The book 'Statistical Inference Based on Ranks' by Dr. John K. Galbraith provides a comprehensive overview of the principles and methods of statistical inference, focusing on the use of ranks instead of traditional statistical techniques. The author emphasizes the importance of understanding the evolution of technology and the need for a personal paradigm to perceive the technological process of developing modern knowledge. The book begins with an introduction to statistical inference theory, providing readers with a solid foundation in the subject matter. It then delves into the analysis of variance with two-sided classification, rank correlation theory, and linear regression models. The author also covers topics such as nonparametric estimation and statistical inference procedures for one and two sample models of arbitrary and symmetric continuous distributions. One of the key themes of the book is the need to study and understand the process of technology evolution. The author argues that this is crucial for the survival of humanity and the unification of people in a warring state. He emphasizes the importance of developing a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge, highlighting the need for a deeper understanding of the underlying principles and methods that drive technological advancements. Throughout the book, the author uses clear and concise language to make complex statistical concepts accessible to readers.

В книге д-ра Джона К. Гэлбрейта «Статистический вывод на основе рангов» представлен всесторонний обзор принципов и методов статистического вывода с акцентом на использование рангов вместо традиционных статистических методов. Автор подчеркивает важность понимания эволюции технологий и необходимость личностной парадигмы восприятия технологического процесса развития современных знаний. Книга начинается с введения в теорию статистического вывода, предоставляя читателям прочную основу в предмете. Затем он углубляется в дисперсионный анализ с двусторонней классификацией, теорией ранговой корреляции и моделями линейной регрессии. Автор также охватывает такие темы, как непараметрическая оценка и процедуры статистического вывода для одной и двух выборочных моделей произвольного и симметричного непрерывного распределения. Одна из ключевых тем книги - необходимость изучения и понимания процесса эволюции технологий. Автор утверждает, что это имеет решающее значение для выживания человечества и объединения людей в воюющем государстве. Он подчеркивает важность разработки личной парадигмы для восприятия технологического процесса развития современных знаний, подчеркивая необходимость более глубокого понимания основополагающих принципов и методов, которые управляют технологическими достижениями. На протяжении всей книги автор использует ясный и лаконичный язык, чтобы сделать сложные статистические концепции доступными для читателей.

livre du Dr John C. Galbraith, « Statistical based Grade Conclusion », présente un aperçu complet des principes et des méthodes de la conclusion statistique, en mettant l'accent sur l'utilisation des classements au lieu des méthodes statistiques traditionnelles. L'auteur souligne l'importance de comprendre l'évolution des technologies et la nécessité d'un paradigme personnel de la perception du processus technologique du développement des connaissances modernes. livre commence par une introduction à la théorie de la conclusion statistique, offrant aux lecteurs une base solide dans le sujet. Ensuite, il approfondit l'analyse de variance avec la classification bilatérale, la théorie de la corrélation de rang et les modèles de régression linéaire. L'auteur aborde également des sujets tels que l'estimation non paramétrique et les procédures de conclusion statistique pour un et deux modèles sélectifs de distribution continue arbitraire et symétrique. L'un des principaux thèmes du livre est la nécessité d'étudier et de comprendre l'évolution des technologies. L'auteur affirme que cela est essentiel à la survie de l'humanité et à l'unification des peuples dans un État en guerre. Il souligne l'importance de développer un paradigme personnel pour la perception du processus technologique du développement des connaissances modernes, soulignant la nécessité de mieux comprendre les principes et les méthodes sous-jacents qui régissent les progrès technologiques. Tout au long du livre, l'auteur utilise un langage clair et concis pour rendre les concepts statistiques complexes accessibles aux lecteurs.

libro del Dr. John C. Galbraith, «Una conclusión estadística basada en rangos», ofrece una visión general completa de los principios y métodos de la conclusión estadística, haciendo hincapié en el uso de rangos en lugar de los métodos estadísticos tradicionales. autor subraya la importancia de comprender la evolución de la tecnología y la necesidad de un paradigma personal para percibir el proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno. libro comienza con una introducción a la teoría de la inferencia estadística, proporcionando a los lectores una base sólida en el tema. Luego se profundiza en el análisis de dispersión con clasificación bilateral, teoría de correlación de rangos y modelos de regresión lineal. autor también abarca temas como la evaluación no paramétrica y los procedimientos de inferencia estadística para uno y dos modelos selectivos de distribución continua arbitraria y simétrica. Uno de los temas clave del libro es la necesidad de estudiar y entender el proceso de evolución de la tecnología. autor sostiene que esto es crucial para la supervivencia de la humanidad y la unificación de los seres humanos en un Estado en guerra. Destaca la importancia de desarrollar un paradigma personal para percibir el proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno, destacando la necesidad de comprender mejor los principios y métodos fundamentales que rigen los avances tecnológicos. A lo largo del libro, el autor utiliza un lenguaje claro y conciso para poner a disposición de los lectores conceptos estadísticos complejos.

O livro do Dr. John K. Galbraith, «A conclusão estatística baseada em classificação», apresenta uma revisão completa dos princípios e métodos estatísticos, com ênfase na utilização dos classificados em vez dos métodos estatísticos tradicionais. O autor ressalta a importância de compreender a evolução da tecnologia e a necessidade de um paradigma pessoal de percepção do processo tecnológico de desenvolvimento do conhecimento moderno. O livro começa com a introdução na teoria da conclusão estatística, fornecendo aos leitores uma base sólida na matéria. Depois, aprofundou-se na análise de dispersão com classificação bilateral, teoria da correlação precoce e modelos de regressão linear. O autor também abrange temas como a avaliação não-aramétrica e os procedimentos estatísticos para um e dois modelos seletivos de distribuição contínua aleatória e simétrica. Um dos principais temas do livro é a necessidade de explorar e compreender a evolução da tecnologia. O autor afirma que isso é crucial para a sobrevivência da humanidade e para a união das pessoas num estado em guerra. Ele ressalta a importância de desenvolver um paradigma pessoal para a percepção do processo tecnológico do desenvolvimento do conhecimento moderno, enfatizando a necessidade de compreender melhor os princípios e métodos fundamentais que geram os avanços tecnológicos. Ao longo do livro, o autor usa uma linguagem clara e lúdica para tornar os conceitos estatísticos complexos acessíveis aos leitores.

Il libro del dottor John C. Galbraith, «Una conclusione statistica basata sui classificati», fornisce una panoramica completa dei principi e dei metodi di output statistici, con un focus sull'uso dei classificati al posto dei metodi statistici tradizionali. L'autore sottolinea l'importanza di comprendere l'evoluzione della tecnologia e la necessità di un paradigma personale della percezione del processo tecnologico di sviluppo della conoscenza moderna. Il libro inizia con l'introduzione alla teoria del risultato statistico, fornendo ai lettori una base solida nell'oggetto. Poi si approfondisce nell'analisi di dispersione con classificazione bilaterale, teoria della correlazione precoce e modelli di regressione lineare. L'autore affronta anche argomenti quali la valutazione non parametrica e le procedure di output statistico per uno e due modelli selettivi di distribuzione continua casuale e simmetrica. Uno dei temi chiave del libro è la necessità di studiare e comprendere l'evoluzione della tecnologia. L'autore sostiene che sia fondamentale per la sopravvivenza dell'umanità e per l'unione delle persone in uno stato in guerra. Sottolinea l'importanza di sviluppare un paradigma personale per la percezione del processo tecnologico dello sviluppo delle conoscenze moderne, sottolineando la necessità di una maggiore comprensione dei principi e dei metodi fondamentali che guidano i progressi tecnologici. Durante tutto il libro, l'autore utilizza un linguaggio chiaro e laconico per rendere i concetti statistici complessi accessibili ai lettori.

Das Buch von Dr. John C. Galbraith „Rank Based Statistical Inferenz“ bietet einen umfassenden Überblick über die Prinzipien und Methoden der statistischen Inferenz, wobei der Schwerpunkt auf der Verwendung von Rängen anstelle traditioneller statistischer Methoden liegt. Der Autor betont die Bedeutung des Verständnisses der Entwicklung der Technologie und die Notwendigkeit eines persönlichen Paradigmas für die Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens. Das Buch beginnt mit einer Einführung in die Theorie der statistischen Inferenz und bietet den sern eine solide Grundlage für das Thema. Es geht dann tiefer in die Varianzanalyse mit bilateraler Klassifizierung, Rangkorrelationstheorie und linearen Regressionsmodellen. Der Autor behandelt auch Themen wie nichtparametrische Auswertung und statistische Inferenzverfahren für ein und zwei Stichprobenmodelle einer willkürlichen und symmetrischen kontinuierlichen Verteilung. Eines der Hauptthemen des Buches ist die Notwendigkeit, den Prozess der Technologieentwicklung zu untersuchen und zu verstehen. Der Autor argumentiert, dass dies für das Überleben der Menschheit und die Vereinigung der Menschen in einem kriegführenden Staat von entscheidender Bedeutung ist. Er betont die Bedeutung der Entwicklung eines persönlichen Paradigmas für die Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens und betont die Notwendigkeit eines tieferen Verständnisses der zugrunde liegenden Prinzipien und Methoden, die den technologischen Fortschritt antreiben. Während des gesamten Buches verwendet der Autor eine klare und prägnante Sprache, um den sern komplexe statistische Konzepte zugänglich zu machen.

Książka dr John C. Galbraith „Rank-based Statistical Inference” zawiera kompleksowy przegląd zasad i metod wnioskowania statystycznego, z naciskiem na stosowanie szeregów zamiast tradycyjnych metod statystycznych. Autor podkreśla znaczenie zrozumienia ewolucji technologii i potrzeby osobistego paradygmatu postrzegania technologicznego procesu rozwoju nowoczesnej wiedzy. Książka rozpoczyna się wstępem do teorii wnioskowania statystycznego, zapewniając czytelnikom solidny fundament w temacie. Następnie przechodzi do analizy wariancji z dwustronną klasyfikacją, teorią korelacji szeregowej i modelami regresji liniowej. Autor obejmuje również tematy takie jak oszacowanie nieparametryczne i procedury wnioskowania statystycznego dla jednego i dwóch przykładowych modeli arbitralnej i symetrycznej dystrybucji ciągłej. Jednym z kluczowych tematów książki jest potrzeba studiowania i zrozumienia procesu ewolucji technologii. Autor twierdzi, że jest to kluczowe dla przetrwania ludzkości i zjednoczenia ludzi w stanie wojennym. Podkreśla znaczenie rozwijania osobistego paradygmatu postrzegania technologicznego procesu rozwoju nowoczesnej wiedzy, podkreślając potrzebę głębszego zrozumienia podstawowych zasad i metod rządzących postępem technologicznym. W całej książce autor używa jasnego i zwięzłego języka, aby skomplikowane koncepcje statystyczne były dostępne dla czytelników.

ספרו של ד "ר ג 'ון סי גלבריית" הסקה סטטיסטית מבוססת דרגה "מספק סקירה מקיפה של העקרונות והשיטות של הסקה סטטיסטית, עם דגש על שימוש בדרגות במקום בשיטות סטטיסטיות מסורתיות. המחבר מדגיש את החשיבות של הבנת התפתחות הטכנולוגיה והצורך בפרדיגמה אישית של תפיסה של התהליך הטכנולוגי של התפתחות הידע המודרני. הספר מתחיל במבוא לתיאוריה של הסקה סטטיסטית, המספקת לקוראים יסוד מוצק בנושא. לאחר מכן הוא מתעמק באנליזה של שונות עם סיווג דו-צדדי, תאוריית קורלציה מדורגת ומודלים לרגרסיה לינארית. המחבר מכסה גם נושאים כגון הערכה לא פרמטרית והליכי הסקה סטטיסטיים עבור אחד ושני מודלים לדוגמה של התפלגות רציפה שרירותית וסימטרית. אחד הנושאים המרכזיים בספר הוא הצורך ללמוד ולהבין את תהליך האבולוציה הטכנולוגית. המחבר טוען שזה חיוני להישרדות האנושות ולאיחוד של אנשים במדינה לוחמת. הוא מדגיש את החשיבות של פיתוח פרדיגמה אישית לתפיסה של התהליך הטכנולוגי של התפתחות הידע המודרני, ומדגיש את הצורך בהבנה עמוקה יותר של העקרונות הבסיסיים והשיטות השולטות בהתקדמות הטכנולוגית. לאורך הספר משתמש המחבר בשפה ברורה ותמציתית כדי להפוך מושגים סטטיסטיים מורכבים לנגישים לקוראים.''

Dr. John C. Galbraith'in "Rank-Based Statistical Inference'adlı kitabı, geleneksel istatistiksel yöntemler yerine rütbelerin kullanılmasına vurgu yaparak istatistiksel çıkarımın ilke ve yöntemlerine kapsamlı bir genel bakış sunmaktadır. Yazar, teknolojinin evrimini anlamanın önemini ve modern bilginin gelişiminin teknolojik sürecinin kişisel bir algı paradigmasına duyulan ihtiyacı vurgulamaktadır. Kitap, istatistiksel çıkarım teorisine bir giriş ile başlar ve okuyuculara konuyla ilgili sağlam bir temel sağlar. Daha sonra iki taraflı sınıflandırma, sıra korelasyon teorisi ve doğrusal regresyon modelleri ile varyans analizine girer. Yazar ayrıca parametrik olmayan tahmin ve keyfi ve simetrik sürekli dağılımın bir ve iki örnek modeli için istatistiksel çıkarım prosedürleri gibi konuları da kapsar. Kitabın ana konularından biri, teknoloji evrimi sürecini inceleme ve anlama ihtiyacıdır. Yazar, bunun insanlığın hayatta kalması ve insanların savaşan bir durumda birleşmesi için çok önemli olduğunu savunuyor. Modern bilginin gelişiminin teknolojik sürecinin algılanması için kişisel bir paradigma geliştirmenin önemini vurgulayarak, teknolojik gelişmeleri yöneten temel ilke ve yöntemlerin daha derin bir anlayışına duyulan ihtiyacı vurgulamaktadır. Kitap boyunca, yazar karmaşık istatistiksel kavramları okuyuculara erişilebilir kılmak için açık ve özlü bir dil kullanır.

يقدم كتاب الدكتور جون سي غالبريث «الاستدلال الإحصائي القائم على الرتب» لمحة عامة شاملة عن مبادئ وأساليب الاستدلال الإحصائي، مع التركيز على استخدام الرتب بدلاً من الأساليب الإحصائية التقليدية. ويشدد المؤلف على أهمية فهم تطور التكنولوجيا والحاجة إلى نموذج شخصي لتصور العملية التكنولوجية لتطور المعرفة الحديثة. يبدأ الكتاب بمقدمة لنظرية الاستدلال الإحصائي، مما يوفر للقراء أساسًا صلبًا في هذا الموضوع. ثم يتعمق في تحليل التباين مع التصنيف ثنائي الجانب ونظرية ارتباط الرتبة ونماذج الانحدار الخطي. يغطي المؤلف أيضًا مواضيع مثل التقدير غير القياسي وإجراءات الاستدلال الإحصائي لنموذج ونموذجين للتوزيع المستمر التعسفي والمتماثل. أحد الموضوعات الرئيسية للكتاب هو الحاجة إلى دراسة وفهم عملية تطور التكنولوجيا. يجادل المؤلف بأن هذا أمر بالغ الأهمية لبقاء البشرية وتوحيد الناس في دولة متحاربة. ويشدد على أهمية وضع نموذج شخصي لتصور العملية التكنولوجية لتطوير المعرفة الحديثة، مشددا على الحاجة إلى فهم أعمق للمبادئ والأساليب الأساسية التي تحكم التقدم التكنولوجي. في جميع أنحاء الكتاب، يستخدم المؤلف لغة واضحة وموجزة لجعل المفاهيم الإحصائية المعقدة في متناول القراء.

John C. Galbraith 박사의 저서 "Rank-Based Statistical Inference" 는 전통적인 통계 방법 대신 순위를 사용하는 데 중점을 둔 통계 추론의 원리와 방법에 대한 포괄적 인 개요를 제공합니다. 저자는 기술의 진화를 이해하는 것의 중요성과 현대 지식 개발의 기술 과정에 대한 인식의 개인적인 패러다임의 필요성을 강조합니다. 이 책은 통계적 추론 이론에 대한 소개로 시작하여 독자들에게 주제에 대한 탄탄한 토대를 제공합니다. 그런 다음 양면 분류, 순위 상관 이론 및 선형 회귀 모델을 사용한 분산 분석을 탐구합니다. 저자는 또한 임의의 대칭 연속 분포의 하나와 두 개의 샘플 모델에 대한 비모수 적 추정 및 통계적 추론 절차와 같은 주제를 다룹니다. 이 책의 주요 주제 중 하나는 기술 진화 과정을 연구하고 이해해야한다는 것입니다. 저자는 이것이 인류의 생존과 전쟁 상태에있는 사람들의 통일에 결정적이라고 주장한다. 그는 현대 지식 개발의 기술 프로세스에 대한 인식을위한 개인 패러다임 개발의 중요성을 강조하며 기술 발전을 지배하는 기본 원칙과 방법에 대한 깊은 이해의 필요성을 강조합니다. 이 책 전체에서 저자는 명확하고 간결한 언어를 사용하여 복잡한 통계 개념을 독자가 액세스 할 수 있도록합니다.

John C。 Galbraith博士の著書「Rank-Based Statistical Inference」は、統計的推論の原則と方法の包括的な概要を提供し、従来の統計的方法ではなくランクを使用することに重点を置いています。著者は、技術の進化を理解することの重要性と、現代の知識の発展の技術的プロセスの認識の個人的パラダイムの必要性を強調しています。この本は、統計的推論の理論の紹介から始まり、読者に主題の確固たる基盤を提供します。次に、両面分類、ランク相関理論、線形回帰モデルによる分散の解析を検討します。著者はまた、任意と対称の連続分布の1と2のサンプルモデルのノンパラメトリック推定や統計的推論手順などのトピックについても取り上げている。この本の主要なトピックの1つは、技術進化の過程を研究し理解する必要があることです。著者は、これは人類の存続と戦争状態における人々の統一のために重要であると主張しています。彼は、現代の知識の発展の技術プロセスの認識のための個人的なパラダイムを開発することの重要性を強調し、技術の進歩を支配する基本的な原則と方法のより深い理解の必要性を強調している。本を通して、著者は読者にアクセス可能な複雑な統計的概念を作るために明確で簡潔な言語を使用する。

俄羅斯慈善歷史的回憶（俄羅斯慈善史的回憶）是一本獨特而激動人心的書，展現了19世紀下半葉和20世紀初俄羅斯慈善事業的世界和技術的發展。著名的商人和慈善家Peter Ivanovich Szczukin撰寫的回憶錄為現代知識的發展及其對人類的影響提供了個人觀點。這本書是藝術史學家，文化愛好者，對俄羅斯歷史及其豐富的文化遺產感興趣的任何人的稀有和寶貴資源。P. I. Shchukin的回憶：Pyotr Ivanovich Shchukin的俄羅斯慈善世界的窗口提供了一個迷人的故事，講述了他作為商人和慈善家的生活，親眼目睹了19世紀末20世紀初俄羅斯慈善事業的世界。