Учебник для прикладного бакалавриата. 12-е издание. — М.: Юрайт,
2015. — 480 с. — ISBN 978-5-9916-3461-8.
Многие поколения студентов как в нашей стране, так и за рубежом
хорошо знают это пособие, ставшее классическим учебным изданием.
Книга считается лучшей по теории вероятностей и математической
статистике, переведена и издается во многих странах мира. Её
ценность заключается в том, что сложные вопросы теории вероятностей
и математической статистики изложены в логической
последовательности и доступной форме.
Пособие содержит в основном весь материал программы по теории вероятностей и математической статистике. Особое внимание уделено статистическим методам обработки экспериментальных данных. Большое количество примеров позволяет лучше усвоить материал, а задачи, приведенные в конце каждой главы, закрепить полученные знания.
Для студентов вузов и лиц, использующих вероятностные и статистические методы при решении практических задач. Книга полезна специалистам самых разных направлений. Например, математикам, инженерам, биологам, медикам, технологам, психологам, социологам, и т.д. Случайные события
Основные понятия теории вероятностей
Теорема сложения вероятностей
Теорема умножения вероятностей
Следствия теорем сложения и умножения
Повторение испытаний Случайные величины
Виды случайных величин. Задание дискретной случайной величины
Математическое ожидание дискретной случайной величины
Дисперсия дискретной случайной величины
Закон больших чисел
Функция распределения вероятностей случайной величины
Плотность распределения вероятностей непрерывной случайной величины
Нормальное распределение
Показательное распределение
Система двух случайных величин Элементы математической статистики
Выборочный метод
Статистические оценки параметров распределения
Методы расчета сводных характеристик выборки
Элементы теории корреляции
Статистическая проверка статистических гипотез
Однофакторный и дисперсионный анализ Метод Монте-Карло. Цепи Маркова
Моделирование (разыгрывание) случайных величин методом Монте-Карло
Первоначальные сведения о цепях Маркова Случайные функции
Случайные функции
Стационарные случайные функции
Элементы спектральной теории стационарных случайных функций Дополнение
Приложения
Предметный указатель
Пособие содержит в основном весь материал программы по теории вероятностей и математической статистике. Особое внимание уделено статистическим методам обработки экспериментальных данных. Большое количество примеров позволяет лучше усвоить материал, а задачи, приведенные в конце каждой главы, закрепить полученные знания.
Для студентов вузов и лиц, использующих вероятностные и статистические методы при решении практических задач. Книга полезна специалистам самых разных направлений. Например, математикам, инженерам, биологам, медикам, технологам, психологам, социологам, и т.д. Случайные события
Основные понятия теории вероятностей
Теорема сложения вероятностей
Теорема умножения вероятностей
Следствия теорем сложения и умножения
Повторение испытаний Случайные величины
Виды случайных величин. Задание дискретной случайной величины
Математическое ожидание дискретной случайной величины
Дисперсия дискретной случайной величины
Закон больших чисел
Функция распределения вероятностей случайной величины
Плотность распределения вероятностей непрерывной случайной величины
Нормальное распределение
Показательное распределение
Система двух случайных величин Элементы математической статистики
Выборочный метод
Статистические оценки параметров распределения
Методы расчета сводных характеристик выборки
Элементы теории корреляции
Статистическая проверка статистических гипотез
Однофакторный и дисперсионный анализ Метод Монте-Карло. Цепи Маркова
Моделирование (разыгрывание) случайных величин методом Монте-Карло
Первоначальные сведения о цепях Маркова Случайные функции
Случайные функции
Стационарные случайные функции
Элементы спектральной теории стационарных случайных функций Дополнение
Приложения
Предметный указатель