519.2Теория вероятностей и математическая статистика
← назад
Свободный доступ
Ограниченный доступ
Автор: Гусев Александр Сергеевич
Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана: М.
Рассмотрены некорректные обратные задачи статистической динамики, задачи
по структурному анализу траекторий случайных процессов, задачи статистического диагностирования конструкций, а также методы расчета конструкций, находящихся в условиях интенсивной коррозии и интенсивных нерегулярных воздействий. Для решения нелинейных задач рассмотрены методы марковских процессов, методы уравнений Фоккера — Планка — Колмогорова, методы статистической линеаризации. Приведены задачи по оптимизации параметров машин и конструкций и их решения.
Предпросмотр: Курс лекций по вероятностным методам в механике .pdf (0,1 Мб)
Автор: Сапунцов Н. Е.
Изд-во ЮФУ: Ростов н/Д.
Пособие предназначено для организации самостоятельной работы студентов при изучении дисциплины «Теория вероятностей и математическая статистика», изучаемой студентами ИКТИБ всех направлений. Изложение теоретического материала иллюстрируется решением модельных задач, которые, как правило, включаются в контрольные работы, индивидуальные задания и предлагаются на экзамене. Материал излагается в соответствии с требованиями ФГОС ВО
с учетом рекомендаций ПрООП ВО.
Предпросмотр: Конспект лекций по дисциплине « Теория вероятностей и математическая статистика»..pdf (0,7 Мб)
Автор: Прозорова Г. Н.
Изд-во ЮФУ: Ростов н/Д.
Изложены основные вопросы комплексирования методов поисков, оценки, разведки нефтяных и газовых месторождений; концепции разработки
типовых и рационального комплекса методов; методов прогнозирования
нефтегазоносности в геологических условиях нефтегазоносных провинций
различных типов.
Предпросмотр: Комплексирование нефтегазопоисковых методов.pdf (0,3 Мб)
Автор: Белявский
Целью данной работы является нахождение справедливой цены барьерного опциона в рамках модели Леви с бесконечной интенсивностью скачков на основе комбинированного метода, в котором вероятность пересечения барьера кусочнонепрерывной траекторией цены акции вычисляется аналитически путем аппроксимации процесса Леви броуновскими мостами, а математическое ожидание по моментам скачков от функции выплаты барьерного опциона рассчитывается численно методом Монте-Карло. На примере умеренно устойчивого процесса было показано, что данный метод может быть применен к случаю бесконечной вариации путем аппроксимации малых скачков броуновским движением. Особое внимание уделено преимуществам моделей, основанных на процессах Леви, по сравнению с классической моделью Блэка – Шоулса. Отмечается, что общее число случайных величин, необходимое для одной симуляции Монте-Карло, может быть сокращено по сравнению с полным моделированием траектории процесса цены из-за отсутствия необходимости полностью воспроизводить траекторию процесса цены акции. Проведены численные эксперименты расчета справедливой цены барьерного опциона в модели под управлением умеренно устойчивого процесса. Исследована и преодолена проблема взаимосвязи ошибки нормальной аппроксимации и интенсивности скачков, влияющей на вычислительные затраты применения метода Монте-Карло.
Автор: Зверев
Рассмотрено решение задачи расчета европейского опциона с квантильным критерием на многомерном неполном рынке без трения с дискретным временем. Предложен и обоснован минимаксный подход к квантильному хеджированию европейского опциона на многомерном неполном рынке. Доказано существование самофинансирующего портфеля, капитал которого обеспечивает исполнение платежного обязательства относительно наихудшей меры с заданным уровнем значимости
Автор: Гузаиров Гафур Мустафович
[Б.и.]
Настоящий курс теории вероятностей рассчитан на студентов разных специальностей. В нём охвачен традиционный материал теории до закона больших чисел и центральной предельной теоремы включительно. В последней главе рассматривается геометрическая вероятность, также традиционная для курса теории вероятностей; нетрадиционной, может быть, является вероятностная трактовка меры, приведённая в §7.2 этой главы.
Предпросмотр: Краткий курс теории вероятностей.pdf (0,8 Мб)
Автор: Галкин С. В.
Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана: М.
Приведены определения вероятности (классическое, статистическое,
геометрическое и аксиоматическое), примеры вычисления вероятности, а
также теоремы сложения и умножения, формула полной вероятности,
формула Байеса. Рассмотрены основные распределения случайной величины и доказательства их свойств. Исследованы многомерные случайные величины, их характеристики, доказаны свойства функции распределения, плотности распределения, математического ожидания и ковариации. Приведены доказательства неравенств Чебышева и законов больших чисел. Представлена без доказательства предельная теорема в форме теоремы Ляпунова. Выведена интегральная теорема Муавра—Лапласа.
Предпросмотр: Краткий курс теории вероятностей.pdf (0,1 Мб)
Автор: Блатов И. А.
ИУНЛ ПГУТИ
Конспект лекций затрагивает такие разделы высшей математики как: теория вероятностей, элементы комбинаторики, математическая статистика, регрессионный, корреляционный анализ. Каждая лекция заканчивается контрольными вопросами, которые помогут проверить теоретическое освоение курса, содержит большое количество задач для самостоятельного решения и ответы для проверки.
Предпросмотр: Теория вероятностей и математическая статистика.pdf (0,4 Мб)
Автор: Авдеенко Т. В.
Изд-во НГТУ
Учебное пособие посвящено построению статистических моделей временных рядов и прогнозированию на основе моделирования. В первой части рассматриваются модели декомпозиции и сглаживания. Во второй части дается развернутое изложение методологии ARIMA. В рамках этой методологии рассматриваются не только модели стационарных, нестационарных и сезонных временных рядов, но и модели рядов с интервенциями и выбросами. Изложение математической теории сопровождается изложением методологии анализа и рассмотрением конкретных примеров построения математических моделей по реальным данным в системе Statistica. Материалы пособия апробированы при проведении занятий по дисциплинам «Математическое обеспечение систем обработки данных» и «Компьютерные методы статистического анализа и прогнозирования» в Новосибирском государственном техническом университете.
Предпросмотр: Компьютерные методы анализа временных рядов и прогнозирования.pdf (0,6 Мб)