Аннотация: В учебнике изложены основные разделы теории вероятностей и математической статистики，составляющие базовый курс этого предмета. Особенность учебника заключается в равномерном распределении материала теории вероятностей и математической статистики. Сделан акцент на построении и анализе вероятностных моделей. При изложении математической статистики уделено внимание свойствам процедур статистического вывода. Излагается современный метод построения тестов, основанный на р-значениях. Выделен круг задач, для которых возможно построение оптимальных процедур статистического анализа. Все основные понятия и результаты проиллюстрированы подробно рассмотренными примерами. В конце каждой главы приведены задачи для самостоятельного решения.Для студентов вузов и всех, кто хочет овладеть методами теории вероятностей и математической статистики.

Аннотация: Учебник содержит два раздела: «Теория вероятностей» и «Математическая статистика». В него включены прикладные наработки авторов, вопросы для самоконтроля, примеры использования классических методов и заданий для самостоятельной работы обучаемых.Для студентов, аспирантов и преподавателей, а также для научных сотрудников, предпринимателей и менеджеров фирм.

Аннотация: Теория вероятностей - увлекательная область математики, к тому же ее знание необходимо для понимания статистики. В этой книге дается введение в базовые концепции вероятностного мышления и рассуждений в условиях неопределенности, проиллюстрированное множеством примеров. Рассматриваются все фундаментальные аспекты основ теории вероятностей - условная и байесовская вероятность, приложения распределения Пуассона к реальным жизненным ситуациям и взаимодействие между теорией вероятности и компьютерным моделированием. Основное внимание уделяется дискретным вероятностям, но также затрагиваются вопросы, связанные с непрерывными распределениями вероятностей.Лучший способ изучить теорию вероятностей - решить много задач. В книге приводится множество поучительных задач и стратегий их решения, даны ответы ко всем упражнениям и подробные решения некоторых, чтобы повысить уверенность студентов при решении вероятностных задач и стимулировать активное самостоятельное обучение.Автор книги – известный голландский математик, создатель популярных у студентов учебных курсов по теории вероятностей. В октябре 2008 г. Теймс стал первым неамериканцем, получившим Премию INFORMS Expository Writing за достижения в области математики.

Аннотация: Учебное пособие "Probability Theory and Mathematical Statistic for Applications in Data Analysis" на английском языке (русский вариант названия — «Теория вероятностей и математическая статистика для применения в анализе данных») готовит читателей к успешной работе с информацией в рамках современной науки о данных (Data Science). Продуктивное развитие цифровой экономики невозможно без умения специалистов грамотно и эффективно оперировать непрерывно поступающим потоком цифровых данных статистического характера. Для обработки таких данных и принятия управленческих решений на основе данных необходимы умения и навыки как технического, так и теоретического уровня, позволяющие проводить обобщения и делать выводы на основе поступившей информации.В пособии последовательно рассматриваются традиционные темы курсов теории вероятностей и математической статистики как теоретической основы анализа данных. Все вопросы курса рассматриваются с применением статистических функций и пакета анализа данных Excel. Курс дополнен примерами, задачами и тестовыми вопросами для самопроверки. Пособие состоит из 20 глав, введения и заключения.Учебное пособие может быть использовано студентами и преподавателями университетов (в частности, Финансового университета при Правительстве РФ) в курсе дисциплины «Анализ данных» (дисциплины базовой части математического цикла дисциплин по направлению подготовки 38.03.01 «Экономика», профили: «Международные финансы» (на английском языке), «Международная торговля и налогообложение» (на английском языке), «Мировая экономика и международный бизнес» (с частичной реализацией на английском языке), «Мировые финансы» (с частичной реализацией на английском языке), «Международный бизнес энергетических компаний» (с частичной реализацией на английском языке), программы подготовки бакалавра.

Аннотация: Представлены задачи по теории вероятностей и математической стати-стике и их реализация на языке Python. Описана технология работы с модулями scipy.stats и statistics, приведены необходимые теоретические сведения и формулы для решения рассмотренных задач. Для оценки уровня усвоения студентами пройденного материала предложены варианты заданий для самостоятельной работы.Предназначено для бакалавров, обучающихся по направлениям подготовки 09.03.02 «Информационные системы и технологии», 22.03.01 «Материаловедение и технологии материалов», 28.03.02 «Наноинженерия».Подготовлено на кафедре информатики и прикладной математики.

Аннотация: Входит в серию методических разработок, призванных способствовать овладению студентами теоретическими основами материала и появлению у них навыков решения задач по теории вероятностей и математической статистики.

Аннотация: Приведены базовые сведения из теории вероятностей и математической статистики. Рассмотрена теория ошибок, уравнивание и проектирование геодезических построений. Изложение теоретического материала сопровождается примерами расчетов из геодезической практики и заданиями для самостоятельного решения.Для студентов и аспирантов геодезических вузов, а также специалистов топографо-геодезического производства.

Аннотация: Пособие содержит теоретические основы курса «Теория вероятностей и математическая статистика», а также лабораторный практикум. Издание адресовано студентам высших учебных заведений, изучающим теорию вероятностей и математическую статистику.

Аннотация: Учебник написан на базе лекционных курсов, прочитанных авторами в ряде вузов столицы. Рассмотрены все аспекты дисциплины «Основы теории вероятностей и математической статистики» Федерального государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования и учебных программ по направлениям бакалавриата «Менеджмент» и «Экономика». Учебник содержит два раздела «Основы теории вероятностей» и «Основы математической статистики». Включены вопросы для самоконтроля, примеры использования классических методов и заданий для самостоятельной работы обучаемых.Для студентов, аспирантов и молодых преподавателей, а также для научных сотрудников, предпринимателей и менеджеров.

Аннотация: Входит в серию методических разработок, призванных способствовать овладению студентами теоретическими основами материала и появлению у них навыков решения задач по теории вероятностей и математической статистики.

Аннотация: Приведены краткие теоретические сведения по основным разделам стохастики: комбинаторике, теории вероятностей, элементам математической статистики. Предложены образцы решения типовых задач и значительное количество задач компетентностно-ориентированного содержания для самостоятельного решения обучающимися.Предназначено для студентов 2 курса дневного отделения инженерных направлений подготовки, изучающих дисциплину «Теория вероятностей и математическая статистика».

Аннотация: Шпаргалка представляет собой краткое пособие для быстрого изучения курса и успешной сдачи экзамена по дисциплине «Теория вероятностей и математическая статистика».Предназначена для преподавателей и студентов.

Аннотация: Эта публикация является краткой записью прочитанного авторами курса лекций для студентов Сочинского государственного университета в 2018-2019 учебном году.Для студентов направления подготовки бакалавров 44.03.05 «Педагогическое образование (с двумя профилями «Математика и информатика»).

Аннотация: Учебное пособие предназначено для студентов вузов, аспирантов и преподавателей экономических и смежных специальностей, а также для слушателей заочного и вечернего обучения, может быть полезно лицам, применяющим вероятностные методы при решении практических задач.

Аннотация: Входит в серию методических разработок, призванных способствовать овладению студентами теоретическими основами материала и появлению у них навыков решения задач по теории вероятностей и математической статистики.

Аннотация: Теория вероятностей изучает не сами явления, протекающие в природе, обществе, а их математические модели, т.е. описания явлений при помощи определенного набора строго определенных символов и операций над ними, при этом для построения математической модели реального явления во многих случаях достаточно учитывать только основные факторы, закономерности, которые позволяют предвидеть результат эксперимента по его заданным начальным условиям. Этим занимаются большинство математических и других дисциплин. Однако есть множество задач, для решения которых необходимо учитывать и случайные факторы, предающие исходу опыта элемент неопределенности. Например, в задачах о подходе пароходов к причалу в определенный временной промежуток невозможно без учета случайных факторов ответить на вопрос, сколько времени придется ожидать одному из пароходов освобождения причала. Невозможно предсказать, сколько времени проработает купленный нами телевизор, сколько студентов опоздают на лекцию по теории вероятностей, какова вероятность отказа того или иного элемента двигателя и т.д. Такие задачи, исхода которых нельзя предсказать полной уверенностью, требуют изучения не только основных закономерностей, определяющих явления в общих чертах, но и случайных, второстепенных факторов. Выявленные в таких опытах закономерности называются вероятностными.Вероятностные закономерности исследуются методами специального раздела математической дисциплины теории вероятностей и математической статистики.

Аннотация: В пособии приведено около 100 задач, посвященных проверке статистических гипотез. Представлены темы: 1) общие свойства (статистика критерия, мощность критерия, Р-значение); 2) критерии случайности, независимости, однородности; 3) критерии согласия (простые гипотезы); 4) критерии согласия (сложные гипотезы); 5) параметрические гипотезы. Разобраны примеры решения задач проверки гипотез. При решении примеров использовалась среда Excel, языки MatCalc [1, 6], R [3] и Python [4]. Пособие предназначено для студентов, обучающихся по направлениям «Экономика», «Менеджмент» и др.

Аннотация: Пособие включает в себя основные разделы, излагаемые в рамках курса «Теория вероятностей и математическая статистика», кроме того, содержит дополнительные сведения, способствующие в более полной мере освоению студентами знаний и компетенций, предусмотренных положениями соответствующих госстандартов направлений подготовки 12.03.04 – Биотехнические системы и технологии, 09.03.02 – Информационные системы и технологии. Приводятся ключевые положения теории вероятностей, а также излагаются наиболее известные методы математической статистики. В конце каждого раздела следуют контрольные вопросы, помогающие усвоению материала. Математическая строгость изложения соответствует уровню подготовки студентов второго курса бакалавриата по соответствующим направлениям. Пособие будет полезно также студентам физико-математических и технических специальностей, аспирантам и всем, кто интересуется теорией вероятностей и связанными с ней вопросами.

Аннотация: Учебное пособие включает обучающий методический материал и варианты заданий для самостоятельной работы студентов-бакалавров. Для облегчения усвоения нового материала приводится много иллюстрирующих его примеров.Написано в соответствии с требованиями государственных образовательных стандартов в области математики и предназначено для студентов финансового университета.

Аннотация: Учебное пособие содержит в объеме семестра теоретический и практический материал по элементам теории вероятностей и математической статистике, необходимый для процесса обучения студентов решению задач по данной дисциплине. Приведены теоретический материал, примеры решения задач по занятиям и задачи для самостоятельного решения с ответами по каждой главе. Задачи подобраны из различных задачников и учебных пособий, список которых приводится.Предназначено для студентов нематематических специальностей. Может быть полезно как преподавателям по элементам теории вероятностей и математической статистике, так и студентам для самостоятельного изучения предмета.