Теория вероятностей и математическая статистика

Настоящее пособие составлено на основе олимпиадных задач по математике преподавателями факультета ВМК МГУ имени М. В. Ломоносова. Пособие содержит теоретический материал, подборку задач, а также указания и решения к большинству задач.

Издание предназначено для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлению подготовки «Лесное дело» заочной форме обучения, квалификация бакалавр.

Изложены основные сведения по математической статистике, необходимые для решения практических задач. Приведен теоретический материал, примеры решения задач по математической статистике. Большинство задач решено с использованием программных сред Excel и Scilab. Для оценки уровня усвоения студентами пройденного материала предложены варианты заданий для самостоятельной работы.

Дисциплина «Основы математической обработки информации» отно- сится к базовой части Б.1. Б. 7. В соответствии с учебным планом дисциплина изучается на 1 курсе по очной форме обучения. Итоговая форма контроля: зачет. Дисциплина «Основы математической обработки информации» является предшествующей изучения дисциплин «Информационные технологии в образовании», «Методика обучения и воспитания по безопасности жизнедеятельности», «Основы научно-методической деятельности».

Дисциплина «Основы статистической обработки информации» отно- сится к базовой части дисциплины по выбору Б1.В.ДВ.04.01. В соответствии с учебным планом дисциплина изучается на 1 курсе по очной форме обучения. Итоговая форма контроля: зачет. Для успешного освоения дисциплины необходимы входные знания, умения и навыки студента по следующим дисциплинам: школьный курс информатики. Дисциплина «Основы статистической обработки информации» является предшествующей изучения дисциплин «Информатика», «Основы научнометодической деятельности», прохождение преддипломной практики и написания выпускной квалификационной работы.

Дисциплина «Основы статистической обработки информации» отно- сится к базовой части дисциплины по выбору Б1.В.ДВ.03.01. В соответствии с учебным планом дисциплина изучается на 2 курсе по заочной форме обучения. Итоговая форма контроля: зачет. Для успешного освоения дисциплины необходимы входные знания, умения и навыки студента по следующим дисциплинам: школьный курс информатики. Дисциплина «Основы статистической обработки информации» является предшествующей изучения дисциплин «Информационные технологии в ФКиС», «Основы научно-методической деятельности в сфере ФКиС», прохождение преддипломной практики и написания выпускной квалификационной работы.

Дисциплина «Основы статистической обработки информации» относится к базовой части дисциплины по выбору Б1.В.ДВ.04.01. В соответствии с учебным планом дисциплина изучается на 3 курсе по заочной форме обучения. Итоговая форма контроля: зачет. Для успешного освоения дисциплины необходимы входные знания, умения и навыки студента по следующим дисциплинам: школьный курс информатики. Дисциплина «Основы статистической обработки информации» является предшествующей изучения дисциплин «Информатика», «Основы научно-методической деятельности», прохождение преддипломной практики и написания выпускной квалификационной работы.

Настоящее пособие составлено преподавателями факультета ВМК МГУ имени М.В. Ломоносова на основе олимпиадных задач по математике. Пособие содержит теоретический материал, подборку задач, а также идеи, указания (подсказки) и решения.

Издание содержит базовые теоретические сведения из следующих разделов теории вероятностей и математической статистики: вычисление вероятностей случайных событий, случайные величины и их характеристики, предельные теоремы, методы описания и обработки выборочных данных, точечные и интервальные оценки параметров распределений, проверка гипотез, простая регрессия. Приведены примеры решения задач и задачи для самостоятельной подготовки.

Представлены учебно-методические и справочные материалы для освоения студентами модуля «Основные понятия теории вероятностей» дисциплины «Математика». Изложены необходимые теоретические материалы, подробно рассмотрены примеры решения задач, приведены вопросы для самоконтроля и задачи для самостоятельного решения.

Издание содержит краткое описание основных методов обработки результатов экспериментальных исследований с примерами решения задач, а также варианты заданий для практических занятий по дисциплине «Основы научной работы».

Рассмотрены основные понятия и определения теории надежности, показатели надежности, математические и статистические основы теории надежности, математические модели для прогнозирования надежности объектов, вопросы надежности технологического оборудования. Для закрепления теоретического материала приведены примеры решения задач, а также задания для самостоятельного выполнения.

Содержит основы научных исследований, методологию и технологии теоретических и экспериментальных исследований, а также способы организации научного эксперимента.

Приведен теоретический материал по обработке экспериментальных данных из различных сфер производственной деятельности, проверке статистических гипотез, рассмотрены примеры выполнения лабораторных работ. Для оценки уровня усвоения студентами пройденного материала предложены варианты заданий для самостоятельной работы.

Учебно-методическое пособие предназначено для проведения лабораторных работ по обработке экспериментальных данных с использованием возможностей системы математических расчетов MathCAD. Пособие содержит задания по лабораторным работам с подробным указанием порядка выполнения, а также методические рекомендации и замечания. Изложение сопровождается примерами выполнения. Представлен перечень вопросов, позволяющих осуществлять самоконтроль при освоении методов обработки результатов измерений.

В данном пособии, которое является кратким введением в стохастический анализ, отражены основы современной теории вероятностей, теории мартингалов и марковских процессов, стохастического исчисления, а также рассмотрена модель Блэка‐Шоулза.

Трудно найти современную область научных исследований, где бы не использовались методы математической статистики. В последнее время они нашли широкое применение в медицине, биологии, социологии, физической культуре и спорте, т. е. в областях, сравнительно недавно считавшихся далекими от математики.

Подготовлено на кафедре электроники физического факультета Воронежского государственного университета.

Содержательно учебное пособие дополняет лекционно-практический курс «Математическая статистика и математические методы в психологии» и отражает попытку авторов представить учебный материал по регрессионному моделированию в психологии на основе синтеза методологических аспектов психологии, основ статистико-математических технологий регрессионного анализа и компьютерных технологий обработки эмпирических результатов.

Данное учебно-методическое пособие содержит краткие теоретические сведения и типовые задачи по теории вероятностей и математической статистике с подробно разобранными решениями в доступной для большинства студентов форме. Это целесообразно для студентов, изучающих данный курс самостоятельно. Авторами подобраны задачи различной степени сложности и разнообразные по содержанию: приводятся строго математические задачи, а также задачи, которые иллюстрируют возможности применения теории вероятностей в биологии, экономике, сельском хозяйстве. В конце студент получает возможность проверить свои знания по изучаемому материалу, решая задачи самостоятельно. Необходимые для решения задач математико – статистические таблицы даются в приложениях.

Рассмотрены основные теоретические сведения по вопросам планирования статистических исследований, экспериментальных исследований одно- и многофакторных зависимостей, включая экстремальные методы планирования, а также особенности обработки полученных экспериментальных данных. Приведены примеры построения математических моделей и задачи для самостоятельного решения.

На примере решения задачи управления марковским процессом с двумя состояниями в дискретном времени рассматриваются основные этапы применения теории условных марковских процессов для синтеза оптимальных алгоритмов управления стохастическими системами. Предполагается, что управление изменяет статистические свойства состояния управляемого объекта. Приводится численный метод решения задачи и результаты решения конкретного примера. Обсуждаются особенности решения этой задачи по сравнению с известной задачей в непрерывном времени

В статье рассматриваются особенности применения непараметрических методов математической статистики, в частности непараметрических критериев проверки гипотез, к обработке эмпирических данных разной природы. Примером практической реализации указанных методов стало профориентационное исследование, проведенное в Череповецком государственном университете. На разных стадиях статистической обработки результатов исследования прослеживаются особенности статического анализа, которые связаны со спецификой тех или иных данных. Для обработки психологических данных используются ранговые непараметрические критерии проверки гипотез. При этом показаны пути преодоления ряда ограничений применения используемых статистических критериев, таких как частая повторяемость значений выборки, отсутствие табличных значений для выборок большого объема и др. Также предпринята попытка структурировать статистический анализ порядковых данных в соответствии с поставленной задачей нахождения значимых различий по большому количеству признаков между несколькими генеральными совокупностями. Кроме того, проведен альтернативный статистический анализ с помощью непараметрического критерия однородности Смирнова. Для обработки медико-биологических данных используется асимптотически непараметрический критерий χ2. Это обусловлено номинальной природой большинства медико-биологических признаков. Также показаны приближение критической статистики χ2 для большой выборки и работа с направленными гипотезами. В выводах сформулированы рекомендации по применению ранговых непараметрических критериев проверки гипотез к обработке данных различной природы: гуманитарных (на примере психологических данных) и естественнонаучных (на примере медико-биологических данных).

Предложен общий подход к проектированию информационных систем, предназначенных для обработки сигналов. Показано, как задача преобразования класса сигналов в другой класс сигналов может быть решена с помощью каскадно соединенных вейвлет-системы и нелинейной статической системы

Данный математический курс направлен не только на развитие математического мышления, но и на развитие с помощью математики профессионального мышления студентов гуманитарного профиля, где конкретные математические знания выступают базой для полноценной интеллектуальной деятельности.

Разработаны модели дискретных законов распределения для анализа последовательности независимых испытаний с тремя исходами, получены выражения для их основных числовых характеристик, а также для расчета вероятностей наступления соответствующих событий

Приводятся необходимые общие сведения из теории непрерывных одномерных распределений, описан ряд их важных общих классов. Подробно излагаются свойства девяти семейств базовых распределений (нормального, логнормального, Коши, Вейбулла, хи-квадрат, гамма-, обратного гауссовского, Парето). Важно, что издание снабжено обширной библиографией, таблицами и графиками, необходимыми для активной работы с соответствующими семействами распределений.

Приводятся необходимые общие сведения из теории непрерывных одномерных распределений, описан ряд их важных общих классов. Подробно излагаются свойства девяти семейств базовых распределений (нормального, логнормального, Коши, Вейбулла, хи-квадрат, гамма-, обратного гауссовского, Парето). Важно, что издание снабжено обширной библиографией, таблицами и графиками, необходимыми для активной работы с соответствующими семействами распределений.

Приводится ряд общих сведений из математического анализа и теории вероятностных распределений, а также необходимые алгоритмы компьютерной генерации одномерных дискретных случайных величин. Вводятся важные общие классы одномерных дискретных величин, включая семейства смешанных и составных случайных величин. Подробно рассмотрены свойства семейств биномиальных, пуассоновских, отрицательных биномиальных, геометрических, гипергеометрических, логарифмических распределений. Менее подробно рассмотрено несколько десятков связанных с ними семейств распределений дискретных случайных величин.

Проблема планирования показателей различных характеристик в экологии, технике, технологиях, экономике и т.д. заключается в их информационной достоверности. На практическую реализацию плановых показателей влияет множество случайных факторов. В настоящей работе предложены новые подходы к использованию принципа максимума статистической энтропии к предсказанию исполнения планируемых показателей и информационной достоверности в применении к прогнозированию.

Пособие содержит теоретические основы комбинаторики, теории вероятностей и математической статистики, описываются методы этих наук применительно к филологии и языкознанию. Даны практические задания, лабораторные работы, рекомендуемая литература, программа курса

Рассмотрены основные задачи актуария страховой компании. Сформулированы вероятностно-статистические принципы решения этих задач. Приведены некоторые реальные задачи и на числовых примерах показаны методы выполнения актуарных расчетов. Проиллюстрированы основные положения страховой математики. Содержательная интерпретация полученных формальных результатов позволяет лучше понять мотивы поведения на страховом рынке. Представлены некоторые концептуальные проблемы страховой математики и изложены возможные подходы к их решению. Даны контрольные задания для самостоятельной подготовки, способствующие усвоению материала.

Учебное пособие содержит теоретический материал, необходимый для изучения дисциплины. Предназначено для студентов очной и заочной формы обучения по направлению подготовки «Технология производства и переработки сельскохозяйственной продукции».

Приведены сведения по планированию и организации эксперимента, измеряемым величинам и средствам измерений, погрешностям измерений и способам математической обработки результатов измерений. Предназначено для магистров, обучающихся по направлению 250400 - «Технология лесозаготовительных и деревоперерабатывающих производств».

Освещены основы теории массового обслуживания, знание которых необходимо для современного представления о процессах обслуживания сообщений в телекоммуникационных и вычислительных сетях. Рассмотрены потоки заявок на обслуживание, при условии, что структура потока носит случайный характер. Особое внимание уделено пуассоновскому потоку событий. Рассмотрены потоки, обладающие свойствами самоподобия. Проанализирована работа устройств массового обслуживания (в обозначении Кендалла) типа М/М/1, M/G/1, G/M/1 и их модификаций. Рассмотрены системы с относительными приоритетами обслуживания. Рассмотрено интегральное уравнение Линдли. Приведены основные сведения о сетях массового обслуживания.

Практикум предполагает выполнение студентами индивидуальных домашних заданий и лабораторных работ. При выполнении домашнего задания рассматриваются вопросы, связанные с анализом эффективности трех типов простейших систем массового обслуживания, позволяющие выбрать наилучшую в соответствии с заданным критерием оптимальности систему с отказами или одну из смешанных систем, Лабораторный практикум состоит из трех лабораторных работ, в ходе которых студентами проводится ряд статистических экспериментов, позволяющих оценить эффективность изучаемых систем как сточки зрения потребителей, так и с точки зрения эксплуатации этих систем.

Рассмотрены особенности применения методов математической статистики для обработки результатов ограниченного числа опытных данных, полученных в процессе проведения стрельб.

Методические указания содержат описание лабораторной работы № 3 лабораторного практикума «Основы научных исследований». Дано описание двух методов оптимизации процессов - симплекс-метода и метода крутого восхождения и показано их применение на примере выбора химического состава высокопрочного серого чугуна.

Учебное пособие затрагивает такой раздел высшей математики как: операционное исчисление. Для студентов университетов и вузов, а также для специалистов, желающих изучать операционное исчисление самостоятельно. Каждая глава заканчивается контрольными вопросами, которые помогут проверить теоретическое освоение курса, содержит большое количество задач для самостоятельного решения и задания типовых расчетов.

Учебник написан на базе лекционных курсов, прочитанных авторами в ряде вузов столицы. Рассмотрены все аспекты дисциплины «Основы теории вероятностей и математической статистики» Государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования и учебных программ по специальностям: «Финансы и кредит», «Бухгалтерский учет, анализ и аудит», «Менеджмент организации» и др. Учебник содержит два раздела «Основы теории вероятностей» и «Основы математической статистики». Включены прикладные наработки авторов, вопросы для самоконтроля, примеры использования классических методов и заданий для самостоятельной работы обучаемых.

Учебно-методическое пособие подготовлено на кафедре ядерной физики физического факультета Воронежского государственного университета.

Оценка параметров и построение кривых обеспеченностей имеют важ- ное значение в практической деятельности специалиста эколога-природопользователя. С помощью кривых обеспеченностей определяются расчетные экологические и гидрологические параметры гидротехнических, транспортных, мелиоративных и экологических сооружений. Поэтому владение техникой построения и анализа кривых обеспеченностей является одним из необходимых практических навыков при проектировании данных сооружений.

В методических указаниях даны рекомендации, которые помогут студентам самостоятельно разрабатывать простые веб-странички и связывать их между собой, использовать каскадные таблицы стилей. Предназначены для студентов, обучающихся по специальности 080801 Прикладная математика и информатика (в экономике) (дисциплина «Веб-дизайн», блок ОПД), очной формы обучения, могут быть полезны любому начинающему веб-разработчику.

В данной части учебного пособия дано изложение методов непрерывных и дискретных случайных процессов, обобщен практический опыт статистического моделирования самих авторов и результаты современных исследований в этой области. Пособие содержит конкретные примеры, алгоритмы, рекомендации и индивидуальные задания.

В пособие дано изложение основных методов статистического моделирования случайных величин, обобщен практический опыт статистического моделирования самих авторов и результаты современных исследований в этой области. Пособие содержит конкретные примеры, алгоритмы, рекомендации и индивидуальные задания.

Рассматриваются методы планирования эксперимента и способы оценки неопределенностей в экспериментальной работе. Особое внимание уделяется способам обработки экспериментальных данных с использованием ЭВМ.

В первой части учебного пособия приведены необходимые теоретические сведения и формулы теории вероятностей, даны решения типовых задач, помещены задачи для самостоятельного решения, сопровождающиеся ответами и указаниями. Пособие содержит более 200 задач.

Первая часть учебного пособия посвящена основным характеристикам случайных величин и процессов, законам распределения, решению задач по определению различных характеристик. Учебное пособие может быть использовано во всех случаях, где требуется находить соответствующие характеристики случайных процессов.

Первая часть учебного пособия посвящена основным характеристикам случайных величин и процессов, законам распределения, решению задач по определению различных характеристик. Учебное пособие может быть использовано во всех случаях, где требуется находить соответствующие характеристики случайных процессов.

В учебном пособии излагаются основы теории и методов машинного обучения в вероятностной постановке. Под машинным обучением понимается анализ данных, при котором выявляются закономерности или строятся модели, описывающие данные. Дисциплина базируется на методах математической статистики.