02. О вероятностях

Статья написана с целью ликвидации большого разрыва, сложившегося между англоязычной и русскоязычной литературой по проблеме контрольных карт Шухарта. Авторы считают, что правильное применение контрольных карт – одно из ключевых условий повышения качества российской науки, техники, образования, управления и т.д.

См. также Д. Уилер, Д. Чамберс. Статистическое управление процессами. Оптимизация бизнеса с использованием контрольных карт Шухарта». – М: Альпина Бизнес Букс, 2009. – 409 с.

Ю.П. Адлер, О.В. Максимова, В.Л. Шпер. Контрольные карты Шухарта в России и за рубежом: краткий обзор современного состояния (статистические аспекты). – Журнал «Стандарты и качество», июль–август, 2011 (полная версия статьи доступна на сайте издательства).

Подробнее »Адлер и др. Контрольные карты Шухарта в России и за рубежом

Машинное обучение преображает науку, технологию, бизнес и позволяет глубже узнать природу и человеческое поведение. Программирующие сами себя компьютеры — одна из самых важных современных технологий, и она же — одна из самых таинственных. Ученый-практик Педро Домингос приоткрывает завесу и впервые доступно рассказывает о машинном обучении и о поиске универсального обучающегося алгоритма, который сможет выуживать любые знания из данных и решать любые задачи (он называет его Верховный алгоритм). Чтобы заглянуть в будущее и узнать, как машинное обучение изменит наш мир, не нужно специального технического образования — достаточно прочитать эту книгу. См. также. Джон Форман. Много цифр: Анализ больших данных при помощи Excel, Идеи Байеса для менеджеров.

Педро Домингос. Верховный алгоритм. Как машинное обучение изменит наш мир. – М.: Манн, Иванов и Фербер, 2016. — 336 с.

Подробнее »Педро Домингос. Верховный алгоритм

С тех пор, как я перешел из издательского бизнеса в торговую компанию (а было это в 2005 г.), Excel – является моим основным инструментом работы. Конечно, я далек от мысли, что владею им в совершенстве, но всё же думаю, что могу себя назвать экспертом. Так вот, эта книга не об Excel’е… Автор вскользь упоминает о нем, но, скорее, в уничижительном контексте, как о программе для начинающих. Серьезная инфографика и визуализация данных выполняются в других программах. Автор начинает с легкого 10-страничного знакомства с тем, как извлекать данные из Интернета на основе кода, написанного на языке Python.

В умелых руках обилие информации – не проблема, а настоящий кладезь. Ведь интересны не сами цифры, а та информация, которую можно из них извлечь. Люди хотят знать, о чем именно говорят все эти таблицы и графики. Книга покажет, с помощью какого ПО удобнее обрабатывать информацию в каждом из случаев. Рассмотрены примеры визуализации в программах R и Adobe Illustrator, HTML, CSS и JavaScript. Также в книге вы познакомитесь с применением Flash-графики для нужд визуализации, научитесь создавать карты с помощью Python и SVG и анимированные карты в ActionScript и Flash. Книга – реальный учебник для тех, кто никогда не работал в упомянутых программах.

Нейтан Яу. Искусство визуализации в бизнесе. – М.: Манн, Иванов и Фербер, 2013. — 352 с.

Подробнее »Нейтан Яу. Искусство визуализации в бизнесе

Для статистической обработки данных и их последующего визуального представления большинство пользователей применяют Excel (см., например, Левин. Статистика для менеджеров с использованием Microsoft Excel). Однако, если у вас нестандартные задачи, как в смысле обработки данных, так и их представления, вас может заинтересовать статистическая среда R. Освоив R, вы сможете автоматизировать свою работу, запускать статистическую обработку прямо из текста документа, получать оригинальные графики высокого качества и сохранить их в переносимых форматах, легко повторить анализ при изменении исходных данных.

Алексей Шипунов и др. Наглядная статистика. Используем R! – М.: ДМК Пресс, 2014. – 298 с.

Подробнее »Алексей Шипунов. Наглядная статистика. Используем R!

Книга венгерского математика, содержащая собрание неожиданных выводов и утверждений из теории вероятностей, математической статистики и теории случайных процессов. Написана живо и увлекательно. Рассматриваются как классические парадоксы, двигавшие развитие науки, начиная с XVI в., так и современные проблемы теории вероятностей. Большинство аспектов вполне доступно, но отдельные вопросы требуют серьезной математической подготовки.

Габор Секей. Парадоксы в теории вероятностей и математической статистике. – М.: Мир, 1990. – 240.

Подробнее »Габор Секей. Парадоксы в теории вероятностей и математической статистике

Статистика помогает принимать важные решения, находить скрытые взаимосвязи между явлениями, лучше понимать ситуацию в бизнесе и на рынке. Автор книги профессор Чарльз Уилан с юмором и блестящими наглядными примерами рассказывает о том, как это происходит. Эта книга будет полезной для студентов, которые не любят и не понимают статистику, но хотят в ней разобраться; маркетологов, менеджеров и аналитиков, которые хотят понимать статистические показатели и анализировать данные; а также для всех, кому интересно, как устроена статистика.

Чарльз Уилан. Голая статистика. Самая интересная книга о самой скучной науке. – М.: Манн, Иванов и Фербер, 2016. — 352 с.

Подробнее »Чарльз Уилан. Голая статистика

Казалось бы, термин «большие данные» понятен и доступен только специалистам. Но автор этой книги доказывает, что анализ данных можно организовать и в простом, понятном, очень эффективном и знакомом многим Excel. Причем не важно, насколько велик ваш массив данных. Техники, предложенные в этой книге, будут полезны и владельцу небольшого интернет-магазина, и аналитику крупной торговой компании. Вы перестанете бояться больших данных, научитесь видеть в них нужную вам информацию и сможете проанализировать предпочтения ваших клиентов и предложить им новые продукты, оптимизировать денежные потоки и складские запасы, другими словами, повысите эффективность работы вашей организации.

Джон Форман. Много цифр: Анализ больших данных при помощи Excel. – М.: Альпина Паблишер, 2016. – 464 с.

Подробнее »Джон Форман. Много цифр: Анализ больших данных при помощи Excel

Грегори Хайтин (Gregory Chaitin) — научный сотрудник Исследовательского центра им. Томаса Уотсона корпорации IBM, почетный профессор Университета Буэнос-Айреса и Оклендского университета. Параллельно с А.Н. Колмогоровым занимался разработкой теории алгоритмической информации. Написал 9 книг, в том числе две научно-популярные: «Беседы с математиком» и «Метаматематика!». [1]

Ссылку на Г.Хайтина я нашел в книге Джеймс Глик. Информация. История. Теория. Поток. Теория информации меня интересует еще со студенческой скамьи. Следует отметить, что она – раздел математики, и совсем непроста для понимания неподготовленным человеком (таким, как я). Но поскольку мой интерес не ослабевает, я пытаюсь находить научно-популярные издания на эту тему, и продвигаться понемногу вперед. Своим серьезным достижением я считаю разработку алгоритма игры «Быки и коровы», основанном на теории информации. До сих пор я использовал два подхода к определению понятия «количество информации»: комбинаторный и вероятностный. В настоящей статье рассматривается алгоритмический подход, предложенный академиком Колмогоровым (см. библиографию в конце заметки) и развиваемый Хайтиным.

Эта статья опубликована в журнале «В мире науки», № 6 за 2006 г., с. 38–45.

Подробнее »Грегори Хайтин. Пределы доказуемости

Писатель и популяризатор науки Джеймс Глик рассказывает о том, как наше отношение к информации изменило саму природу человеческого сознания. Его книга — увлекательное и напряженное путешествие по истории информации и связи от языка, на котором «говорили» африканские барабаны, к изобретению алфавитов, от первых попыток кодирования к электронным письмам и блогам, от древних времен к современности. На этом пути его сопровождают Чарльз Бэббидж, Ада Лавлейс, Клод Шеннон и другие великие ученые. «Информация» была признана лучшей научной книгой года по версии Los Angeles Times, получила множество призов и стала международным бестселлером. Мне книга очень понравилась.

Джеймс Глик. Информация. История. Теория. Поток. – М.: АСТ, Corpus, 2013. – 576 с.

Подробнее »Джеймс Глик. Информация. История. Теория. Поток

Хотя я и закончил физико-технический факультет, в вузе мне не читали теорию игр. Но, поскольку я в студенческие годы много играл сначала в преферанс, а затем в бридж, теория игр меня интересовала, и я освоил небольшой учебник. А недавно читатель сайта Михаил попросил решить задачу на теорию игр. Поняв, что сходу задача мне не дается, решил освежить в памяти мои знания по теории игр. Предлагаю вам небольшую книгу – популярное изложение элементов теории игр и некоторых способов решения матричных игр. Она почти не содержит доказательств и иллюстрирует основные положения теории примерами. Книгу написала математик и популяризатор науки Елена Сергеевна Вентцель. Несколько поколений советских инженеров учились по ее учебнику «Теория вероятностей». Елена Сергеевна также написала несколько литературных произведений под псевдонимом И. Грекова.

Елена Вентцель. Элементы теории игр. – М.: Физматгиз, 1961. – 68 с.

Подробнее »Елена Вентцель. Элементы теории игр