Решебник теория вероятности и математическая статистика спирин скачать

Теория вероятностей и математическая статистика. Спирина М.С.

Треугольник Паскаля. Бином Ньютона 23 1.4. Виды случайных событий. Операции над событиями 27 1.5. Определения вероятности 31 1.6. Некоторые теоремы теории вероятностей 34 1.7.

Применение комбинаторики для подсчета вероятностей 48 1.8. Формула полной вероятности 55 1.9. Формула Байеса. Вероятность оценки гипотез 57 1.10. Независимые повторные испытания. Формула Бернулли 62 1.11. Наивероятнейшее число наступления события в схеме Бернулли 65 1.12.

Формула Пуассона 67 1.13. Локальная и интегральная теоремы Муавра—Лапласа 70 Глава 2. Случайные величины 102 2.1. Случайные величины и их числовые характеристики 102 2.1.1. Функция распределения случайной величины 102 2.1.2. Дискретные случайные величины 103 2.1.3.

Числовые характеристики дискретной случайной величины 106 2.2. Биномиальное распределение 118 2.3. Геометрическое распределение 125 2.4. Закон распределения Пуассона 127 2.5. Непрерывные случайные величины и их числовые характеристики 130 2.5.1.

Плотность распределения вероятностей 130 2.5.2. Числовые характеристики непрерывной случайной величины 132 2.6. Нормальное распределение и его числовые характеристики 136 2.7. Равномерные распределения 138 2.8. Показательное распределение 142 2.9. Распределения, связанные с нормальными 146 2.9.1. Распределение х2 (распределение Пирсона) 146 2.9.2. Распределение Стьюдента 148 2.10.

Понятие о законе больших чисел 148 2.10.1. Неравенство Маркова 150 2.10.2. Неравенство Чебышева 151 2.10.3. Теорема Чебышева 152 2.10.4. Теорема Бернулли 154 2.10.5. Центральная предельная теорема 159 Глава 3. Элементы математической статистики 181 3.1. Выборочный метод 181 3.1.1. Задачи и методы математической статистики 181 3.1.2.

Виды выборки 182 3.2. Графическое представление эмпирических данных 186 3.2.1. Эмпирическая функция распределения. Кумулята 186 3.2.2. Полигон и гистограмма 189 3.3. Числовые характеристики вариационного ряда 194 3.4. Статистические оценки параметров распределения 197 3.4.1.

Виды статистических оценок. Основные требования к точечным оценкам 198 3.4.2. Точечные оценки 199 3.5. Интервальные оценки параметров распределения 204 3.5.1. Доверительная вероятность. Доверительные интервалы 205 3.5.2. Доверительные интервалы для оценки математического ожидания нормального распределения 207 3.5.3. Доверительный интервал для дисперсии и средне-квадратического отклонения 212 3.5.4.

Доверительный интервал для вероятности успеха в схеме Бернулли 216 3.6. Статистическая проверка статистических гипотез 221 3.6.1. Статистические гипотезы. Основные понятия 222 3.6.2. Гипотезы о законе распределения 230 3.6.3. Статистические гипотезы о числовом значении генерального среднего выборочного 233 3.7. Метод статистических испытаний.

Метод Монте-Карло 236 3.7.1. Моделирование случайных величин 238 3.7.2. Случайные числа. Разыгрывание дискретных и непрерывных случайных величин 242 3.8. Основы вероятностной теории информации 249 Греческий алфавит 263 Приложение 1 264 Приложение 2 277 Приложение 3 297 Список литературы 350. Теория вероятностей как наука сформировалась свыше 300 лет назад.

Это одна из самых молодых математических дисциплин. В настоящее время знание основ теории вероятностей и математической статистики необходимо специалистам самых различных профессий: от социологов до экономистов. Только к середине XX в. вероятностные методы нашли реальное применение в экономике и психологии, медицине и фармакологии, социологии и юриспруденции, в различных прикладных науках, таких, как кибернетика, теория игр, системы массового обслуживания и т.д. Планирование производства, контроль качества, принятие решений в различных сферах, анализ экспериментальных данных не обходятся без математической статистики, которая является методологией наук. О том, как читать книги в форматах pdf , djvu - см. раздел " Программы; архиваторы; форматы pdf, djvu и др. "