Гнеденко Б.В Курс теории вероятностей

Учебное пособие содержит систематическое изложение основных разделов элементарного курса теории вероятностей и математической статистики. К традиционным разделам добавлен один новый - "Процедура рекуррентного оценивания", ввиду особой важности этой процедуры для приложений. Теоретический материал сопровождается большим количеством примеров и задач из разных областей знаний

Книга содержит систематическое изложение основ теории вероятностей и математической статистики. В первой части изложены следующие разделы теории вероятностей: основные понятия, схема Бернулли, случайные величины и их распределения, численные характеристики случайных величин, предельные теоремы, включая закон больших чисел, центральную предельную теорему и теорему Пуассона. Вторая часть охватывает основные разделы математической статистики: выборочные распределения и их характеристики, точечное и интервальное оценивание параметров распределений, методы построения оценок параметров, общие понятия теории проверки гипотез и различные критерии для проверки гипотез согласия, независимости и однородности, ранговые статистики и критерии, оценивание параметров и проверка гипотез о параметрах линейных статистических моделей

Книга содержит систематическое изложение основ теории вероятностей и математической статистики. В первой части изложены следующие разделы теории вероятностей: основные понятия, схема Бернулли, случайные величины и их распределения, численные характеристики случайных величин, предельные теоремы, включая закон больших чисел, центральную предельную теорему и теорему Пуассона. Вторая часть охватывает основные разделы математической статистики: выборочные распределения и их характеристики, точечное и интервальное оценивание параметров распределений, методы построения оценок параметров, общие понятия теории проверки гипотез и различные критерии для проверки гипотез согласия, независимости и однородности, ранговые статистики и критерии, оценивание параметров и проверка гипотез о параметрах линейных статистических моделей

Книга содержит систематическое изложение основ теории вероятностей и математической статистики. В первой части изложены следующие разделы теории вероятностей: основные понятия, схема Бернулли, случайные величины и их распределения, численные характеристики случайных величин, предельные теоремы, включая закон больших чисел, центральную предельную теорему и теорему Пуассона. Вторая часть охватывает основные разделы математической статистики: выборочные распределения и их характеристики, точечное и интервальное оценивание параметров распределений, методы построения оценок параметров, общие понятия теории проверки гипотез и различные критерии для проверки гипотез согласия, независимости и однородности, ранговые статистики и критерии, оценивание параметров и проверка гипотез о параметрах линейных статистических моделей

Настоящий практикум представляет собой сборник индивидуальных заданий (типовых расчетов) по комбинаторике и теории вероятностей. Излагаемые основные понятия и теоремы сопровождаются большим количеством примеров с решениями и вопросами для самоконтроля. Первая часть практикума содержит индивидуальные задания по следующим темам: комбинаторика; случайные события; формулы полной вероятности и Байеса; схема Бернулли. Вторая часть посвящена случайным величинам: дискретные случайные величины; непрерывные случайные величины и их числовые характеристики; важнейшие законы распределения непрерывных случайных величин и их свойства, важнейшие закономерности теории непрерывных случайных величин. Каждый типовой расчет содержит 30 вариантов. Большинство задач типовых расчетов первой части — сюжетные

В основу книги положен годовой курс лекций, читавшихся автором в течение ряда лет на отделении математики механико-математического факультета МГУ. Основные понятия и факты теории вероятностей вводятся первоначально для конечной схемы. Математическое ожидание в общем случае определяется так же, как интеграл Лебега, однако у читателя не предполагается знание никаких предварительных сведений об интегрировании по Лебегу • В книге содержатся следующие разделы: независимые испытания и цепи Маркова, предельные теоремы Муавра—Лапласа и Пуассона, случайные величины, характеристические и производящие функции, закон больших чисел, центральная предельная теорема, основные понятия математической статистики, проверка статистических гипотез, статистические оценки, доверительные интервалы

В книге довольно подробно излагается история возникновения и развития теории вероятностей, ее основных понятий и методов — от первых расчетов в азартных играх до новейших направлений исследований • Для всех интересующихся теорией вероятностей и историей математики

В настоящей книге, написанной выдающимся математиком Б.В. Гнеденко, освещается значение математики в современном мире, рассматривается роль математического образования в общественном прогрессе. Тема книги необычайно широка: с одной стороны, развитие собственно научных исследований и применений математики, а с другой — проблемы преподавания математики. Эти два направления тесно связаны между собой, но определение содержания математического образования ни в коем случае нельзя привязывать только к состоянию математической науки. Несравненно большее значение для этого имеет социальный заказ общества к математическим знаниям большинства его граждан. Книга разбита на три главы, каждая из которых посвящена особой теме: первая — педагогическим аспектам, вторая — принципиально-методологическим, третья — рассмотрению примеров, взятых из собственных работ автора

Изложены основы обработки результатов наблюдений, получаемых при испытаниях различных оптико-механических и оптико-электронных приборов.Издательство: Недра

Шлосман Корреляционные неравенства и их приложения, Леонтьев Дискретные экстремальные задачи, Марченков Матросов Сложность алгоритмов и вычислений