Работа состоит из двух частей - математической статистики и геометризации месторождений.

В первой части изложены основные положения математической статистики, на основе которой производится анализ и обобщение фактических наблюдений. Эта часть написана на основании имеющихся литературных данных с включением ряда задач и примеров из практики обработки фактических материалов.

Вторая часть - геометризация месторождений. Под геометризацией месторождений в настоящее время понимают исследование показателей месторождений математическими методами (геометрическими и аналитическими), законов их распределения и составление математических моделей. Показателями же являются основные элементы, характеризующие месторождения, т.е. форму, мощность, структуру, содержание полезных и вредных компонентов и другие геологические особенности. Становление этого научного метода - основы горной геометрии или геометрии недр связано с именем проф. П.К.Соболевского (в конце 1920-х и начале 1930-х годов), хотя отдельные работы, посвященные вопросам геометризации месторождений, появились значительно раньше (П.М.Леонтовский, В.И.Бауман, И.А.Далинкевич и др.).

Дальнейшее развитие геометризации месторождений нашло свое отражение в работах П.А.Рыжова, Д.А.Казаковского, И.Н.Ушакова, Г.И.Вилесова, В.А.Букринского и др.

Монография представляет собой методологическое и методическое пособие для обработки петрохимической и геохимической информации. В работе предлагается пакет программ для ЭВМ, охватывающий все главные статистические методы, используемые в петрохимии, включая новые методические разработки (метод частных средних). Этот пакет обеспечивает достаточно полную и корректную обработку петрохимической информации на уровне, превышающем общепринятый. Сделана попытка алгоритмизировать важнейший этап обработки информации - выделения неоднородностей в распределении породообразующих элементов и построения корреляционных моделей (нелинейная, множественная и другие типы корреляций, дендрограмма и регрессионные задачи). Программы написаны преимущественно на языке "альфа-6" и основаны на общеизвестных алгоритмах математической статистики. Все программы сопровождаются предпосылкой их составления, описаниями алгоритмов, текстами, инструкциями к пользованию и контрольными примерами.

Монография написана для специалистов всех направлений, обрабатывавших цифровую информацию. Однако главный адресат её -геохимики, петрохимики научных, производственных и учебных организаций

В книге приведены сведения о применении методов теории вероятностей и математической статистики в практике геологоразведочных работ. В доступной для горного инженера и геолога форме даются общие сведения по теории вероятностей и математической статистике и их применении при обработке данных разведки недр.

Приводимые теоретические сведения иллюстрируются многочисленными примерами из практики горных и геологоразведочных работ.

Книга предназначена для студентов горных и геологических институтов и факультетов. Она может быть использована как практическое руководство для широкого круга научных работников и инженеров-производственников горняков, геологов и маркшейдеров

В книге изложены основные понятия теории вероятностей и матетатической статистики, а также статистические методы решения некоторых задач нефте-газопромысловой геологии. На конкретных геологических примерах показаны техника и эффективность изучения распределений геологических признаков нефтегазоносных пластов, выявления взаимосвязанных признаков методами дисперсионного анализа, методы: оценки формы и тесноты связи между признаками. Показаны методика и преимущества использования информационных мер при оценке геологической неоднородости продуктивных пластов и степени изученности их параметров. Впервые в литературе по нефти и газу обобщен опыт оптимального расчленения к корреляции разрезов скважин, вскрывших продуктивный пласт, на основе использования методов теории случайных функций.

Книга рассчитана на инженеров-геологов, аспирантов и научных работников. Она может быть использована в качестве пособия студеатами, изучающими нефтегазопромысловую геологию и математическую статистику

В книге рассматривается применение аппарата математической статистики в химических и физических методах анализа вещества. Изложение материала иллюстрируется многочисленными примерами, доведенными до численных расчетов. Большое внимание уделяется физической интерпретации результатов статистических исследований. Подробно освещен опыт зарубежных работ в этой области.

Книга предназначена для инженеров-физиков и химиков, работающих в аналитических лабораториях. Она может служить настольным пособием по применению математической статистики при анализе вещества

Во втором издании Сборника задач представлены краткие теоретические положения и задачи, охватывающие элементы теории вероятностей и основные разделы математической статистики: оценку параметров, проверку статистических гипотез, корреляционный и регрессионный анализы, оценку погрешностей измерений и качества информации, планирование рационального количества наблюдений. В основу задач положены простые геологические ситуации. Сборник содержит необходимые статистические таблицы.

Предназначен для студентов естественно-научных специальностей и профессионалов (геологов, географов, экологов и др.), повышающих свою квалификацию в области современных методов анализа первичной информации

В настоящее время наблюдается все возрастающий интерес к математической статистике со стороны представителей самых различных наук. В связи с этим и курс математической статистики включается в вузовские программы все большего числа специальностей; достаточно отметить, что только в университете этот курс читается для ряда специальностей на таких факультетах, как биологический, филологический, экономический, философский. Последнее обстоятельство делает весьма желательным написание такого курса, который на базе минимального математического аппарата вводил бы читателя в круг идей математической статистики. Предлагаемая читателю в русском переводе книга «Вводный курс теории вероятностей и математической статистики» является, на наш взгляд, весьма удачным опытом создания такого рода курса. Ее автор Ю. Нейман — известный американский ученый, автор основополагающих работ по математической статистике, а также многочисленных работ по ее приложениям в различных областях.

Как указывает сам автор, основной в книге является глава V, где читатель знакомится с основами теории проверки статистических гипотез. Довольно сложные для восприятия концепции теории проверки статистических гипотез излагаются очень отчетливо, с большим числом хорошо подобранных иллюстраций. Остальная часть книги (которую автор рассматривает как подготовительную в главе V) служит хорошим введением в теорию вероятностей и некоторые ее приложения. Довольно подробно  излагаются   некоторые  вероятностные  задачи генетики, и мы полагаем, что эта часть книги Ю. Неймана может быть с успехом использована для иллюстраций при чтении курса теории вероятностей студентам-математикам. Как справедливо отмечает автор, стандартные примеры вероятностных закономерностей, связанные с азартными играми, в силу своей искусственности довольно быстро надоедают студентам. Примеры же, заимствованные из генетики, не только будут поддерживать интерес слушателей, но и познакомят их с математической генетикой — областью науки, представленной у нас сравнительно слабо

Приведены часто встречающиеся в практике разведочного бурения задачи и их решение, вычислительные процедуры математической статистики, статистических выводов и принятие решений. Показано применение методов дисперсионного, регрессионного и корреляционного анализов при решении технико-технологических задач. Описаны прогнозирование показателей разведочного бурения и планирование эксперимента. Уделено внимание интерпретации полученных результатов и  выбору статистической модели.

Для инженерно-технических работников, занимающихся разведочным бурением.

В учебнике даются основные понятия теории вероятностей и математической статистики, описывается техника нахождения статистических оценок и различные методы статистического анализа результатов экспериментальных исследований, включая дисперсионный, корреляционный, регрессионный. Особое внимание уделяется методологии использования статистики и интерпретации результатов анализа на примерах из почвоведения и агрохимии. Рассмотрена техника вычислений. В Приложении даны справочные статистические таблицы.

Книга предназначена для почвоведов и агрохимиков и может быть использована в учебном процессе студентами соответствующих специальностей.

Содержит методы сотатистической обработки геологической информации (основы теории вероятностей; оценку выборочных характеристик   и параметров генеральных совокупностей, постановку статистичеоких гипотез и критерии их проверки; корреляционный, регреосионный и дисперсионный анализы; распознавание образов; пространственно-статистический анализ). Во втором издании расширен набор критериев оценки геологической информации, увеличено число рассматриваемых типовых задач.

Для студентов геологических специальностей и геологов-производственников, имеющих дело с обработкой числовых данных.