Теория вероятностей и математическая статистика 4-е изд., пер. и доп. Учебник и практикум для академического бакалавриата Электронная книга. из серии: Бакалавр. Академический курс, #1. Кремер, Н. Ш. Теория вероятностей и математическая статистика : учебник и практикум для академического бакалавриата / Н. Ш. Кремер. — 4-е изд., перераб. и доп. — М. : Издательство Юрайт, 2015. Учебник кремера теория вероятностей. Имя файла: Uchebnik_kremera_teoriya_veroyatnostej.zip Формат файла.zip Размер файла: Неизвестен Последнее обновление: 16.06.2014. Скачать. Теория вероятностей и математическая статистика. Кремер Н. Ш. 2- е изд., перераб. М.: 2. 00. 4. —. 5. Это не только учебник, но и краткое руководство к. Излагаемые основы теории вероятностей и математической статистики. При этом упор делается на основные. Приводятся примеры. Для студентов и аспирантов экономических. Формат. djvu Размер: 1. Мб Скачать: yandex. Файл формата pdf; размером 17,44 МБ. Добавлен Один из самых популярных учебников по теории вероятности. 18,00 МБ; скачан. Оглавление Предисловие 1. Введение 1. 2Раздел I. Теория вероятностей 1. Глава 1. Основные понятия и теоремы теории вероятностей 1. Классификация событий 1. Скачать pdf, djvu : Теория вероятностей и математическая статистика, Кремер Н.Ш., 2007. Эта книга не только учебник, но и краткое.Автор. Кремер Н. Ш. Название. Теория вероятностей и математическая статистика. Продолжение названия. Учебник для вузов. математическая статистика, теория вероятностей, статистика. Когда товар «Теория вероятностей и математическая статистика: Учебник 2-е изд.» Кремер Н. появится в сети, вы получите уведомление. Классическое определение вероятности 1. Статистическое определение вероятности 2. Геометрическое определение вероятности 2. Элементы комбинаторики 2. Непосредственное вычисление вероятностей 2. Действия над событиями 3. Теорема сложения вероятностей 3. Условная вероятность события. Теорема умножения вероятностей. Независимые. события 3. Решение задач 4. 61. Формула полной вероятности. Формула Байеса 5. Теоретико- множественная трактовка основных понятий и аксиоматическое. Глава 2. Повторные независимые испытания 6. Формула Бернулли 6. Формула Пуассона 7. Локальная и интегральная формулы Муавра—Лапласа 7. Решение задач 7. 92. Полиноминальная схема 8. Глава 3. Случайные величины 8. Понятие случайной величины. Закон распределения дискретной случайной. Математические операции над случайными величинами 9. Математическое ожидание дискретной случайной величины 9. Дисперсия дискретной случайной величины 1. Функция распределения случайной величины 1. Плотность вероятности ПО3. Мода и медиана. Квантили. Моменты случайных величин. Асимметрия и эксцесс. Решение задач 1. 24. Глава 4. Основные законы распределения 1. Биномиальный закон распределения 1. Закон распределения Пуассона 1. Геометрическое распределение 1. Гипергеометрическое распределе. Равномерный закон распределения 1. Показательный (экспоненциальной) закон распределения 1. Нормальный закон распределения 1. Логарифмически- нормальное распределение 1. Распределение некоторых случайных величин, представляющих функции. Глава 5. Многомерные случайные величины 1. Понятие многомерной случайной величины и закон ее распределения 1. Функция распределения многомерной случайной величины 1. Плотность вероятности двумерной случайной величины 1. Условные законы распределения. Числовые характеристики двумерной случайной. Регрессия 1. 94. 5. Зависимые и независимые случайные величины 1. Ковариация и коэффициент корреляции 2. Двумерный (n- мерный) нормальный закон. Функция случайных величин. Композиция законов распределения 2. Глава 6. Закон больших чисел и предельные теоремы 2. Неравенство Маркова (лемма Чебышева) 2. Неравенство Чебышева 2. Теорема Чебышева 2. Теорема Бернулли 2. Центральная предельная теорема 2. Упражнения 2. 42. Глава 7. Элементы теории случайных процессов и теории массового обслуживания. Определение случайного процесса и его характеристики 2. Основные понятия теории массового обслуживания 2. Понятие марковского случайного процесса 2. Потоки событий 2. Уравнения Колмогорова. Предельные вероятности состояний 2. Процессы гибели и размножения 2. СМО с отказами 2. Понятие о методе статистических испытаний (методе Монте- Карло) 2. Раздел II. Математическая статистика 2. Глава 8. Вариационные ряды и их характеристики 2. Вариационные ряды и их графическое изображение 2. Средние величины 2. Показатели вариации 2. Упрощенный способ расчета средней арифметической и дисперсии 2. Начальные и центральные моменты вариационного ряда 2. Глава 9. Основы математической теории выборочного метода 2. Общие сведения о выборочном методе 2. Понятие оценки параметров 2. Методы нахождения оценок 3. Оценка параметров генеральной совокупности по собственно- случайной выборке. Определение эффективных оценок с помощью неравенства Рао—Крамера—Фреше 3. Понятие интервального оценивания. Доверительная вероятность и предельная. Оценка характеристик генеральной совокупности по малой выборке 3. Глава 1. 0. Проверка статистических гипотез 3. Принцип практической уверенности 3. Статистическая гипотеза и общая схема ее проверки 3. Проверка гипотез о равенстве средних двух и более совокупностей 3. Проверка гипотез о равенстве долей признака в двух и более совокупностях. Проверка гипотез о равенстве дисперсий двух и более совокупностей 3. Проверка гипотез о числовых значениях параметров 3. Построение теоретического закона распределения по опытным данным. Проверка. гипотез о законе распределения 3. Проверка гипотез об однородности выборок 3. Глава 1. 1. Дисперсионный анализ 3. Однофакторный дисперсионный анализ 3. Понятие о двухфакторном дисперсионном анализе 4. Глава 1. 2. Корреляционный анализ 4. Функциональная, статистическая и корреляционная зависимости 4. Линейная парная регрессия 4. Коэффициент корреляции 4. Основные положения корреляционного анализа. Двумерная модель 4. Проверка значимости и интервальная оценка параметров связи 4. Корреляционное отношение и индекс корреляции 4. Понятие о многомерном корреляционном анализе. Множественный и частный. Ранговая корреляция 4. Глава 1. 3. Регрессионный анализ 4. Основные положения регрессионного анализа. Парная регрессионная модель. Интервальная оценка функции регрессии 4. Проверка значимости уравнения регрессии. Интервальная оценка параметров. Нелинейная регрессия 4. Множествеш. 1ыи регрессионный анализ 4. Корреляционная матрица и ее выборочная оценка 4. Определение доверительных интервалов для коэффициентов и функции регрессии. Оценка взаимосвязи перемешшгх. Проверка значимости уравнения множественной. Мулътиколлииеарность 4. Понятие о других методах многомерного статистического анализа 4. Глава 1. 4. Введение в анализ временных рядов 5. Общие сведения о временных рядах и задачах их анализа 5. Стационарные временные ряды и их характеристики. Автокорреляционная. Аналитическое выравнивание (сглаживание) временного ряда (выделение. Временные ряды и прогнозирование. Автокорреляция возмущений 5. Авторегрессионная модель 5. Глава 1. 5. Линейные регрессионные модели финансового рынка 5. Регрессионные модели 5. Рыночная модель 5. Модели зависимости от касательного портфеля 5. Неравновесные и равновесные модели 5. Модель оценки финансовых активов (САРМ) 5. Связь между ожидаемой доходностью и риском оптимального портфеля 5. Многофакторные модели 5. Библиографический список 5. Ответы к упражнениям 5. Приложения. Математико- статасгаческие таблицы 5. Предметный указатель 5. О том, как читать книги в форматах. Программы; архиваторы; форматы.
0 Comments
Leave a Reply. |
AuthorWrite something about yourself. No need to be fancy, just an overview. Archives
November 2017
Categories |