Задачи по теории вероятности и математической статистике с решениями: Задачи для самостоятельного решения по теории вероятностей и математической статистике Учебные издания НИУ ИТМО

Преподаватели Теория вероятностей | Отзывы | Учебные материалы | Химфак МГУ

Рейтинг: 1.0

Рейтинг: 5.0

Рейтинг: 4.0

Рейтинг: 5.0

• Задачи по теории вероятностей с решениями
• Зубков А.М., Севастьянов Б.А., Чистяков В.П. — Сборник задач по теории вероятностей
• Лебедев А.В. — Задачи по теории вероятностей с решениями
• Кондратенко А.Е. — задачи с зачётов по теории вероятностей
• Немного задач по теории вероятностей
• Вентцель Е.С., Овчаров Л.А. — Задачи и упражнения по теории вероятностей
• Гмурман В. Е. — Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике
• Мусин М.М., Кобельков С.Г., Голдаева А.А. — сборник задач по теории вероятностей для химиков
• Задачи по теории вероятностей с решениями
• Лекции, семинары и домашние задания
• Б.В. Гладков — Лекции по теории вероятностей (211 и 212 группы, весна 2003)
• Семинарские задачи с решениями
• Контрольное домашнее задание с решениями
• данные к нему
• Материалы к экзамену
• Написанные билеты по теории вероятностей, 2015
• Написанные лекции по теории вероятностей
• Программа — тест по теории вероятностей для самопроверки знаний студентов 2-го курса (2010)
• Экзаменационные вопросы по теории вероятностей
• Написанные билеты по теории вероятностей
• Учебники
• Секей Г. — Парадоксы в теории вероятностей и математической статистике
• Ширяев А.Н. — Вероятность
• Колмогоров А.Н. — Основные понятия теории вероятности
• Гнеденко Б.В. — Курс теории вероятностей
• Севастьянов Б.А. — Курс теории вероятностей и математической статистики
• Колмогоров А.Н., Журбенко Г.И., Прохоров А.В. — Введение в теорию вероятностей
• Фадеева Л.Н., Лебедев А.В. — Теория вероятностей и математическая статистика
• Чернова Н.И. — Лекции по теории вероятностей, 2007
• Севастьянов Б.А. — Мини-Тервер (Шпора)
• Чернова Н. И. — Лекции по теории вероятностей, 2005 (более красивая версия)
• Чистяков В.П. — Курс теории вероятностей
• Письменный Д.Т. — Конспект лекций по теории вероятностей и математической статистике

Открытое образование — Теория вероятностей и математическая статистика для инженеров

Select the required university:

———

Закрыть

Log in and enroll

Целью изучения онлайн-курса является формирование знаний о методах математической статистики, умений и навыков их применения при обработке и анализе опытных данных для принятия статистически значимых решений и выполнения задач в профессиональной деятельности.

• About
• Format
• Information resources
• Requirements
• Course program
• Education results
• Formed competencies
• Education directions

About

Случай привносит в нашу жизнь и профессиональную деятельность элемент неопределенности. Потребность распознать опасности совершения ошибок разного рода, а также необходимость понимать закономерности многократных наблюдений различных процессов (развитие эпидемий, наличие страховых случаев, количество судебных приговоров, колебание цен на недвижимость) привело к развитию теории вероятностей и математической статистики.
Анализ достоверности результатов статистических исследований (результаты выборов, итоги экзаменов, сложность задач в тестах) может быть проведен методами математической статистики. На производстве и в проектной организации, при расчетах строительных конструкций и контроле над технологическим процессом варки стали, в анализе действий по обработке рисков и выявлению возможностей в машиностроении вам потребуются знания теории вероятностей и навыки применения инструментов математической статистики.

Format

Структура курса включает:

• видеолекции с изложением теоретических положений;
• разбор стандартных задач на основе скринкастов;
• текстовые учебные материалы;
• тренировочные учебные задания;
• тестовые заданий для проверки полученных знаний и навыков.

Для взаимодействия студентов с преподавателями используется форум, а также автоматизированные рассылки слушателям и адресные комментарии.
 

• Соболев А.Б. Математика: курс лекций для технических вузов : учеб. пособие для студентов вузов, обучающихся по техн. и естеств.-науч. направлениям и специальностям : в 2 кн. Кн. 2 / А. Б. Соболев, А. Ф. Рыбалко, А. Н. Вараксин .— Москва : Академия, 2010 .— 448 с. : ил. ; 22 см + 1 электрон. опт. диск (CD-ROM) .— (Высшее профессиональное образование, Естественные науки) .— Прилагается компакт-диск. — Библиогр.: с. 445-446. — Рекомендовано в качестве учебного пособия .— ISBN 978-5-7695-6914-2.     
• Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика: Учеб. пособие для студентов вузов / В.Е. Гмурман. — 8-е изд., стер. — М.: Высшая школа, 2002. — 479 с.: ил.; 21 см. — Предм. указ.: с. 474-475. — ISBN 5-06-004214-6.
• Гмурман В.Е. Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике: Учеб. пособие для вузов / В.Е. Гмурман. — 6-е изд., доп. — М.: Высшая школа, 2002. — 405 с.: ил.; 21 см. — ISBN 5-06-004212-X.
• Необходимые пакеты: Microsoft Office Excel.
   

Requirements

Для успешного освоения курса необходимы знания элементов линейной алгебры, дифференциального и интегрального исчисления функций одной и нескольких переменных, ранее изученных в рамках программы по высшей математике.

Course program

Модуль 1. Случайные события в теории вероятностей
Тема 1.1. Элементы теории множеств. Основные формулы комбинаторики
Тема 1.2. Случайные события. Классическое и геометрическое определение вероятности
Тема 1.3. Теоремы сложения и умножения вероятностей
Тема 1.4. Формула полной вероятности. Формула Бейеса
Тема 1.5. Формула Бернулли. Теоремы Муавра-Лапласа

Модуль 2. Случайные величины в теории вероятностей
Тема 2.1. Случайные величины. Функции распределения
Тема 2.2. Числовые характеристики дискретных и непрерывных случайных величин
Тема 2. 3. Основные законы распределения непрерывных случайных величин
Тема 2.4. Функции от случайной величины. Числовые характеристики функции случайной величины. Предельные теоремы теории вероятностей 
Тема 2.5. Многомерные случайные величины. Функции распределения двумерных дискретных и непрерывных случайных величин. Условные законы распределения
Тема 2.6. Числовые характеристики двумерной случайной величины. Корреляционный момент и коэффициент корреляции. Линейная регрессия

Модуль 3. Математическая статистика
Тема 3.1. Основные задачи математической статистики. Первичная обработка результатов наблюдений
Тема 3.2. Статистические оценки параметров распределения
Тема 3.3. Проверка статистических гипотез
Тема 3.4. Статистическое исследование зависимостей. Дисперсионный анализ
Тема 3.5. Статистическое исследование зависимостей. Корреляционный анализ
Тема 3.6. Основы регрессионного анализа

Education results

После освоения курса обучающийся будет способен:

• применять знания теории вероятностей для решения практических задач в инженерной практике;
• проверять статистические гипотезы, строить график линейной регрессии аналитически и численно;
• демонстрировать навыки и опыт применения полученных знаний и умений в области теории множеств и комбинаторики, теории вероятностей и математической статистики.
   

Formed competencies

• Способность использовать основные приемы обработки и представления экспериментальных данных.
• Умение использовать основные законы естественнонаучных дисциплин в профессиональной деятельности, применять методы математического анализа и моделирования, теоретического и экспериментального исследования.
• Способность решать стандартные задачи профессиональной деятельности на основе информационной культуры с применением информационно-коммуникационных технологий и с учетом основных требований информационной безопасности.
  
   

Education directions

01.00.00 Математика и механика
07.00.00 Архитектура
08.00.00 Техника и технологии строительства
09.00.00 Информатика и вычислительная техника
10.00.00 Информационная безопасность
11.00.00 Электроника, радиотехника и системы связи
12.00.00 Фотоника, приборостроение, оптические и биотехнические системы и технологии
13. 00.00 Электро- и теплоэнергетика
14.00.00 Ядерная энергетика и технологии
15.00.00 Машиностроение
16.00.00 Физико-технические науки и технологии
17.00.00 Оружие и системы вооружения
18.00.00 Химические технологии
19.00.00 Промышленная экология и биотехнологии

20.00.00 Техносферная безопасность и природообустройство
21.00.00 Прикладная геология, горное дело, нефтегазовое дело и геодезия
22.00.00 Технологии материалов
23.00.00 Техника и технологии наземного транспорта
24.00.00 Авиационная и ракетно-космическая техника
25.00.00 Аэронавигация и эксплуатация авиационной и ракетно-космической техники
26.00.00 Техника и технологии кораблестроения и водного транспорта
27.00.00 Управление в технических системах
28. 00.00 Нанотехнологии и наноматериалы
29.00.00 Технологии легкой промышленности

Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н.Ельцина

Рыбалко Александр Федорович

Кандидат физико-математических наук
Position: доцент кафедры высшей математики УрФУ

Власова Алиса Михайловна

Кандидат физико-математических наук
Position: доцент кафедры высшей математики УрФУ

Борич Михаил Александрович

Кандидат физико-математических наук
Position: доцент кафедры высшей математики УрФУ

Рыбалко Наталья Михайловна

Кандидат физико-математических наук
Position: доцент кафедры высшей математики УрФУ

Certificate

It is possible to get a certificate for this course.

The cost of passing the procedures for assessing learning outcomes with personal identification — 2800 Р.

Similar courses

15 February 2021 — 31 December 2023 г.

Введение в биоинформатику: метагеномика

СПбГУ

15 February 2021 — 31 December 2023 г.

Базы данных

СПбГУ

15 February 2021 — 31 December 2023 г.

Современные финансовые технологии

СПбГУ

К сожалению, мы не гарантируем корректную работу сайта в вашем браузере. Рекомендуем заменить его на один из предложенных.

Также советуем ознакомиться с полным списком рекомендаций.

Google Chrome

Mozilla Firefox

Apple Safari

задач по теории вероятностей, математической статистике и теории случайных функций: А. А. Свешников: бесплатная загрузка, заимствование и потоковая передача: Интернет-архив

Предварительный просмотр элемента

EMBED (для блогов, размещенных на wordpress.com, и тегов элемента archive.org) [archiveorg sveshnikov-problems-in-probability-theory-mathematical-statistics-and-theory-and-andom-functions width=560 height=384 frameborder=0 webkitallowfullscreen=true mozallowfullscreen=true]

Хотите больше? Дополнительные сведения о встраивании, примеры и помощь!

текстов

по

Свешников А.А.

Дата публикации

1968 г.

Темы

математика, задачи и решения, задачник, статистика, советы, случайные функции, теория вероятностей, случайные события, случайные величины, распределения случайных величин, энтропия, информация, предельные теоремы, марковские процессы, методы обработки данных

Коллекция

мир-титров; дополнительные_коллекции

Язык

Английский

Студенты всех уровней изучения теории вероятностей и теории статистики найдут в этой книге широкий и глубокий анализ проблем (и их решений), начиная от простейших комбинаторных вероятностных задач в конечных выборочных пространствах через теорию информации, предельные теоремы и использование моментов.

Введение к разделам каждой главы устанавливает основные формулы и обозначения и дает общий набросок той части теории, которая должна быть охвачена последующими задачами. Каждой группе задач предшествуют типичные примеры и их решения, выполненные очень подробно. Каждый из них связан с самими проблемами, так что учащийся, ищущий руководства в решении проблемы, может, проверив примеры, обнаружить подходящую технику, необходимую для решения.

Дата добавления

03.01.2022 06:31:33

Идентификатор

Свешников-задачи-теории-вероятности-математической-статистики-и-теории-случайных-функций

Идентификатор-ковчег

ковчег:/13960/s2nm702sfq5

Окр

тессеракт 5.0.0-1-g862e

Ocr_detected_lang

и

Ocr_detected_lang_conf

1.0000

Ocr_detected_script

Латинский

Ocr_detected_script_conf

0,9842

Ocr_module_version

0. 0.14

Ocr_параметры

-л анг

Page_number_confidence

95,24

точек на дюйм

300

Пока нет отзывов. Будьте первым, кто написать рецензию.

Условия обслуживания (последнее обновление 31.12.2014)

Вероятность и статистика | История, примеры и факты

Вероятность и статистика

Просмотреть все СМИ

Ключевые люди:

Блез Паскаль Мари-Жан-Антуан-Николя де Карита, маркиз де Кондорсе С.Р. Шриниваса Варадхан Джироламо Кардано Андрей Окуньков

Похожие темы:

условная возможность Закон Ципфа риск вероятность перехода вероятность стационарного перехода

См. весь соответствующий контент →

Вероятность и статистика , разделы математики, связанные с законами, управляющими случайными событиями, включая сбор, анализ, интерпретацию и отображение числовых данных. Вероятность берет свое начало в изучении азартных игр и страхования в 17 веке, и теперь она является незаменимым инструментом как социальных, так и естественных наук. Можно сказать, что статистика берет свое начало в переписях населения, проводившихся тысячи лет назад; однако как отдельная научная дисциплина она была разработана в начале 19века как изучение населения, экономики и моральных действий, а позже в том же столетии как математический инструмент для анализа таких чисел. Для получения технической информации по этим темам см. теория вероятностей и статистика.

Ранняя вероятность

Азартные игры

Современная математика случая обычно восходит к переписке между французскими математиками Пьером де Ферма и Блезом Паскалем в 1654 году. Их вдохновение исходило от проблемы об азартных играх, предложенной замечательно философским игроком, шевалье де Мере. Де Мере спросил о правильном разделении ставок, когда азартная игра прерывается. Предположим, два игрока, A и B играют в игру с тремя очками, каждый из которых поставил по 32 пистоля, и прерываются после того, как A набрал два очка, а B — одно. Сколько должен получить каждый?

Ферма и Паскаль предложили несколько разные решения, хотя и сошлись в числовом ответе. Каждый должен был определить множество одинаковых или симметричных случаев, а затем ответить на задачу, сравнив число для A с числом для B . Ферма, однако, дал свой ответ с точки зрения шансов или вероятностей. Он рассудил, что еще двух партий в любом случае будет достаточно, чтобы определить победу. Есть четыре возможных исхода, каждый из которых равновероятен в честной азартной игре. A может выиграть дважды, A A ; или сначала A , затем B может выиграть; или B , затем A ; или Б Б . Из этих четырех последовательностей только последняя приведет к победе B . Таким образом, шансы на A составляют 3:1, что подразумевает распределение 48 пистолей за A и 16 пистолей за B .

Паскаль счел решение Ферма громоздким и предложил решать задачу не в терминах шансов, а в терминах количества, называемого теперь «ожиданием». Предположим B уже выиграл следующий раунд. В этом случае позиции A и B были бы равными, каждый из которых выиграл две игры, и каждый имел бы право на 32 пистоля. должен получить свою порцию в любом случае. B 32, напротив, зависят от предположения, что он выиграл первый раунд. Этот первый раунд теперь можно рассматривать как честную игру для этой ставки в 32 пистоля, так что каждый игрок имеет математическое ожидание 16. Следовательно, лот A равен 32 + 16, или 48, и 9.0144 B всего 16.

Азартные игры, подобные этой, представляли собой модельные задачи для теории шансов в ее ранний период, и действительно, они остаются главными элементами учебников. Посмертная работа Паскаля 1665 года об «арифметическом треугольнике», теперь связанном с его именем ( см. биномиальная теорема), показала, как подсчитывать количество комбинаций и как их группировать для решения элементарных игровых задач. Ферма и Паскаль не были первыми, кто дал математические решения подобных проблем.