Вероятность и прикладная статистика

Использование статистико-вероятностных моделей и методов при анализе и интерпретации данных стало обычной практикой во всех областях науки, будь то обработка экономических данных, экспериментальные данные в технологии или анализ и интерпретация данных, связанных с разработкой. новых информационных технологий и т. д.

Математическая дисциплина «Вероятность и прикладная статистика» включает в себя основные элементы теории вероятностей, описательной и математической статистики, а также примеры их применения.

Теория вероятностей – это то, что:

  1. Предоставляет понятия, лежащие в основе моделей, которые описывают вероятностное поведение явлений альянса (союзное событие, вероятность, союзная переменная (v.a.) и ее функция распределения (f.d.), среднее значение, дисперсия и другие числовые характеристики v.a. и т. Д.);
  2. Предоставляет формулы и теоретические результаты, используемые в методах расчета вероятностей (сложение, умножение, формулы полной вероятности, байесовский метод, а также формулы расчета, основанные на функции распределения, плотности распределения или плотности распределения v.a.);
  3. Благодаря характерным свойствам fd, он служит неисчерпаемым источником вероятностных моделей, выделяя обычные или классические вероятностные модели (Uniform, Bernoulli, Binomial, Geometric, Hypergeometric, Exponential, Normal, Hi-square, Student, и т. Д. раздачи);
  4. Находясь в основе теории информации, он позволяет применять количественные методы к концепциям, связанным с информацией, в том числе в контексте исследований систем обработки и передачи информации;
  5. Наконец, в свете Закона больших чисел Центральная предельная теорема закладывает математическую основу для большинства методов, используемых при статистической обработке данных.

Математическая статистика – это та статистика, которая через призму теории вероятностей обеспечивает строгую основу для анализа и интерпретации статистических данных (логический анализ). Это позволяет углубить результаты первичной обработки данных, выполняемой с использованием описательной статистики, путем исследования качества и точности используемых оценщиков, а также путем запуска, проверки и подтверждения статистических предположений о вероятностных законах, управляющих или генерирующих собранные статистические данные. Другими словами, основываясь на частичных наблюдениях за союзным феноменом, мы можем, даже с определенным приближением, но также и с определенной степенью уверенности, предвидеть его вероятностное поведение.

Свяжитесь с преподавателем

(Visitat 743 ori, 1 visite astăzi)

ЛЕКЦИИ

1
Л1. Предмет теории вероятностей. Случайные события. Вероятностное пространство
1 oră 50 min
2
Тест 1
4 întrebări
3
Л2. Аксиоматическое определение вероятности. Свойства вероятностей. Классическая и геометрическая вероятности
1 oră 38 min
4
Л3. Условная вероятность. Независимость событий
1 oră 21 min
5
Л4. Формула полной вероятности. Формула Бейеса
1 oră 05 min
6
Л5. Случайные величины, их функции распределения. Дискретные случайные величины
1 oră 26 min
7
Л6. Непрерывные случайные величины
56 min
8
Л7. Числовые характеристики дискретных случайных величин
1 oră 39 min
9
Л8. Числовые характеристики непрерывных случайных величин
1 oră 02 min
10
Л9. Основные законы распределения непрерывных случайных величин
1 oră 23 min
11
Л10. Неравенство Чебышева. Закон больших чисел. Центральная предельная теорема
1 oră 52 min
12
Л11. Системы случайных величин
1 oră 25 min
13
Л12. Основные понятия математической статистики
1 oră 16 min
14
Л13. Интервальные оценки
55 min

СЕМИНАРЫ

1
С1. Основы комбинаторики. Классическая вероятность
1 oră 29 min
2
С2. Условная вероятность. Независимость событий.
1 oră 26 min
3
С3. Формула полной вероятности.Формула Бейеса.
1 oră 20 min
4
С4. Классические вероятностные схемы
1 oră 27 min
5
С5. Непрерывные случайные величины
43 min
6
С6. Числовые характеристики непрерывных случайных величин
1 oră 33 min

Fii primul care adaugă o revizuire.

Vă rugăm să vă autentificați pentru a lăsa o recenzie