SCI Библиотека

Изложен ряд классических и новейших результатов теории суммирования независимых случайных величин — одной из наиболее важных и интенсивно разрабатываемых областей теории вероятностей. Особое внимание уделено теоремам о сходимости к безгранично делимым распределениям, центральной предельной теореме и ее уточнениям, законам больших чисел и закону повторного логарифма. Наряду с предельными теоремами приведено много вероятностных неравенств для сумм произвольного числа независимых случайных величин. Рассчитана на научных работников, студентов и аспирантов, занимающихся теорией вероятностей и ее применениями.

Книга предназначена для начального ознакомления с основами теории вероятностей и математической статистики и развития навыков решения практических задач.
Основное внимание уделяется краткости изложения полного курса «Теории вероятностей и математической статистики», состоящего из теоретического и практического материала. Структура изложения максимально приближена к лекционным и практическим занятиям. Пособие может одновременно играть роль учебника, задачника и справочника.
Для преподавателей ВУЗов, инженеров и студентов технических и экономических специальностей

Настоящий учебник написан на базе лекционных курсов, которые авторы преподавали в ряде вузов столицы.
В нём рассмотрены все аспекты дисциплины «Теория вероятностей и математическая статистика» с учётом 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: «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.

Сборник содержит задачи по основным разделам теории вероятностей и некоторым разделам теории случайных процессов. К задачам даны ответы, к более сложным задачам — указания и решения.
Для студентов университетов, педагогических институтов и технических вузов.

Материал пособия соответствует программе курса по теории вероятностей и математической статистике для студентов высших учебных заведений и отвечает современному уровню этих дисциплин.
Изложение ведется последовательно в соответствии с рядом основных вероятностных моделей, причем различные главы можно использовать практически изолированно. Такой подход позволяет задавать в данной модели вероятность в явном виде, не излагая аксиоматические основы теории вероятностей.
Для каждой модели приведены краткие теоретические сведения, примеры решения задач и задачи для самостоятельного решения. Среди прикладных задач имеются задачи по теории страхования и экономике.
Для студентов, преподавателей вузов и всех, кто хочет быстро научиться решать стандартные задачи по курсу теории вероятностей и математической статистике.

Содержит краткий теоретический материал по курсу «Теория вероятностей и математическая статистика», читаемый для бакалавров направлений «Экономика», «Менеджмент», «Управление персоналом», подробные решения типовых задач, большую подборку задач для самостоятельного решения по каждой теме курса, удобную при рейтинговом контроле, а также при дистанционном обучении.

Практикум предназначен для выполнения самостоятельных практических заданий по предмету «Математическая статистика». Он состоит из семи параграфов и приложений. В начале каждого параграфа дается теоретический материал и формулы для решения задач.
Затем приведены 30 вариантов заданий по 10 задач в каждом и решения задач одного варианта.

Излагаются общие теоретические вопросы основы теории вероятностей и математической статистики. Освещаются вопросы практического применения соответствующих методов в экономических исследованиях (анализ временных рядов, выборочных данных при оценке влияния факторов, определении качества продукции и т. д.).
Для экономистов, применяющих в своей работе вероятностные методы и методы математической статистики, преподавателей и аспирантов вузов.

Первое систематическое изложение теории робастных оценок — важного и интенсивно развивающегося направления современной математической статистики.
Монография написана американским специалистом — одним из создателей этой теории. В ней обобщены разрозненные методы проверки устойчивости конкретных статистических процедур. Часть результатов публикуется впервые. Приведены алгоритмы вычислений робастных оценок, а также таблицы, количественно характеризующие робастность нескольких оценок.
Для научных работников, инженеров и студентов, специализирующихся в области математической и прикладной статистики

В книге изложены основные сведения по теории вероятностей, теории случайных процессов, математической статистике. Приведены определения вероятностного пространства, случайной величины, математического ожидания, условной вероятности и условного математического ожидания, доказаны теоремы о законе больших чисел, центральная предельная теорема. Рассмотрены процессы восстановления, случайные блуждания, цепи Маркова со счетным множеством состояний, стационарные процессы (в том числе обобщенные).
Определены основные задачи математической статистики, изложены методы проверки статистических гипотез и теория оценивания параметров вероятностных распределений. Рассматривается большое количество примеров и задач, иллюстрирующих основные понятия, а также поясняющих возможные практические применения доказанных теорем. Рассчитана на студентов механико-математических факультетов университетов, факультетов прикладной математики и кибернетики технических вузов, физико-математических факультетов педагогических институтов.