Статистический анализ в геологических науках

Автор(ы):Кан Дж.С., Миллер Р.К.
Редактор(ы):Прохоров Ю.В.
Издание:МИР, Москва, 1965 г., 482 стр., УДК: 550; 550.8; 519.2
Язык(и)Русский (перевод с английского)
Статистический анализ в геологических науках

Книга представляет собой первое и пока единственное руководство по применению статистических методов для решения геологических задач.

Доступным для неподготовленного читателя языком в ней изложены основные понятия теории вероятностей и статистические методы, которыми пользуются для получения оценок неизвестных параметров. Наглядно, с привлечением большого количества рисунков и схем, показано применение способов статистической обработки при решении геологических задач.

Книга — учебное и методическое руководство, рассчитанное на геологов и студентов геологических вузов и техникумов, биологов, физико-географов, почвоведов.

С каждым годом математические методы все интенсивнее проникают в различные области геологии. Если прежде математика применялась широко только в геофизике, в настоящее время она прочно вошла в геохимию, палеонтологию и другие разделы наук о Земле. Более широкое применение математических методов сказалось не только на увеличении объема вычислительных работ, но и на формулировке основных понятий, которые теперь уточняются в такой степени, что становятся возможными формальные определения, положенные в основу этих методов.Многие геологические выводы основаны на использовании изменчивых эмпирических данных, например результатов химического анализа проб, число которых бывает весьма ограничено. Чтобы избежать ошибочных выводов из этих данных, необходимо применять методы математической статистики. Несомненно, конечно, бывают случаи, что можно прийти к правильному ответу и без привлечения тонких статистических методов, но теперь это стало скорее исключением, чем правилом (см. пример: табл. 6.4, где сравнивается радиоактивность свежих и выветрелых гранитов, когда невозможно решение «на глаз»).Математическая статистика — наука о математических методах систематизации и обработки статистических данных, о способах извлечения из них наибольшей информации и принятия на этой основе наилучших в том или ином смысле решений. Применяя методы математической статистики в различных областях знания и техники, мы преследуем различные цели, но все они должны быть подчинены основным задачам соответствующих областей. Поэтому стало необходимым выделить такие дисциплины, как социально-экономическая статистика, биометрия и т. п.Миллер и Кан, авторы предлагаемой вниманию читателей книги, видные американские ученые — геологи, которые заинтересовались возможностью решать геологические задачи с помощью математики. Предлагаемая книга — их первая попытка подвести итоги своей работы, поэтому допущенные ими некоторые ошибки вполне понятны и простительны и отнюдь не умаляют ценности полученных ими результатов. Авторы поставили перед собой цель изложить статистические методы в применении их к геологии; в этом отношении настоящая книга чуть ли не единственное руководство. Правда, имеются книги (такие, как книга Ф. Чейза), в которых освещается та или иная специальная проблема, но ни одна из них не может сравниться с книгой Миллера и Кана по степени охвата материала. Согласно замыслу авторов, для понимания книги не требуется предварительного знакомства с математической статистикой или теорией вероятностей. Все необходимые сведения авторы старались сообщить в книге. Однако им это удалось не в полной мере. Так, вопросы, связанные с понятием мощности статистических критериев, изложены подробно и понятно. Но в разделах, посвященных дисперсионному и мультивариантно-му анализам, материал изложен порой столь конспективно, что становится труден даже для подготовленного читателя. Поэтому в процессе чтения необходимо обращаться к специальной литературе по математической статистике. Следует также критически относиться к рекомендациям, даваемым авторами для малых выборок. Принятие или отклонение проверяемой статистической гипотезы может сильно зависеть от априорных допущений об исходных законах распределения (нормальность, логарифмическая нормальность, равномерность и т. п.), а обоснование этих последних в условиях малых выборок — задача подчас нелегкая. <...>

Скачать
Внимание! Если Вы хотите поделиться с кем-то материалом c этой страницы, используйте вот эту ссылку:
http://local.www.geokniga.org/books/9027
Прямые ссылки на файлы работать не будут!
1036.88