]
    6.1.2. Предпосылки дисперсионного анализа  [332]
    6.1.3. Задачи дисперсионного анализа [333]
    6.1.4. Виды дисперсионного анализа [331]
  6.2. ОДНОФАКТОРНЫЙ ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗ [334]
    6.2.1. Схема расчета при одинаковом количестве повторных испытаний [334]
    6.2.2. Схема расчета при разном количестве повторных испытаний [341]
  6.3. ДВУХФАКТОРНЫЙ ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗ [343]
    6.3.1. Схема расчета при отсутствии повторных испытаний[343]
    6.3.2. Схема расчета при наличии повторных испытаний [348]
  6.4. Трехфакторный дисперсионный анализ [354]
  6.5. ОСНОВЫ МАТЕМАТИЧЕСКОГО ПЛАНИРОВАНИЯ ЭКСПЕРИМЕНТА [362]
    6.5.1. Понятие о математическом планировании эксперимента [362]
    6.5.2. Построение полного ортогонального плана эксперимента [365]
    6.5.3. Обработка результатов математически спланированного эксперимента [311]
Глава 7. ОСНОВЫ ФАКТОРНОГО АНАЛИЗА [315]
  7.1. ПОНЯТИЕ О ФАКТОРНОМ АНАЛИЗЕ [376]
    7.1.1. Сущность факторного анализа [311]
    7.1.2. Разновидности методов факторного анализа [361]
    7.1.3. Задачи факторного анализа в психологии [364]
  7.2. ОДНОФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ [364]
  7.3. МУЛЬТИФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ [389]
    7.3.1. Геометрическая интерпретация корреляционной и факторной матриц [389]
    7.3.2. Центроидный метод факторизации [392]
    7.3.3. Простая латентная структура и ротация [398]
    7.3.4. Пример мультифакторного анализа с ортогональной ротацией [402]
Приложение 1. ПОЛЕЗНЫЕ СВЕДЕНИЯ О МАТРИЦАХ И ДЕЙСТВИЯХ С НИМИ [416]
Приложение 2. МАТЕМАТИКО-СТАТИСТИЧЕСКИЕ ТАБЛИЦЫ [125]
РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА [434]
Формат: djvu
Размер:11254469 байт
Язык:РУС
Рейтинг: 363 Рейтинг
Открыть: