Top.Mail.Ru
 

Дисциплина "Теория вероятностей и математическая статистика"

Дисциплина "Теория вероятностей и математическая статистика" для специальностей и направлений обучения БА, ИБ, ИС, МИ, ПИ, ПР

№ п/п 

 Наименование раздела   дисциплины 

Содержание раздела 

1. 

Вероятностное пространство. Свойства вероятности. Условные вероятности. 

Случайные события. Алгебра событий. Вероятностное пространство. Свойства вероятности. Условные вероятности. Полная группа событий. Формулы полной вероятности и Байеса. Независимые однородные испытания. Схема Бернулли.  Мультиномиальная схема. 

2. 

Одномерные случайные величины 

Случайные величины. Функция и плотность распределения вероятностей, их свойства. Классификация случайных величин: дискретные, непрерывные, смешанные. 

3. 

Многомерные случайные величины 

Совместное распределение случайных величин. Независимость случайных величин. Необходимые и достаточные условия независимости двух дискретных/непрерывных случайных величин. Условные распределения случайных величин. 

4. 

Функции от случайных величин. 

Функции от одной и двух случайных величин, их распределения. Композиция законов распределения. Независимость функций от случайных величин.  

5. 

Числовые характеристики случайных величин 

Числовые характеристики случайных величин и их свойства: квантили, моменты одной случайной величины (математическое ожидание, дисперсия, среднее квадратическое отклонение, коэффициенты асимметрии и эксцесса), двух случайных величин (ковариация и коэффициент корреляции). Центр рассеяния и матрицы ковариаций/корреляций многомерной случайной величины. 

6. 

Основные вероятностные распределения  

Дискретные распределения: вырожденное, биномиальное, геометрическое, гипергеометрическое, Пуассона. Непрерывные распределения: равномерное, нормальное (гауссовское), показательное. Основные распределения, используемые в математической статистике. 

7. 

Предельные теоремы теории вероятностей 

Виды сходимости случайных величин: по распределению, по вероятности, в среднем квадратическом, почти наверное. Предельные теоремы теории вероятностей: закон больших чисел, центральная предельная теорема для независимых одинаково распределенных случайных величин. Предельные теоремы Муавра – Лапласа. Предельная теорема Пуассона. 

8. 

Выборочные методы математической статистики 

Описательная статистика: выборка и ее вариационный ряд, выборочные квантили и моменты (в т.ч. среднее, смещенная и несмещенная дисперсии и среднеквадратические отклонения, коэффициенты асимметрии и эксцесса), эмпирическая функция распределения и гистограмма. Теоремы Гливенко и Колмогорова. 

9. 

Основы теории оценивания. 

Основы теории оценивания. Точечные оценки и их свойства: состоятельность, смещенность – несмещенность,  эффективность. Методы получения точечных оценок: метод моментов и метод максимального правдоподобия. Интервальное (доверительное) оценивание. 

Оценивание параметров нормального распределения. 

10. 

Основы проверки статистических гипотез 

Основы проверки статистических гипотез. Простые и сложные гипотезы. Основная и альтернативная гипотезы. Статистический критерий, статистика критерия, критическая область, ошибки первого и второго рода при принятии решений. Уровень значимости и мощность критерия. Лемма Неймана – Пирсона. 

Критерии согласия Колмогорова и Пирсона для проверки простой параметрической гипотезы, Фишера для проверки сложной параметрической гипотезы. 

Проверка гипотез о параметрах нормальных распределений в одно- и двухвыборочной задачах. 

11. 

Основы регрессионного анализа. 

Основы регрессионного анализа. Оценка параметров простой линейной регрессионной гауссовской модели. Значимость и адекватность регрессии. Прогноз явления на основе его регрессионной модели. 

Я сотрудник Я абитуриент Я студент