Лекция знакомит с количественными и качественными типами статистических данных, подробно описаны шкалы измерения. Много внимания уделяется различным объектам нечисловой природы, в том числе нечетким множествам. Рассматривается пример описания неопределенности с помощью нечеткого множества - исследование представления различных слоев населения о понятии "богатый человек". Описываются данные и расстояния в пространствах произвольной природы, в том числе аксиоматическое введение расстояний.

Лекция посвящена обзору основных понятий теории вероятностей и математической статистики. Достаточно подробно рассматриваются дискретные и непрерывные случайные величины, их характеристики, законы распределения. Рассматриваются вопросы и проблемы точечного и интервального оценивания.

Описывается оценивание функции спроса на товар на основе реальных статистических данных, а также отдельные вопросы технологии организации и проведения маркетинговых/социологических опросов. Описана процедура проверки однородности двух биномиальных выборок. Приводится пример.

В лекции собраны основные математико-статистические утверждения, постоянно используемые при математическом обосновании методов прикладной статистики: законы больших чисел, центральные предельные теоремы, теоремы о наследовании сходимости. Уделено внимание методу линеаризации и принципу инвариантности, а также вопросу устойчивости выводов.

Рассматриваются различные модели порождения данных, а также некоторые вопросы описания данных, в частности, выбор наиболее корректного среднего для данных, измеренных в той или иной шкале. Описываются некоторые непараметрические оценки плотности и их свойства.

В лекции рассматриваются различные методы оценивания параметров, в том числе метод моментов, максимального правдоподобия, одношаговые оценки, а также задача параметрической регрессии. Затрагиваются вопросы робастности статистических процедур.

Описывается проверка гипотез методом моментов, по совокупности малых выборок, проблема множественных проверок. Рассматривается проблема неустойчивости параметрических методов отбраковки выбросов. Уделено внимание предельной теории непараметрических критериев.

Описывается точечное и интервальное оценивание основных параметров распределений (математического ожидания, медианы, дисперсии и др). Большая часть лекции посвящена методам проверки однородности характеристик двух независимых или связанных выборок.

В лекции даются основы корреляционного (параметрического и непараметрического), регрессионного анализа, теории классификации и методов снижения размерности признакового пространства. Рассматриваются отдельные вопросы построения и применения индексов.

Лекция посвящена методам анализа и прогнозирования одномерных и многомерных временных рядов, в том числе достаточно подробно описано, как оценивать длину периода и саму периодическую составляющую. Описывается метод ЖОК оценки результатов взаимовлияния факторов. Приводятся примеры.

Описывается структура статистики нечисловых данных и ее использование в экспертных оценках. Рассматривается теория случайных толерантностей, люсианов, метод парных сравнений, статистика нечетких множеств.

В лекции рассказывается об основных идеях статистики интервальных данных, их применении в задачах оценивания характеристик и параметров распределения и проверки гипотез. Описываются интервальные регрессионный, кластерный и дискриминантный анализ.

Лекция посвящена размышлению о тех направлениях прикладной статистики, которые представляются перспективными в будущем: робастность, бутстреп, статистика интервальных данных и др.

В лекции дается понятие "статистических технологий", классификация статических технологий на низкие, классические и высокие. Рассказывается о проблемах перехода на высокие статистические технологии.

Кратко рассматриваются такие аспекты использования компьютера в прикладной статистике, как метод Монте-Карло, имитационное моделирование, методы размножения выборок. Затрагивается проблема генерации случайных чисел.

Затрагиваются вопросы влияния отклонений от традиционных предпосылок, используемых в классической математической статистике, на статистические выводы, вопросы выбора одного из многих критериев для проверки конкретной гипотезы.

Описываются некоторые методологические принципы, необходимые при разработке и применении методов прикладной статистики. Вносятся предложения, касающиеся преподавания и научных исследований в области математико-статистических методов и технологий.

Изложена авторская точка зрения на историю становления и развития прикладной статистики в СССР и России.