Детальная информация
Название | Теория вероятностей и математическая статистика: учебное пособие. — 2-е изд., перераб. и доп. |
---|---|
Авторы | Солопченко Геннадий Николаевич |
Организация | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого |
Выходные сведения | Санкт-Петербург: Изд-во Политехн. ун-та, 2016 |
Электронная публикация | Санкт-Петербург, 2020 |
Коллекция | Учебная и учебно-методическая литература ; Общая коллекция |
Тематика | Вероятностей теория ; Математическая статистика |
УДК | 519.2(075.8) |
Тип документа | Учебник |
Тип файла | |
Язык | Русский |
Код специальности ФГОС | 01.00.00 |
Группа специальностей ФГОС | 010000 - Математика и механика |
DOI | 10.18720/SPBPU/2/si20-406 |
Права доступа | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
Ключ записи | RU\SPSTU\edoc\63022 |
Дата создания записи | 21.09.2020 |
Разрешенные действия
–
Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Группа | Анонимные пользователи |
---|---|
Сеть | Интернет |
Соответствует содержанию дисциплины "Теория вероятностей и математическая статистика" государственного образовательного стандарта подготовки бакалавров, магистров и дипломированных специалистов по направлениям 09.03.02, 10.03.01, 12.03.01,13.03.02,15.03.04, 24.03.02, 27.03.01, 27.03.03, 27.03.04. Изложены основные положения, аксиомы и теоремы теории вероятностей, относящиеся к одномерным и многомерным, дискретным и непрерывным случайным величинам. Приведены формулы Байеса и полной вероятности для дискретных и непрерывных случайных величин. Представлен инструментарий производящих функций моментов и характеристических функций. Пояснена центральная предельная теорема. Выводятся соотношения для линейных и нелинейных функций от случайных величин. Элементы математической статистики изложены применительно к специализации студентов. Рассмотрены основные задачи математической статистики: оценивание параметров распределений и проверка гипотез. Основное внимание уделено оценкам, не зависящим от плотности распределения (непараметрические оценки, оценки distribution- free). Сформулирован и иллюстрирован примерами метод максимального правдоподобия. Изложены методы МНК и ОМНК, проанализирована численная устойчивость оценок и даны рекомендации по обеспечению их устойчивости. Приведены принципы проверки сложных гипотез с контролем вероятностей ошибок первого и второго рода. Кратко изложен последовательный метод А. Вальда. Предназначено для студентов и аспирантов технических вузов.
Печатается по решению Совета по издательской деятельности Ученого совета Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого.
Место доступа | Группа пользователей | Действие |
---|---|---|
Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все |
|
Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ |
|
Интернет | Анонимные пользователи |
|
- ОГЛАВЛЕНИЕ
- 1. Теория вероятностей
- 2. Математическая статистика
- Библиографический список
Количество обращений: 85
За последние 30 дней: 0