ПРЕДИСЛОВИЕ К РУССКОМУ ИЗДАНИЮ

В нашей стране неуклонно расширяется круг научных и практических работников, пользующихся в своих исследованиях математико-статистическими методами анализа. В связи с этим за последние годы был издан ряд переводных и оригинальных монографий, посвященных прикладному регрессионному анализу. Однако обычные методы регрессионного анализа оказываются недостаточными в тех случаях, когда признакам наблюдаемого явления не удается однозначно приписать те или иные абсолютны значения. В таких случаях исследователь часто пользуется методами ранговой корреляции; с помощью таких методов удается значительно расширить как возможности регрессионного анализа, так и круг решаемых залач.

В последнее время в прогнозировании и при решении ряда других зьдач стали широко применяться экспертные оценки Методы ранговой корреляции в чтой области являются едва ли не единственным путем обобщения экспертных оценок.

Элементарное изложение методов упорядочения и приемов ранговой корреляции можно найти в обычном курсе прикладной математической статистики. Однако в литературе до настоящего времени отсутствовала работа, которая была бы специально посвящена разностороннему тесретлческому анализу методов ранговой корреляции. Предлагаемая книга ппизвана в какой-то мере восполнить этот пробел.

Имя автора — видного статистика Мориса Джорджа Кендэла — хорошо известно читателю. Он является одним из авторов книги «An introduction to the thsory of statistics» и трехтомного фундаментальною труда «The Advanced Theory of Statistics». M. Кендалу принадлежит, в частности, ряд новых идей и технически приемов в исследовании корреляции рангов; характерно, что один из рассматриваемых в книге когффициентов в мировой литерэтуре обычно называют коэффициентом ранговой корреляции Кендэла.

Книга «Ранговые корреляции» впервые была издана в 1948 г., и с тех пор она пользуется неизменным вниманием читателей и

неоднократно переиздавалась. Предлагаемый перевод выполнен с четвертого издания. Автор стремится всюду, где это представлялось возможным, приводить содержательную постановку задачи и снабжать изложение конкретными примерами. Большое внимание уделено условиям применения каждого из методов измерения ранговой корреляции. Особый интерес вызывает теоретический анализ проблемы так называемых связанных рангов. Следует отметить, правда, что при переходе к математическому обоснованию приводимых соотношений автор в ряде случаев опускает промежуточные выкладки и соображения. Вследствие этого требуется определенная самостоятельная работа, для того чтобы полностью разобраться в логике и последовательности формальных доказательств.

Студенты, изучающие курс математической статистики, а также практические работники обратят особое внимание на гл. 2, 3, 4, содержащие достаточно подробную информацию о практической технике расчета показателей ранговой корреляции. Читатели, заинтересованные в более строгом математическом обосновании приводимых соотношений, найдут соответствующий материал в гл. 5, 7, 10—12.

Переводчики стремились сохранить терминологию, встречавшуюся в ранее выполненных переводах. К числу исключений принадлежит термин tied ranks, который в книге Дж. Юла и М. Кендэла переведен как «объединенные ранги». Мы полагали, что более точно мысль автора воспроизводится в словах о «связи между рангами» (вместо «объединения рангов») и «связанных» (вместо «объединенных») рангах.

Е. М. ЧЕТЫРКИН, Р. М. ЭНТОВ