Во втором, исправленном и дополненном, издании книги, написанной известны специалистом научным директором компании StatSoft Russia, изложена концепция и технология современного анализа данных на компьютере На основе элементарных понятий описываются углубленные методы анализа в системе STATISTICA (StatSofl) с многочисленными примерами из экономики, маркетинга, рекламы, бизнеса, медицины, промышленности и дpyгиx областей. Второе издание дополнено описанием языка STATISTICA VISUAL BASIC Книга адресована самому широкому кругу читателей, желающих стать профессионалами в компьютерном анализе

Characterizing and understanding the variability of hydroclimatological processes and measurements are essential for assessing the performance of water resources infrastructure and its management and for planning successful and efficient water resources projects.

Petroleum resource evaluations have been performed by geologists, geophysicists, geochemists, engineers, and statisticians for many decades in an attempt to estimate resource potential in a given region. Because of differences in the geological and statistical methods used for assessment, and the amount and type of data available, resource evaluations often vary. Accounts of various methods have been compiled by Haun (1975), Grenon (1979), Masters (1985), Rice (1986), and Mast et al. (1989). In addition, Lee and Gill (1999) used the Michigan reef play data to evaluate the merits of the log-geometric method of the U.S. Geological Survey (USGS); the PETRIMES method developed by the Geological Survey of Canada (GSC); the Arps and Roberts method; Bickel, Nair, and Wang’s nonparametric fi nite population method; Kaufman’s anchored method; and the geo-anchored method of Chen and Sinding–Larson. <...>

Die Anregung zu den vorliegenden Untersuchungen erhielt ich im Jahre 1925, als ich auf einer Exkursion zum Studium des englischen Jura die Aufschlüsse bei Peterborough kennen lernte, die mir die Möglichkeit zu bieten schienen, die phylogenetische Entwicklung der Ammoniten auf Grund eines sehr reichen, selbstgesammelten Materiales genauer als bislang zu studieren.