Пропуск в контексте

Курс теории вероятностей и математической статистики

В основу книги положен годовой курс лекций, читавшихся автором в течение ряда лет на отделении математики механико-математического факультета МГУ. Основные понятия и факты теории вероятностей вводятся первоначально для конечной схемы. Математическое ожидание в общем случае определяется так же, как и...

Полное описание

Сохранить в:
Библиографические подробности
Главный автор: Севастьянов, Б. А. (070)
Формат: Книга
Темы:
Online-ссылка:Перейти к просмотру издания
Метки: Добавить метку
Нет меток, Требуется 1-ая метка записи!
LEADER 03361nam0a2200373 4500
001 RU/IPR SMART/97366
856 4 |u https://www.iprbookshop.ru/97366.html  |z Перейти к просмотру издания 
801 1 |a RU  |b IPR SMART  |c 20250903  |g RCR 
010 |a 978-5-4344-0741-0 
205 |a Курс теории вероятностей и математической статистики  |b 2028-07-01 
333 |a Гарантированный срок размещения в ЭБС до 01.07.2028 (автопролонгация) 
100 |a 20250903d2019 k y0rusy01020304ca 
105 |a y j 000zy 
101 0 |a rus 
102 |a RU 
200 1 |a Курс теории вероятностей и математической статистики  |f Б. А. Севастьянов 
700 1 |a Севастьянов,   |b Б. А.  |4 070 
330 |a В основу книги положен годовой курс лекций, читавшихся автором в течение ряда лет на отделении математики механико-математического факультета МГУ. Основные понятия и факты теории вероятностей вводятся первоначально для конечной схемы. Математическое ожидание в общем случае определяется так же, как интеграл Лебега, однако у читателя не предполагается знание никаких предварительных сведений об интегрировании по Лебегу. В книге содержатся следующие разделы: независимые испытания и цепи Маркова, предельные теоремы Муавра – Лапласа и Пуассона, случайные величины, характеристические и производящие функции, закон больших чисел, центральная предельная теорема, основные понятия математической статистики, проверка статистических гипотез, статистические оценки, доверительные интервалы. Настоящее издание предназначено для студентов образовательных организаций среднего профессионального образования. 
210 |a Москва, Ижевск  |c Институт компьютерных исследований  |d 2019 
610 1 |a математическая статистика 
610 1 |a вероятностное пространство 
610 1 |a случайная величина 
610 1 |a производящая функция 
610 1 |a доверительный интервал 
610 1 |a теория вероятностей 
675 |a 510 
686 |a 22.1  |2 rubbk 
300 |a Книга находится в премиум-версии IPR SMART. 
106 |a s 
230 |a Электрон. дан. (1 файл) 
336 |a Текст 
337 |a электронный 
503 0 |a Доступна эл. версия. IPR SMART 
215 |a 272 с.