Книжная полка Сохранить
Размер шрифта:
А
А
А
|  Шрифт:
Arial
Times
|  Интервал:
Стандартный
Средний
Большой
|  Цвет сайта:
Ц
Ц
Ц
Ц
Ц
Впервые на сайте?
Регистрация Вход

Мы в социальных сетях
Каталог Каталог
Данная публикация изъята из фонда.  Перейти к актуальной версии.
Ознакомиться

Теория вероятностей и математическая статистика

Покупка
Основная коллекция
Тематика: Теория вероятностей. Математическая статистика
Издательство: НИЦ ИНФРА-М
Авторы: Бирюкова Любовь Гавриловна, Бобрик Галина Ивановна, Матвеев Владимир Иванович, Сагитов Риф Вагизович, Швед Евгений Вадимович
Год издания: 2017
Кол-во страниц: 289
Дополнительно
Вид издания: Учебное пособие
Уровень образования: ВО - Бакалавриат
ISBN: 978-5-16-011793-5
ISBN-онлайн: 978-5-16-101044-0
Артикул: 052100.05.01
К покупке доступен более свежий выпуск Перейти
Как еще получить доступ?
Студенту или преподавателю
Отправьте заявку на получение ключа доступа в библиотеку Вашего учебного заведения
Представителю организации
Отправьте заявку на подключение к Znanium по договору
  • Аннотация
  • Оглавление
  • Коллекции
  • Классификаторы
  • Аффилиация
  • Выпуски издания
  • Бибзапись
  • Фрагменты
В книге излагаются основные сведения по теории вероятностей и математической статистике, необходимые студентам и аспирантам экономических вузов в учебном процессе и научной работе. Учебное пособие соответствует требованиям Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования последнего поколения. Издание будет также полезно экономистам различных направлений в их практической деятельности.
  Предисловие
3
  Часть I. ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ
5
  1. ВЕРОЯТНОСТЬ СОБЫТИЯ
5
  1.1. Случайные события
5
  1.2. Алгебра событий
6
  1.3. Элементы комбинаторики
7
  1.4. Классическое и статистическое определения вероятности события
12
  1.5. Аксиоматическоепостроениетеориивероятностей
14
  2. ТЕОРЕМЫ СЛОЖЕНИЯ И УМНОЖЕНИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ
16
  2.1. Теорема сложения вероятностей несовместных событий
16
  2.2. Условная вероятность
16
  2.3. Теорема умножения вероятностей
17
  2.4. Теорема сложения вероятностей совместных событий
18
  3. ОСНОВНЫЕ ФОРМУЛЫ ДЛЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ СОБЫТИЙ
20
  3.1. Формула полной вероятности
20
  3.2. Формула Байеса
21
  3.3. Формула Бернулли
22
  3.4. Формула Пуассона
23
  4. ДИСКРЕТНЫЕ СЛУЧАЙНЫЕ ВЕЛИЧИНЫ
25
  4.1. Виды случайных величин
25
  4.2. Распределение дискретной случайной величины
26
  4.3. Математическое ожидание и его свойства
27
  4.4. Дисперсия и ее свойства
30
  4.5. Математическое ожидание и дисперсия числа появлений события в независимых испытаниях
32
  4.6. Начальные и центральные моменты
34
  5. НЕПРЕРЫВНЫЕ СЛУЧАЙНЫЕ ВЕЛИЧИНЫ
35
  5.1. Функция и плотность распределения вероятностей. Квантиль
35
  5.2. Математическое ожидание и дисперсия. Мода и медиана. Моменты
36
  5.3. Равномерное распределение
38
  5.4. Экспоненциальное распределение
39
  5.5. Нормальное распределение. Функция Лапласа
41
  5.6. Распределение Парето
45
  6. СИСТЕМЫ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН
47
  6.1. Распределение двумерной случайной величины
47
  6.2. Ковариация и коэффициент корреляции
51
  6.3. Линейная регрессия
52
  6.4. Ковариационная и корреляционная матрицы случайного вектора
55
  6.5. Многомерное нормальное распределение
58
  7. ЗАКОН БОЛЬШИХ ЧИСЕЛ
61
  7.1. Неравенства Чебышева, теорема Чебышева и закон больших чисел в форме Чебышева
63
  7.2. Закон больших чисел в форме Бернулли и Пуассона
69
  7.3 Центральная предельная теорема
73
  Часть II. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА
76
  8. ВЫБОРКА И ЕЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ
76
  8.1. Выборочная и генеральная совокупности
76
  8.2. Повторная и бесповторная выборки. Репрезентативная выборка
77
  8.3. Статистическое распределение выборки
78
  8.4. Эмпирическая функция распределения
78
  8.5. Полигон и гистограмма
80
  9. СТАТИСТИЧЕСКИЕ ОЦЕНКИ
81
  9.1. Несмещенные, эффективные и состоятельные оценки
81
  9.2. Выборочная средняя и выборочная дисперсия
83
  9.3. Анализ смещенности выборочной средней и выборочной дисперсии
84
  9.4. Начальные и центральные эмпирические моменты
87
  9.5. Числа степеней свободы
88
  9.6. Точечная и интервальная оценки. Доверительный интервал
90
  9.7. Метод моментов для точечной оценки параметров распределения
91
  9.8. Метод наибольшего правдоподобия для точечной оценки параметров распределения
92
  9.9. Доверительный интервал для оценки математического ожидания нормального распределения
94
  9.10. Основные законы распределения статистических оценок
96
  9.11. Доверительный интервал для оценки среднего квадратичного отклонения нормального распределения
98
  10. ПРОВЕРКА СТАТИСТИЧЕСКИХ ГИПОТЕЗ
100
  10.1. Классический метод проверки статистических гипотез
101
  10.2. Сущность метода
102
  10.3. Проверка гипотез о числовых значениях параметров нормального распределения
104
  10.3.1. Проверка гипотезы о числовом значении математического ожидания при известной дисперсии
104
  10.3.2. Проверка гипотезы о числовом значении математического ожидания при неизвестной дисперсии
106
  10.3.3. Проверка гипотезы о числовом значении дисперсии
109
  10.3.4. Проверка гипотезы о равенстве математических ожиданий двух нормальных распределений
111
  10.3.5. Проверка гипотезы о равенстве дисперсий двух нормальных распределений
114
  10.3.6. Проверка гипотезы о виде закона распределения случайной величины
117
  10.4. Методпоследовательногоанализа
121
  11. КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ
124
  11.1. Статистические оценки корреляционных связей
124
  11.2. Ранговая корреляция
128
  11.3. Множественный коэффициент корреляции. Мультиколлинеарность
135
  12. РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ
136
  12.1. Выборочноеуравнениерегрессии
136
  12.2. Отыскание параметров выборочного уравнения линейной регрессии по несгруппированным данным
138
  12.3. Отыскание параметров выборочного уравнения линейной регрессии по сгруппированным данным
141
  12.4. Множественная линейная регрессия
148
  13. ГЛАВНЫЕ КОМПОНЕНТЫ И ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ
153
  13.1. Общие и остаточные факторы
153
  13.2. Метод главных компонент
155
  13.3. Дисперсия исследуемых признаков в методе главных компонент
160
  13.4. Основные задачи факторного анализа
166
  14. ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗ
167
  14.1. Общая, факторная и остаточная суммы квадратов отклонений. Выборочныедисперсии
167
  14.2. Сравнение нескольких средних методом дисперсионного анализа
169
  14.3. Понятие о двухфакторном дисперсионном анализе
172
  15. ДИСКРИМИНАНТНЫЙ АНАЛИЗ
176
  15.1. Основные понятия и алгоритм метода
176
  15.2. Пример дискриминантного анализа
180
  16. ОСНОВЫ ТЕОРИИ СЛУЧАЙНЫХ ФУНКЦИЙ И ТЕОРИИ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ
185
  16.1. Общие сведения о системах и теории массового обслуживания
185
  16.1.1. Предмет теории массового обслуживания
185
  16.1.2. Основные понятия о системах массового обслуживания
187
  16.1.3. Классификация систем массового обслуживания
188
  16.2. Марковские случайные процессы
190
  16.2.1. Понятие случайной функции
190
  16.2.2. Марковский случайный процесс с дискретным и непрерывным множествами состояний
193
  16.2.3. Марковские случайные процессы с дискретным и непрерывным временем; марковская цепь
194
  16.2.4. Графы состояний
196
  16.2.5. Вероятности состояний и переходные вероятности
197
  16.2.6. Уравнения Колмогорова для вероятностей состояний
200
  16.3. Элементы систем массового обслуживания
203
  16.3.1. Источник требований
203
  16.3.2. Входящий поток требований
204
  16.3.3. Очередь
208
  16.3.4. Обслуживающее устройство
208
  16.3.5. Выходящий поток требований
211
  16.4. Показатели эффективности систем массового обслуживания
211
  16.5. Модели систем массового обслуживания
215
  16.5.1. Системы массового обслуживания с отказами
215
  16.5.2. Системы массового обслуживания с ограниченной длиной очереди
222
  16.5.3. Системы массового обслуживания с ожиданием
228
  16.5.4. Системы массового обслуживания с ограниченным временем ожидания
230
  16.5.5. Замкнутые системы массового обслуживания
233
  17. ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ
236
  17.1. Основные понятия и определения
236
  17.2. Выявление тренда во временных рядах
237
  17.3. Вычисление значений выборочных автокорреляционных функций
240
  17.4. Модели авторегрессии временных рядов
244
  17.5. Разностные модели. Модель Бокса-Дженкинса
245
  17.6. Прогнозирование
247
  18. МЕТОД СТАТИСТИЧЕСКИХ ИСПЫТАНИЙ (МОНТЕ-КАРЛО)
252
  18.1. Основные положения метода
252
  18.2. Моделирование равномерно распределенных случайных чисел
254
  18.3. Получение случайных чисел с заданным законом распределения
255
  18.4. Практическое получение нормально распределенной случайной величины
257
  Приложения
260
  Методические указания к использованию некоторых статистических таблиц
260
  Приложение 1
264
  Приложение 2
265
  Приложение 3
267
  Приложение 4
268
  Приложение 5
269
  Приложение 6
273
  Библиографический список
274
  Предметный указатель
277
Тематика:
ББК:
УДК:
ГРНТИ:
Бирюкова Любовь Гавриловна Бобрик Галина Ивановна Матвеев Владимир Иванович Сагитов Риф Вагизович
Теория вероятностей и математическая статистика: Учебное пособие / Бирюкова Л.Г., Бобрик Г.И., Матвеев В.И., - 2-е изд. - Москва :НИЦ ИНФРА-М, 2017. - 289 с. (Высшее образование: Бакалавриат) ISBN 978-5-16-011793-5. - Текст : электронный. - URL: https://znanium.com/catalog/product/370899 (дата обращения: 08.05.2024)
Скопировать запись
Теория вероятностей и математическая статистика, 2024, 052100.09.01 Теория вероятностей и математическая статистика, 2021, 052100.07.01 Теория вероятностей и математическая статистика, 2004, 052100.01.01
Экспорт списка
Excel
RUSMARC .iso
win-1251
UTF-8
RUSMARC .txt
win-1251
UTF-8
IRBIS .txt
win-1251
UTF-8
Фрагмент текстового слоя документа размещен для индексирующих роботов. Для полноценной работы с документом, пожалуйста, перейдите в ридер.
К покупке доступен более свежий выпуск Перейти
Как еще получить доступ?
Студенту или преподавателю
Отправьте заявку на получение ключа доступа в библиотеку Вашего учебного заведения
Представителю организации
Отправьте заявку на подключение к Znanium по договору