Ebook: Методы теории вероятностей и математической статистики в экономике

Учебное пособие. – Самара: Изд-во Самар. гос. аэрокосм. ун-та, 2011. – 84 с. ISBN 978-5-7883-0822-7.
Составлено в соответствии с Государственным образовательным стандартом, с действующей программой по высшей математике для экономических специальностей вузов и охватывает разделы общего курса математики: теория вероятностей и математическая статистика.Содержание.
Основные теоретические сведения для выполнения контрольной работы №1 «Теория вероятностей».
Классическое определение вероятности.
Элементы комбинаторики.
Алгебра событий.
Формулы сложения и умножения вероятностей.
Формула полной вероятности и формула Байеса.
Формула Бернулли. Теорема Лапласа. Формула Пуассона.
Дискретная случайная величина и закон ее распределения.
Основные числовые характеристики дискретной случайной величины.
Основные законы распределения дискретной случайной величины: биноминальные, распределение Пуассона.
Непрерывная случайная величина. Плотность распределения непрерывной случайной величины.
Функция распределения, или интегральный закон распределения.
Числовые характеристики непрерывной случайной величины.
Равномерное, нормальное и показательное распределения.
Решение типовых задач контрольной работы №1.
Задания для выполнения контрольной работы №1.
Основные теоретические сведения для выполнения контрольной работы №2 «Математическая статистика».
Основные понятия вариационного ряда.
Основные понятия интервального ряда.
График эмпирической функции.
Понятия моды и медианы.
Статистические параметры выборки.
Доверительный интервал и доверительная вероятность.
Интервальное распределение нормального закона.
Критерий Пирсона.
Корреляция между случайными величинами.
Выборочный коэффициент корреляции.
Условное математическое ожидание и уравнения линий регрессии.
Решение типового варианта контрольной работы № 2.
Задания для выполнения контрольной работы № 2.
Библиографический список.
Приложения.
Рис. f*(у) и f(у) – эмпирическая и теоретическая кривые плотности вероятности случайной величины y соответственно.