Документ взят из кэша поисковой машины. Адрес оригинального документа : http://www.sevin.ru/dissertations/aspirantura/lectures/References_and_schedule.doc Дата изменения: Tue Feb 12 12:51:06 2013 Дата индексирования: Fri Feb 28 22:51:20 2014 Кодировка: koi8-r

Hurlburt R.T., 2006. Comprehending behavioral statistics. 4rd ed. (или 3rd
ed, 2003), Wadsworth/Thomson Learning, Belmont. Самый простой из
англоязычных, лучше объяснение базовых концепций понятные примеры.
Прекрасная книга!
1. Lehner P.N., 1996. Handbook of ethological methods. Cambridge
University press. 672p. Некоторым нравится.

2. Quinn, M. Keough 2002. Experimental Design and Data Analysis for
Biologists. Cambridge University Press. Подробная книга, причём
содержит многомерные методы. (есть)

3. Sokal, R. R. and F. J. Rohlf. 2012. Biometry: the principles and
practice of statistics in biological research. 4th edition. W. H.
Freeman and Co.: New York. 937 pp. Предыдущие издания - классика,
наиболее цитируемая книга в научных статьях. (2-е издание есть)

4. Zar J.H., 2010. Biostatistical analysis. 5th ed. (или 4d ed, 1999)
Prentice Hall, New Jersey. 944 P. Подробное классическое руководство.
(есть)

5. Боровиков В. Популярное введение в STATISTICA (есть). Тоже далеко не
все методы.

6. Гланц С., 1998. Медико-Биологическая Статистика. McGraw-Hill, 1994;
М.: Практика. 459 с. Простой, доступный, для понимания основ. Но про
конкретные тесты - немного. (есть)

7. Халафян А. А. - Учебник STATISTICA 6 Статистический анализ данных. М.
Бином. 2007 (есть) русское руководство к программе, в нём далеко не
все методы.



ТЕМЫ ЗАНЯТИЙ (2013 ГОД)

1. Основные понятия. Описательная статистика
2. Тестирование гипотез в статистике. Критерии Стьюдента
3. Мощность статистического теста. Величина различий (effect size).
Формирование выборок для параметрических критериев.
4. Дисперсионный анализ ANOVA
5. Дисперсионный анализ ANOVA (продолжение)
6. Корреляции. Регрессионный анализ
7. Непараметрические критерии.
8. Частотный анализ.
9. Факторный анализ и многомерное шкалирование
10. Дискриминантный анализ. Кластерный анализ