| 
		 
			
			
			
			
			Общеобразовательные  | 
		
		
			
Теория вероятностей и математическая 
статистика. Примеры с решениями. Кацман Ю.Я.
  
М.: 2019. — 130 с.  
		
 Учебник направлен на первоначальное изучение 
теории вероятностей, математической статистики и случайных процессов. Изложены 
основные понятия, свойства и методы современной теории. Обоснование 
теоретического материала сопровождается большим количеством примеров решения 
задач, представляющих практический интерес и различных областях науки и техники. 
Для студентов образовательных учреждений среднего профессионального образования. 
		
  
		
  
		
Формат: pdf
        
 
Размер: 
 12,7  Мб  
		
Смотреть, скачать:     
 
Купить в
 MyShop
 или 
 Book24 
      
		 
		
  
  
		  
		  
		  
		
		ОГЛАВЛЕНИЕ 
		ВВЕДЕНИЕ 5 
		Раздел 1. ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ 7 
		Глава 1. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ 7 
		1.1. Элементы комбинаторики 7 
		1.2. Пространство элементарных событий. Случайные события 11 
		1.3. Статистическое определение вероятности 14 
		1.4. Классическая вероятностная схема 15 
		1.5. Аксиоматическое построение теории вероятностей 17 
		1.6. Геометрическое определение вероятности 19 
		Глава 2. ОСНОВНЫЕ ТЕОРЕМЫ ТКОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ 22 
		2.1. Теорема сложения вероятностей несовместных событий 22 
		2.2. Теорема сложения вероятностей совместных событий 23 
		2.3. Независимость событий 25 
		2.4. Теорема умножения вероятностей 26 
		2.5. Формула полной вероятности 28 
		2.6. Теорема гипотез (Формула Вайсса) 30 
		Глава 3. ПОВТОРЕНИЕ ИСПЫТАНИЙ 33 
		3.1. Схема Бсрнулли 33 
		3.1.1. Обобщение схемы Бсрнулли 37 
		3.2. Теорема Пуассона (Закон редких событий) 37 
		3.3. Локальная теорема Муавра-Лапласа 38 
		3.4. Интегральная теорема Муавра-Лапласа 39 
		Глава 4. СЛУЧАЙНЫЕ ВЕЛИЧИНЫ 41 
		4.1. Классификация случайных величин. Закон распределения дискретной 
		случайной величины 41 
		4.1.1. Интегральная функция распределения 43 
		4.2. Непрерывная случайная величина, плотность распределения 45 
		4.2.1. Основные свойства плотности распределения 47 
		4.3. Характеристики положения случайной величины 49 
		4.4. Числовые характеристики одномерной случайной величины 51 
		4.4.1. Свойства математического ожидания 52 
		4.5. Моменты случайной величины 53 
		4.5.1. Свойства дисперсии 55 
		4.5.2. Асимметрия и эксцесс 56 
		Глава 5. МНОГОМЕРНЫЕ СЛУЧАЙНЫЕ ВЕЛИЧИНЫ 59 
		5.1. Многомерная случайная величина и закон ее распределения 59 
		5.1.1. Свойства двумерной функции распределения 60 
		5.2. Плотность вероятности двумерной случайной величины 62 
		5.2.1. Условная плотность распределения 65 
		5.3. Числовые характеристики системы случайных величин 66 
		5.3.1. Свойства коэффициента корреляции 68 
		Глава 6. ОСНОВНЫЕ ЗАКОНЫ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ 71 
		6.1. Нормальный (гауссов) закон распределения 71 
		6.1.1. Вероятность попадания на интервал 74 
		6.1.2. Свойства нормальной функции распределения 75 
		6.2. Распределение jf («хи-квадрат») 77 
		6.3. Показательный (экспоненциальный) закон распределения 78 
		6.3.1. Числовые характеристики показательного распределения 79 
		6.3.2. Функция надежности 80 
		6.4. Распределение Парето 81 
		Глава 7. ЗАКОН БОЛЬШИХ ЧИСЕЛ 83 
		7.1. Неравенство Чсбышсва 83 
		7.2. Теорема Чсбышева 84 
		7.3. Обобщенная теорема Чебышева 86 
		7.4. Теорема Маркова 87 
		7.5. Теорема Бернулли 87 
		7.6. Центральная предельная теорема 88 
		Раздел 2. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА 90 
		Глава 8. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ И ЗАДАЧИ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ 90 
		8.1. Выборочные распределения 92 
		8.1.1. Группирование данных, гистограмма, полигон 93 
		8.2. Статистическая (эмпирическая) функция распределения 96 
		8.3. Выборочные значения и оценка параметров 97 
		8.3.1. Требования «хороших оценок» 98 
		Глава 9. ИНТЕРВАЛЬНОЙ ОЦЕНИВАНИЕ 101 
		9.1. Интервальная оценка математического ожидания при известной 
		дисперсии 102 
		9.2. Интервальная оценка математического ожидания при неизвестной 
		дисперсии 103 
		9.3. Интервальная оценка выборочной дисперсии 105 
		Глава 10. СТАТИСТИЧЕСКИЕ КРИТЕРИИ 108 
		10.1. Проверка гипотез 109 
		10.2. Ошибки проверки гипотез 111 
		Раздел 3. СЛУЧАЙНЫЕ ПРОЦЕССЫ 114 
		Глава 11. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ И МОДЕЛИ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ 114 
		11.1. Классификация случайных процессов 115 
		11.2. Основные характеристики случайного процесса 116 
		11.3. Стационарные случайные процессы 119 
		11.4. Марковские случайные процессы 120 
		11.5. Потоки событий (Пуассоповские потоки) 124 
		11.6. Непрерывный марковский процесс. Уравнения Колмогорова 126 
		ЗАКЛЮЧЕНИЕ 129 
		СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 130 
  
			 
О том, как читать книги в форматах
pdf, 
djvu 
- см. раздел "Программы; архиваторы; форматы 
 
pdf, djvu 
 
и др."
 
			 
		
  
		
  
		
  
		
  
				 |