Детальная информация
Название | Лекции по теории вероятностей и математической статистике: учебное пособие |
---|---|
Авторы | Фирсов Андрей Николаевич ; Сорокина Наталья Владимировна |
Организация | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого |
Выходные сведения | Санкт-Петербург: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2021 |
Коллекция | Учебная и учебно-методическая литература ; Общая коллекция |
Тематика | Вероятностей теория ; Математическая статистика ; Случайные процессы (мат.) |
УДК | 519.2(075.8) |
Тип документа | Учебник |
Тип файла | |
Язык | Английский |
Код специальности ФГОС | 27.00.00 |
Группа специальностей ФГОС | 270000 - Управление в технических системах |
DOI | 10.18720/SPBPU/2/i21-192 |
Права доступа | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать) |
Ключ записи | RU\SPSTU\edoc\67171 |
Дата создания записи | 01.09.2021 |
Разрешенные действия
–
Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Группа | Анонимные пользователи |
---|---|
Сеть | Интернет |
Настоящее пособие рассчитано в основном на студентов старших курсов, обучающихся по программам инженеров-исследователей по направлениям «Системный анализ и управление» и «Информационные системы и технологии». Изложение достаточно подробное, но желательно, чтобы читатель был знаком с элементарными основами теории вероятностей (например, в объёме учебного пособия [1]), а также с элементами теории дифференциальных уравнений и функционального анализа. Последний параграф пособия представляет собой подборку четырёх десятков подробно разобранных примеров решения задач по теории вероятностей и математической статистике.
Место доступа | Группа пользователей | Действие |
---|---|---|
Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все |
|
Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ |
|
Интернет | Анонимные пользователи |
|
- СОДЕРЖАНИЕ
- ПРЕДИСЛОВИЕ
- §1 ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ
- 1.1 События
- 1.2 Аксиомы теории вероятностей
- 1.3 Простейшие следствия из аксиом
- 1.4 Классическое определение вероятности
- 1.5 Условная вероятность
- 1.6 Формула полной вероятности. Формула Байеса
- 1.7 Независимые события
- §2 СХЕМА БЕРНУЛЛИ
- 2.1 Последовательность независимых испытаний
- 2.2 Локальная теорема Муавра – Лапласа
- 2.3 Интегральная теорема Муавра – Лапласа
- 2.4 Нормальное распределение и теорема Бернулли
- 2.5 Пуассоновское приближение к биномиальному распределению
- §3 СЛУЧАЙНЫЕ ВЕЛИЧИНЫ И РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ
- 3.1 Случайная величина
- 3.2 Функция распределения случайной величины и её свойства
- 3.3 Случайные величины дискретного и непрерывного типов
- 3.4 Нормальное распределение
- 3.5 Многомерные случайные величины
- 3.6 Независимые случайные величины
- §4 ЧИСЛЕННЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН
- 4.1 Математическое ожидание
- 4.2 Дисперсия
- 4.3 Моменты высших порядков
- 4.4 Коэффициент корреляции
- 4.5 Распределение суммы независимых нормальнораспределённых случайных величин
- §5 ЗАКОН БОЛЬШИХ ЧИСЕЛ
- 5.1 Лемма и неравенство Чебышёва
- 5.2. Теоремы Чебышёва и Маркова о законе больших
- §6 ХАРАКТЕРИСТИЧЕСКИЕ ФУНКЦИИ И ЦЕНТРАЛЬНАЯ ПРЕДЕЛЬНАЯ ТЕОРЕМА
- 6.1 Простейшие свойства характеристических функций
- 6.2 Формула обращения и теорема единственности
- 6.3 Предельная теорема для характеристических функций.
- 6.4 Центральная предельная теорема
- §7 ЦЕПИ МАРКОВА. ПУАССОНОВСКИЙ ПРОЦЕСС
- 7.1 Цепь Маркова
- 7.2 Пуассоновский процесс
- §8 ЭЛЕМЕНТЫ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ
- 8.1 Случайный выбор
- 8.2 Графическое изображение выборки
- 8.3 Выборочное среднее и выборочная дисперсия
- 8.4 Оценка неизвестного среднего значения нормальнораспределённой генеральной совокупности с помощью доверительных интервалов
- 8.5 Выравнивание наблюдений прямой линией ипараболой по методу наименьших квадратов
- §9 ПРИЛОЖЕНИЯ
- 9.1 Нормальное распределение
- 9.2 Показательное распределение
- §10 ПРИМЕРЫ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ
Количество обращений: 33
За последние 30 дней: 0