The book covers topics such as probability distributions, sampling distributions, confidence intervals, hypothesis testing, regression analysis, and time series analysis. The book is designed to be practical and hands-on, with numerous exercises and applications to help students understand and apply statistical concepts. It is written at a level appropriate for undergraduate students who have completed a course in calculus and are familiar with basic statistical concepts. The book is divided into four parts: Part I: Probability Theory, Part II: Statistical Inference, Part III: Data Analysis, and Part IV: Time Series Analysis. Each part includes a variety of exercises and applications to help students reinforce their understanding of the material. The book also includes an introduction to R programming, which is widely used in statistical analysis, and provides examples of how to use R to perform various statistical techniques. Throughout the book, the author emphasizes the importance of understanding the underlying assumptions of statistical methods and the need to carefully interpret results. The book is suitable for students majoring in mathematics, statistics, economics, finance, biostatistics, and other fields where statistical analysis is essential. The book is intended to provide a comprehensive introduction to mathematical statistics, including probability theory, statistical inference, and data analysis. The text covers topics such as probability distributions, sampling distributions, confidence intervals, hypothesis testing, regression analysis, and time series analysis.

Книга охватывает такие темы, как распределение вероятностей, выборочное распределение, доверительные интервалы, проверка гипотез, регрессионный анализ и анализ временных рядов. Книга разработана, чтобы быть практичной и практической, с многочисленными упражнениями и приложениями, чтобы помочь студентам понять и применить статистические концепции. Он написан на уровне, подходящем для студентов бакалавриата, которые закончили курс по исчислению и знакомы с основными статистическими концепциями. Книга разделена на четыре части: Часть I: Теория вероятностей, Часть II: Статистический вывод, Часть III: Анализ данных и Часть IV: Анализ временных рядов. Каждая часть включает в себя различные упражнения и приложения, которые помогут учащимся лучше понять материал. Книга также включает введение в программирование на языке R, которое широко используется в статистическом анализе, и приводит примеры того, как использовать R для выполнения различных статистических методов. На протяжении всей книги автор подчеркивает важность понимания основополагающих предположений статистических методов и необходимость тщательной интерпретации результатов. Книга подходит для студентов, специализирующихся в области математики, статистики, экономики, финансов, биостатистики и других областях, где необходим статистический анализ. Книга призвана обеспечить всестороннее введение в математическую статистику, включая теорию вероятностей, статистический вывод и анализ данных. Текст охватывает такие темы, как распределение вероятностей, распределение выборок, доверительные интервалы, проверка гипотез, регрессионный анализ и анализ временных рядов.

''