Вероятность и прикладная статистика
- Descriere
- Curriculum
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:
- 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.);
- 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.);
- 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);
- 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;
- 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
-
1Л1. Предмет теории вероятностей. Случайные события. Вероятностное пространство
-
2Тест 1
-
3Л2. Аксиоматическое определение вероятности. Свойства вероятностей. Классическая и геометрическая вероятности
-
4Л3. Условная вероятность. Независимость событий
-
5Л4. Формула полной вероятности. Формула Бейеса
-
6Л5. Случайные величины, их функции распределения. Дискретные случайные величины
-
7Л6. Непрерывные случайные величины
-
8Л7. Числовые характеристики дискретных случайных величин
-
9Л8. Числовые характеристики непрерывных случайных величин
-
10Л9. Основные законы распределения непрерывных случайных величин
-
11Л10. Неравенство Чебышева. Закон больших чисел. Центральная предельная теорема
-
12Л11. Системы случайных величин
-
13Л12. Основные понятия математической статистики
-
14Л13. Интервальные оценки