Научная библиотека СГЮА

Главная

Упрощенный режим

Описание

Шлюз Z39.50

Базы данных

Книги фонда НБ СГЮА - результаты поиска

Вид поиска

Книги фонда НБ СГЮА

Дипломные работы выпускников СГЮА за последние 5 лет

Авторефераты

Диссертации

Период.издания науч.абонемента

Редкие книги Научной библиотеки СГЮА

Каталог электронных носителей

Труды ученых СГЮА

Саратовский край

Область поиска

Формат представления найденных документов:
полный	информационный	краткий

Отсортировать найденные документы по:
автору	заглавию	году издания	типу документа

Поисковый запрос: (<.>A=Кочетков, Евгений Семенович$<.>)

Общее количество найденных документов : 2
Показаны документы с 1 по 2

Вид документа : Однотомное издание
Шифр издания : 5/К75
Автор(ы) : Кочетков, Евгений Семенович, Смерчинская, Светлана Олеговна, Соколов, Виктор Владимирович
Заглавие : Теория вероятностей и математическая статистика : учебник . -2-е изд., испр. и перераб.
Выходные данные : М.: Форум, 2011
Колич.характеристики :239 с
Серия: Профессиональное образование
ISBN, Цена 978-5-91134-191-6: 125.95, 125.95, р.
УДК : 5 + 519.21(075.3)
ББК : 22.171я723
Предметные рубрики: Естественные науки. Естествознание-- Математика
Содержание : Предисловие ; Введение ; Глава I. Случайные события ; § 1. Элементы комбинаторики ; 1. Примеры комбинаторных задач ; 2. Сочетания, размещения, перестановки ; 3. Два основных принципа комбинаторики ; 4. Основные комбинаторные формулы ; 5. Бином Ньютона ; 6. Простейшие свойства биномиальных коэффициентов ; § 2. Классическая схема теории вероятностей ; 1. Примеры случайных событий ; 2. Классическое определение вероятности ; 3. Простейшие задачи ; 4. Перестановки в классической схеме теории вероятностей ; 5. Размещения в классической схеме теории вероятностей ; 6. Сочетания в классической схеме теории вероятностей ; 7. Противоположное событие и его вероятность ; 8. Операции над случайными событиями ; 9. Формула сложения вероятностей ; 10. Условные вероятности в классической схеме ; 11. Геометрические вероятности ; 12. Статистический подход к определению вероятности ; 13. Несколько задач ; § 3. Аксиоматика теории вероятностей ; Введение ; 1. Множества и операции над ними ; 2. Алгебра случайных событий ; 3. Вероятность случайного события ; 4. Вероятностное пространство ; 5. Дискретное вероятностное пространство ; 6. Геометрические вероятности в аксиоматике теории вероятностей ; 7. Несколько элементарных свойств вероятности ; § 4. Формулы сложения и умножения вероятностей ; 1. Вероятность суммы случайных событий ; 2. Условные вероятности ; 3. Формула умножения вероятностей ; 4. Независимые случайные события ; 5. Примеры совместного использования формулы сложения и формулы умножения вероятностей ; 6. Примеры расчета надежности электрических цепей ; § 5. Формула полной вероятности; формула Байеса ; 1. Формула полной вероятности ; 2. Формула Байеса ; 3. Несколько замечаний ; 4. Примеры специального выбора гипотез ; 5. Разные задачи ; § 6. Схема Бернулли ; 1. Основные соглашения ; 2. Формула Бернулли ; 3. Наиболее вероятное число успехов ; 4. Число испытаний до k-гo успеха ; 5. Полиномиальная формула ; 6. Задачи на повторение ; Глава II. Дискретные случайные величины ; § 7. Случайная величина и ее функция распределения ; 1. Интуитивные соображения ; 2. Формальное определение случайной величины ; 3. Основные свойства функции распределения ; § 8. Случайные величины с конечным множеством возможных значений ; 1. Случайная величина на конечном вероятностном пространстве и ее среднее значение ; 2. Свойства математического ожидания ; 3. Закон распределения вероятностей и числовые характеристики случайной величины ; 4. Свойства дисперсии ; 5. Независимые случайные величины ; 6. Неотрицательная целочисленная случайная величина и ее производящая функция ; 7. Заключительное замечание ; § 9. Примеры распределений вероятностей на конечном множестве ; 1. Равномерное распределение на конечном множестве ; 2. Распределение Бернулли ; 3. Биномиальное распределение ; § 10. Теорема Бернулли ; 1. Формулировка теоремы Бернулли ; 2. Неравенства Чебышева ; 3. Доказательство теоремы Бернулли ; § 11. Случайные величины со счетным множеством возможных значений ; 1. Случайная величина на счетном вероятностном пространстве ; 2. Геометрическое распределение вероятностей ; 3. Формула полного математического ожидания ; 4. Об одном удивительном свойстве геометрического распределения вероятностей ; 5. Пуассоновская аппроксимация биномиального распределения вероятностей ; 6. Распределение Пуассона ; § 12. Задачи на повторение ; Глава III. Непрерывные случайные величины ; § 13. Нормальная аппроксимация биномиального распределения вероятностей ; 1. Понятие непрерывного распределения вероятностей ; 2. Интегральная теорема Муавра-Лапласа ; 3. Примеры использования интегральной теоремы Муавра-Лапласа ; 4. Возвращение к теореме Бернулли ; § 14. Абсолютно непрерывные распределения вероятностей ; 1. Абсолютно непрерывные распределения вероятностей и их плотности вероятности ; 2. Общие соображения, связанные с переходом от дискретного к абсолютно непрерывному распределению вероятностей ; 3. Линейная функция от непрерывной случайной величины ; § 15. Примеры непрерывных распределений вероятностей ; 1. Равномерное распределение в интервале (a, b) ; 2. Экспоненциальное (показательное) распределение ; 3. Стандартное нормальное распределение ; 4. Нормальное распределение вероятностей ; 5. Распределяю Коши ; § 16. Смешанные задачи на случайные величины ; § 17. Моделирование случайных величин ; 1. Основная задача ; 2. Об одном свойстве равномерного распределения вероятностей ; 3. Основной результат ; Глава IV. Предельные теоремы теории вероятностей и их применение в математической статистике ; § 18. Закон больших чисел ; 1. Сходимость по вероятности ; 2. Теорема Хинчина ; 3. В чем состоит закон больших чисел ; 4. Закон больших чисел в форме Чебышева ; § 19. Центральная предельная теорема ; 1. Сходимость по распределению ; 2. В чем заключается центральная предельная теорема ; 3. К вопросу о моделировании нормального распределения вероятностей ; § 20. Вычисление интегралов методом статистических испытаний ; 1. Основная идея ; 2. Применение центральной предельной теоремы ; § 21. Начальные понятия математической статистики ; 1. Примеры простейших статистических задач ; 2. Выборка; эмпирическая функция распределения ; 3. Гистограмма и полигон частот ; § 22. Оценки неизвестных параметров ; 1. Выборочное среднее и выборочная дисперсия ; 2. Выборочное среднее как несмещенная оценка математического ожидания ; 3. Несмещенное оценивание дисперсии ; 4. Состоятельные оценки ; Приложения ; 1. Таблица распределения Пуассона ; 2. Таблица значений функции Лапласа ; Ответы и указания ; Предметный указатель
Аннотация: Учебник рассчитан на читателей, знакомых с курсом высшей математики в объеме дифференциального и интегрального исчисления функций одной переменной. Представленный материал охватывает элементарные вопросы теории случайных событий, одномерные случайные величины, простейшие предельные теоремы и их применение в математической статистике. Учебник предназначен для учащихся средних специальных учебных заведений, а также может быть рекомендован студентам вузов.
Экземпляры : всего : ч/з1(1), ч/з6(1), н/а(3), уч/а(4)
Свободны : ч/з1(1), ч/з6(1), н/а(3), уч/а(4)
Найти похожие

Вид документа : Однотомное издание
Шифр издания : 5/К75
Автор(ы) : Кочетков, Евгений Семенович, Смерчинская, Светлана Олеговна, Соколов, Виктор Владимирович
Заглавие : Теория вероятностей и математическая статистика : учебник . -2-е изд., испр. и перераб.
Выходные данные : М.: Форум, 2012
Колич.характеристики :239 с
Серия: Профессиональное образование
ISBN, Цена 978-5-91134-191-6: 133.09 р.
ISBN, Цена 978-5-91134-153-4: Б.ц.
УДК : 5 + 519.21(075.3)
ББК : 22.171я723
Предметные рубрики: Естественные науки. Естествознание-- Математика
Содержание : Предисловие ; Введение ; Глава I. Случайные события ; § 1. Элементы комбинаторики ; 1. Примеры комбинаторных задач ; 2. Сочетания, размещения, перестановки ; 3. Два основных принципа комбинаторики ; 4. Основные комбинаторные формулы ; 5. Бином Ньютона ; 6. Простейшие свойства биномиальных коэффициентов ; § 2. Классическая схема теории вероятностей ; 1. Примеры случайных событий ; 2. Классическое определение вероятности ; 3. Простейшие задачи ; 4. Перестановки в классической схеме теории вероятностей ; 5. Размещения в классической схеме теории вероятностей ; 6. Сочетания в классической схеме теории вероятностей ; 7. Противоположное событие и его вероятность ; 8. Операции над случайными событиями ; 9. Формула сложения вероятностей ; 10. Условные вероятности в классической схеме ; 11. Геометрические вероятности ; 12. Статистический подход к определению вероятности ; 13. Несколько задач ; § 3. Аксиоматика теории вероятностей ; Введение ; 1. Множества и операции над ними ; 2. Алгебра случайных событий ; 3. Вероятность случайного события ; 4. Вероятностное пространство ; 5. Дискретное вероятностное пространство ; 6. Геометрические вероятности в аксиоматике теории вероятностей ; 7. Несколько элементарных свойств вероятности ; § 4. Формулы сложения и умножения вероятностей ; 1. Вероятность суммы случайных событий ; 2. Условные вероятности ; 3. Формула умножения вероятностей ; 4. Независимые случайные события ; 5. Примеры совместного использования формулы сложения и формулы умножения вероятностей ; 6. Примеры расчета надежности электрических цепей ; § 5. Формула полной вероятности; формула Байеса ; 1. Формула полной вероятности ; 2. Формула Байеса ; 3. Несколько замечаний ; 4. Примеры специального выбора гипотез ; 5. Разные задачи ; § 6. Схема Бернулли ; 1. Основные соглашения ; 2. Формула Бернулли ; 3. Наиболее вероятное число успехов ; 4. Число испытаний до k-гo успеха ; 5. Полиномиальная формула ; 6. Задачи на повторение ; Глава II. Дискретные случайные величины ; § 7. Случайная величина и ее функция распределения ; 1. Интуитивные соображения ; 2. Формальное определение случайной величины ; 3. Основные свойства функции распределения ; § 8. Случайные величины с конечным множеством возможных значений ; 1. Случайная величина на конечном вероятностном пространстве и ее среднее значение ; 2. Свойства математического ожидания ; 3. Закон распределения вероятностей и числовые характеристики случайной величины ; 4. Свойства дисперсии ; 5. Независимые случайные величины ; 6. Неотрицательная целочисленная случайная величина и ее производящая функция ; 7. Заключительное замечание ; § 9. Примеры распределений вероятностей на конечном множестве ; 1. Равномерное распределение на конечном множестве ; 2. Распределение Бернулли ; 3. Биномиальное распределение ; § 10. Теорема Бернулли ; 1. Формулировка теоремы Бернулли ; 2. Неравенства Чебышева ; 3. Доказательство теоремы Бернулли ; § 11. Случайные величины со счетным множеством возможных значений ; 1. Случайная величина на счетном вероятностном пространстве ; 2. Геометрическое распределение вероятностей ; 3. Формула полного математического ожидания ; 4. Об одном удивительном свойстве геометрического распределения вероятностей ; 5. Пуассоновская аппроксимация биномиального распределения вероятностей ; 6. Распределение Пуассона ; § 12. Задачи на повторение ; Глава III. Непрерывные случайные величины ; § 13. Нормальная аппроксимация биномиального распределения вероятностей ; 1. Понятие непрерывного распределения вероятностей ; 2. Интегральная теорема Муавра-Лапласа ; 3. Примеры использования интегральной теоремы Муавра-Лапласа ; 4. Возвращение к теореме Бернулли ; § 14. Абсолютно непрерывные распределения вероятностей ; 1. Абсолютно непрерывные распределения вероятностей и их плотности вероятности ; 2. Общие соображения, связанные с переходом от дискретного к абсолютно непрерывному распределению вероятностей ; 3. Линейная функция от непрерывной случайной величины ; § 15. Примеры непрерывных распределений вероятностей ; 1. Равномерное распределение в интервале (a, b) ; 2. Экспоненциальное (показательное) распределение ; 3. Стандартное нормальное распределение ; 4. Нормальное распределение вероятностей ; 5. Распределяю Коши ; § 16. Смешанные задачи на случайные величины ; § 17. Моделирование случайных величин ; 1. Основная задача ; 2. Об одном свойстве равномерного распределения вероятностей ; 3. Основной результат ; Глава IV. Предельные теоремы теории вероятностей и их применение в математической статистике ; § 18. Закон больших чисел ; 1. Сходимость по вероятности ; 2. Теорема Хинчина ; 3. В чем состоит закон больших чисел ; 4. Закон больших чисел в форме Чебышева ; § 19. Центральная предельная теорема ; 1. Сходимость по распределению ; 2. В чем заключается центральная предельная теорема ; 3. К вопросу о моделировании нормального распределения вероятностей ; § 20. Вычисление интегралов методом статистических испытаний ; 1. Основная идея ; 2. Применение центральной предельной теоремы ; § 21. Начальные понятия математической статистики ; 1. Примеры простейших статистических задач ; 2. Выборка; эмпирическая функция распределения ; 3. Гистограмма и полигон частот ; § 22. Оценки неизвестных параметров ; 1. Выборочное среднее и выборочная дисперсия ; 2. Выборочное среднее как несмещенная оценка математического ожидания ; 3. Несмещенное оценивание дисперсии ; 4. Состоятельные оценки ; Приложения ; 1. Таблица распределения Пуассона ; 2. Таблица значений функции Лапласа ; Ответы и указания ; Предметный указатель
Аннотация: Учебник рассчитан на читателей, знакомых с курсом высшей математики в объеме дифференциального и интегрального исчисления функций одной переменной. Представленный материал охватывает элементарные вопросы теории случайных событий, одномерные случайные величины, простейшие предельные теоремы и их применение в математической статистике. Учебник предназначен для учащихся средних специальных учебных заведений, а также может быть рекомендован студентам вузов.
Экземпляры : всего : уч/а(11)
Свободны : уч/а(11)
Найти похожие

Тематический навигатор

© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)