Szakirodalom
Statisztikai Szemle, 87. évfolyam 5. szám 534
letüket és szakmai támogatásukat a konyhai alkalmazottak végzik.
Hárman arról is beszámoltak, hogy a konyhai személyzet nem tanít semmit az el- ítélteknek, úgyhogy esélyük sincs a szüksé- ges tudás elsajátítására. Az elítélteket a bör- tön rendszere sem bátorítja arra, hogy a konyhán végzett munkájukra büszkék legye- nek, és semmiféle motivációt nem nyújt, hogy képességeiket fejlesszék ezen a téren.
Az ételek rossz minősége mellett a börtönben lakókat az egészségügyi és higiéniai körül- mények is aggasztják, valamint félnek attól, hogy a konyhában kisegítők az alapvető felté- teleket sem tartják be.
A megkérdezettek egyöntetűen állították, hogy a rossz minőségű ételekért a képzetlen elítéltek is felelősek. Ezt a problémát erősíti az is, hogy a konyhai személyzet nem segíti a fogvatartottak képzését.
A börtönben lakók ételhez és egészséghez való viszonya, a sok frusztráció, amit ezen a téren szenvednek, és az, hogy nem uralják a saját fogyasztásukat, ami segíthetné őket a sa- ját magukról való gondoskodásban, mind arra mutat, hogy kezdenek elidegenedni saját fizi- kai énjüktől.
Lencsés Ákos,
a KSH Könyvtár osztályvezetője E-mail: akos.lencses@ksh.hu
Kiadók ajánlata
ROSS,S.[2009]: Probability and Statistics for Engineers and Scientists. (Valószínűség- számítás és statisztika mérnökök és kutatók számára.) Academic Press. London. New York. San Diego.
A könyv ezen új, átdolgozott tartalmú ki- adása kiváló bevezetést nyújt az alkalmazott valószínűség-számításba és statisztikába a mérnöki vagy a természettudományi tanulmá- nyokat folytatók számára. A szerző hangsúlyt helyez annak bemutatására, hogy a valószínű- ség-számítással miképp nyerhető betekintés a statisztikai problémákba, melynek eredménye- ként végül a gyakorló mérnökök és a termé- szettudósok által leggyakrabban alkalmazott statisztikai eljárások intuitív módon érthetők meg. A könyvben található gyakorlatok és példák széles köre valós adatokra épít, az ada- tok ilyen jellegű alkalmazása indokolja a való- színűség-számítás ismertetését. A valódi ada- tokon alapuló példákon és gyakorlaton túlme- nően a kötet rendkívül világos magyarázatokat
tartalmaz, csakúgy, mint az előző kiadások. A szerző számos példában, gyakorlatban és al- kalmazásban valószínűségelméletet használ a mindennapi statisztikai problémák és helyze- tek megoldására.
NISBET,R.–ELDER J.–MINER,G.[2009]:
Handbook of Statistical Analysis and Data Mining Applications. (A statisztikai elemzés és az adatbányászati alkalmazások kézikönyve.) Academic Press. London. New York. San Diego.
Az adatbányászati elemzések végrehajtásá- nak megismeréséhez jelenleg számos könyvet és szoftverleírást kell összeszedni. Ez az átfogó, szakszerű forrás minden szükséges információ biztosításával és szakmai igény kielégítésével nélkülözhetetlen útmutatóként szolgál a statisz- tikai alkalmazásokkal és módszerekkel végzen- dő, hatékony adatbányászathoz.
A kötet az adatelemzés széles területét le- fedi, beleértve az adatbányászati algoritmuso-
Szakirodalom
Statisztikai Szemle, 87. évfolyam 5. szám
535
kat, a statisztikai megközelítéseket és a gya- korlati alkalmazásokat is. A témák nagy és komplex adatállományokat magukban foglaló problémákat, újszerű adatbányászati algorit- musokat alkalmazó megoldásokat és/vagy új- fajta statisztikai megközelítéseket, valamint az elemzések és a megoldások objektív értékelé- sét ölelik fel. A könyv leírja az elemzési tech- nikákat és bemutatja azok alkalmazásait a va- lós problémák megoldásában, így ezek köny- nyen érthetővé és hasznossá válnak a termé- szettudományi, a műszaki és a kereskedelmi területen dolgozó szakemberek számára.
E nélkülözhetetlen forrás amellett, hogy segít megoldani nagyméretű, komplex állo- mányokat érintő adatelemzési problémákat, alkalmazás- és megoldás-orientált, a valós problémák megoldására összpontosít. Újszerű adatbányászati algoritmusokat és újfajta sta- tisztikai megközelítéseket mutat be, valamint probléma-megoldási technikákat hasonlít össze az elemzések és a megoldások objektív értékelése mellett. A könyv elősegíti a tudo- mányágak közötti interdiszciplináris együtt- működést, az újszerű adatbányászati és sta- tisztikai technikák továbbadását, illetve az elemzések és a megoldások értékelését a gyakorlati problémákkal kapcsolatos adatok elemzésében részt vevő diákok és szakembe- rek számára.
A könyv a gyakorlati problémák megoldá- sában érdekelt szakemberek fontos forrása, amelynek segítségével képesek saját hasznukra fordítani más területeken kidolgozott elgondo- lásokat. Az interdiszciplináris hangsúlynak és a témák lefedettségének köszönhetően a könyvnek ott kell lennie a szakértők, a gyakor- lati szakemberek, a kutatók és a tudósok köny- vespolcain is.
RAMACHANDRAN, K. M. – TSOKOS C. P.
[2009]: Mathematical Statistics with Applica- tions. (Matematikai statisztika alkalmazások-
kal.) Academic Press. London. New York. San Diego.
A matematikai kurzusokon jó eredményt elérő diákok közül sokan nehéznek találják a statisztika nézetrendszerének megértését. A
„Matematikai statisztika alkalmazásokkal”
egyedülálló a tekintetben, hogy jól meghatáro- zott módon, lépésről-lépésre, valós problémák megoldásán keresztül mutatja be a tananyagot.
Ez a statisztikai problémák megoldásának lo- gikus megközelítésében segíti a diákokat.
A tankönyv a statisztika matematikai alapú tárgyalását nyújtja, illetve bevezeti a diákokat az elméleti statisztika és alkalmazásainak mód- szereibe. Nem feltételez előzetes statisztikai vagy valószínűségelméleti tudást, de matemati- kai ismereteket megkíván az olvasótól. A leg- több ilyen szintű könyvben a valószínűség- számítás alapos leírása található. Ez azonban problémát okoz olyan más tudományágakra szakosodott, főtárgyként nem statisztikát válasz- tó hallgatók számára, akik a matematikai sta- tisztikában és alkalmazásaiban akarnak megbíz- ható alapot szerezni. A szerzők a statisztika alapfogalmait alapos elméleti magyarázattal mutatják be. Számos példa és tárgyhoz tartozó gyakorlat más területekről származik, mivel a statisztika széleskörűen alkalmazott tantárgy.
A könyv sok, más tankönyvekben nem is- mertetett, modern statisztikai számítási és szi- mulációs fogalmat is bemutat, például a jackknife, a bootstrap módszereket, az EM al- goritmusokat és olyan Markov-láncos Monte Carlo módszereket, mint a Metropolis algorit- mus, a Metropolis–Hastings algoritmus és a Gibbs-féle mintavétel.
HASTIE,T.–TIBSHIRANI R.–FRIEDMAN,J.
[2009]: The Elements of Statistical Learning.
Data Mining, Inference and Prediction, Second Edition. (A statisztikai tanulás elemei.
Adatbányászat, következtetés és előrejelzés.
Második kiadás.) Springer. New York.
Szakirodalom
Statisztikai Szemle, 87. évfolyam 5. szám 536
Az elmúlt évtizedben robbanásszerű válto- zás ment végbe a számítástechnikában és az információtechnológiában. Ez számos terüle- ten (például az egészségügyben, a biológiában, a pénzügyben és a marketingben) óriási meny- nyiségű adat megjelenésével járt együtt. Az ezek megértéséből fakadó kihívás a statisztika területén új eszközök/módszerek kifejlesztésé- hez vezetett és olyan új területek fejlődését eredményezte, mint az adatbányászat, a gépi tanulás és a bioinformatika. Több eljárás közös alapokon nyugszik ugyan, gyakran mégis kü- lönböző terminológiát használ. A szerzők az előzőkben említett területek fontos fogalmait általános koncepcionális keretben írják le. A könyv statisztikai szemléletben íródott, a hang- súlyt a fogalmakra, mintsem a matematikára
helyezi és számos színes grafikával ellátott példát tartalmaz. Értékes forrás mind a statisz- tikusok, mind azok számára, akik a tudomá- nyos vagy az ipari adatok bányászatában érde- keltek. A könyv a felügyelt tanulástól (előre- jelzés) a felügyelet nélküli tanulásig a témák széles körét fedi le. A témakörök – amelyek a területről első ízben nyújtanak átfogó ismerte- tést – magukban foglalják többek között a neurális hálókat, az osztályozási fákat és a boosting eljárásokat.
A könyv új kiadása több, a korábbiban nem érintett témát is bemutat, így például a gráf modelleket, az ún. „random forest” eljá- rást, az „ensemble” módszereket, a nem nega- tív mátrixfaktorizációt és a spektrális klaszterezést.
Társfolyóiratok
A FRANCIA DEMOGRÁFIAI INTÉZET FOLYÓIRATA
2008. ÉVI 3. SZÁM
Prioux, F.: Franciaország demográfiai fej- lődése napjainkban – a várható élettartam to- vábbra is növekszik.
Desplanques, G.: Az éves francia nép- számlálási összeírások erősségei és bizonyta- lanságai.
Duthé, G.: Újjáéledő malária Szenegálban. A malária okozta halálesetek mérése Mlomp-ban.
Franckel, A. – Arcens, F. – Lalou, R.:
Egészségmegőrző életvitel falusi környezetben Szenegál Fatick körzetében.
Setbon, M. – Raude, J.: Chikungunya- vírus a Réunion szigeten – szociális, környe-
zeti és viselkedésbeli tényezők járványhely- zet esetén.
A FRANCIA GAZDASÁGI ÉS PÉNZÜGYMI- NISZTÉRIUM ÉS A STATISZTIKAI ÉS GAZDASÁGKUTATÓ INTÉZET FOLYÓIRATA
2007. ÉVI 414. SZÁM
Dormont, B. – Samson, A.-L.: Egészségügyi dolgozók demográfiája és a háziorvosok karrier- je. – Generációk közötti egyenlőtlenségek.
Baclet, A. – Raynaud, É.: Egyenlőtlensé- gek vizsgálata a tulajdonosi jövedelmek szám- ba vételével.
Lesnard, L. – Saint Pol, T. de: Hogyan szervezik munkahetüket az egyedülálló dolgo-
