Изучив курс «Теория вероятностей и математическая статистика » студент должен

• иметь представление об основных положениях и методах современной математической теории вероятностей, о приложениях теории – в физике, экологии, экономике и статистике;
• знать математический аппарат современной теории вероятностей;
• уметь доказывать основные теоремы элементарной теории вероятностей, решать стандартные теоретико-вероятностные задачи;
• иметь навыки интерпретации теоретико-вероятностных конструкций внутри математики и за ее пределами в приложениях (перечислены ранее), решения проблемных теоретико-вероятностных задач. 

 Дисциплина «Теория вероятностей и математическая статистика М 3.2» относится к МАТЕМАТИЧЕСКОМУ И ЕСТЕСТВЕННОНАУЧНОМУ ЦИКЛУ учебного плана. Пререк-визитами являются разделы математики: Линейная алгебра и аналитическая геометрия, Ма-тематический анализ.

Модуль 1. Алгебра событий.

События.  Алгебра событий. Аксиомы теории вероятностей.

Модуль 2. Вероятность событий.

Вероятность события. Классическое, статистическое и геометрическое определения вероятности. Условная вероятность. Теоремы сложения и умножения вероятностей. Формула полной вероятности. Формула Бейеса.

Модуль 3. Случайные величины и их законы распределения.

Виды случайных величин. Законы распределения. Функция распределения. Плотность распределения случайной величины.  Числовые характеристики случайных величин: математическое ожидание, дисперсия. Распределения: биномиальное, Пуассона, нормальное, равномерное.

Лабораторная работа №1. Моделирование случайных событий

Лабораторная работа №2. Моделирование последовательности независимых испытаний

probability theory, mean, probability distributions,

Email: galanovyi@tpu.ru 

Copyright ©2013. Tomsk Polytechnic University,
All rights reserved.