Учебное пособие Лялькиной Г.Б. и Бердышева О.В. «Математическая обработка результатов эксперимента» по дисциплине «Планирование эксперимента и обработка экспериментальных данных» предназначено студентам направления «Техносферная безопасность». Может быть полезно студентам и аспирантам технического университета, а также специалистам, использующим методы статистического анализа. В краткой форме изложены основные принципы планирования эксперимента, включающие различные процедуры сбора и первичной обработки статистических данных, проверку нормальности распределения и сопоставления числовых характеристик нормально распределенных статистических совокупностей, а также ряд процедур линейного, нелинейного и множественного корреляционно-регрессионного анализа. Детально расписаны все процедуры построения регрессионной модели, начиная с выбора ее вида, включая возможную линеаризацию в случае нелинейности искомой зависимости, оценку параметров на основе статистических гипотез и заканчивая проверкой адекватности построенной модели исходным статистическим данным, а также заключительную оценку точности. Приведены примеры использования процедур совместного исследования двух и более нормально распределенных статистических совокупностей с целью мониторинга изменения состояния безопасности техносферы и управления ее поведением.

Training manual "Mathematical treatment of experimental data" written by Lyalkina G.B. and Berdyshev O.V. is intended to expound the corresponding academic discipline for the students of the direction "Technosphere safety". The book can be useful for the students and post-graduates of technical university as well as for those specialists who are using methods of statistical analysis. Main principles of the experiment planning are presented. Different procedures of collecting and initial roughing of statistical data are expounded. The procedure of comparing numerical characteristics of the normally distributed sets of statistical data is also under consideration. Certain procedures of linear, non-linear and plural regressive analysis are expounded. All construction procedures of regressive model are described in detail. Procedures begin from the choice of the analytical model form and include possible procedures of linearization (in the case of non-linearity) for the searching form of dependence. Procedures include the estimation of model parameters with a help of statistical hypnotizis. Procedure of verification of the model and estimation of its exactness concludes constuction of the model. Examples of joint research of two and more normally distributed sets are given. The aim of statistical analysis is monitoring of changing of safety state in techno sphere.