Теория вероятностей и математическая статистика

Учебное пособие предназначено для практических занятий по курсу «Теория вероятностей и математическая статистика». В работе изложен теоретический материал и приведены примеры решения задач по теории вероятностей. Материал подразделен на девять тем и сгруппирован таким образом, чтобы на аудиторном занятии изучались одна-две темы. В рамках каждой темы предлагаются упражнения для самостоятельной работы. Приложение А содержит пример варианта контрольной работы.

Учебное пособие содержит краткий обзор задач оптимального приема сигналов. Основная часть посвящена изложению байесовского принципа обнаружения и различения сигналов в радиотехнических системах.

Учебное пособие подготовлено для студентов 1–2 курсов очного и заочного отделений, изучающих теорию вероятностей и математическую статистику в объеме семестрового курса. Пособие содержит индивидуальные домашние задания.

Учебное пособие состоит из пяти разделов, характеризующих используемые в психологии математические методы. Содержит задачи для самостоятельной и аудиторной работы, примеры решения. В приложении имеются необходимые статистические таблицы.

Рассмотрены наиболее распространенные методы математической обработки данных (описательная статистика и анализ распределений, сравнение двух средних для независимых и зависимых переменных, однофакторный и двухфакторный дисперсионный анализ, регрессионный анализ, корреляционный анализ, анализ таблиц сопряженности для качественных признаков, иерархический кластерный анализ, анализ главных компонент и факторный анализ, дискриминантный анализ). Показана техника выполнения этих методов средствами Пакета анализа MS Excel и (в случае многомерных методов) средствами пакета StatSoft STATISTICA.

В учебном пособии представлены основные темы и задания, соответствующие рабочей программе по дисциплине «Математика и математическая статистика».

Дисциплина «Математическая статистика» относится к вариативной части (дисциплины по выбору) образовательной программы Б1.В.ДВ.2.1. В соответствии с учебным планом дисциплина изучается на 2 курсе, по очной форме обучения. Вид промежуточной аттестации (итоговая форма контроля): зачет. Приступая к изучению данной дисциплины, аспирант должен обладать знаниями информатики, математики, биомеханики, педагогики, теории и методики физического воспитания. В процессе обучения дисциплина базируется на знаниях, умениях и навыках, приобретенных аспирантами при изучении предшествующих дисциплин.

Учебно-методическое пособие предназначено для направлений подготовки магистратуры 05.04.02 География, 05.04.06 Экология и природопользование, 06.04.01 Биология, охватывает вопросы обработки экспериментальных данных. В пособии в доступной форме изложены методы статистической обработки результатов научных исследований с использованием MS Excel. Может быть использовано студентами, научными сотрудниками и преподавателями при подготовке дипломных проектов, диссертационных работ и научных статей.

Термин «электронные формулы» применительно к теории вероятностей употребляется впервые для обозначения принципиально новой технологии компьютеризации математического аппарата прикладной теории. Язык электронных формул не копирует стиль аналитических формул, однако имеет адекватную компьютерную поддержку в виде специально разработанной библиотеки программ и классов в объектно-ориентированной среде MATLAB. Контекстно-зависимое применение программного обеспечения классов объектов обусловливает принципиальное преимущество электронных формул, оперирующих числовыми типами и объектами классов. В монографии систематически по разделам теории вероятностей приведены теоретические обоснования электронных формул и многочисленные примеры их применения в решении характерных вероятностных задач. Предлагаемая технология решения вероятностных задач развивалась в течение ряда лет как методическое обеспечение цикла дисциплин, читаемых автором на выпускающей кафедре «Высокоточные летательные аппараты» МГТУ им. Н.Э. Баумана.

Рассмотрены методологические основы теории сложных технических систем (СТС), изложены основные положения системного подхода к процессу проектирования, составляющие суть информационной технологии разработки образцов техники. Исследованы и сопоставлены различные методы подготовки исходной информации, выбора математических моделей функционирования СТС, поиска наилучших технических решений. Рассмотрены вопросы построения математических моделей боевых операций для военно-экономической оценки вооружения и последующего выбора образца, отвечающего предъявляемым к нему требованиям.

Рассмотрены методика спектральных преобразований в алгоритмах имитации случайных процессов, а также математический аппарат спектральных преобразований и пример его использования на конкретных системах базисных функций.

Приведены краткие теоретические сведения, примеры с подробными объяснениями, задачи для самостоятельного решения. Представлено введение в теорию нейронных сетей. Задачи рассматриваются с позиций нейрокомпьютерной математики к постановке физических задач. Учебное пособие поможет студентам старших курсов овладеть методами нейросетевых технологий, которые широко используются при решении задач прикладного характера.

Искусственный интеллект уже прочно вошел в нашу жизнь, но для многих его использование по-прежнему кажется уделом избранных. Автор опровергает этот миф и предоставляет читателю пошаговое описание реализации в программах Excel и R алгоритмов машинного и глубокого обучения, регрессии и кластеризации, корреляционного и дисперсионного анализа применительно к криминалистическому изучению преступных деяний. Отдельное внимание уделено разведочному анализу данных, методам работы с географическими координатами и сведениями о времени. Преимуществом книги является сочетание теории математической статистики и машинного обучения в объеме, достаточном для понимания сути реализуемых методов, и готовых прикладных решений, которые можно использовать как в научных исследованиях, так и в практике расследования преступлений. Законодательство приведено по состоянию на 1 октября 2020 г.

Рассмотрены основные методы статистической обработки результатов измерений и моделирования, дополненные оригинальными примерами, полученными в результате собственных исследований автора. Представлен необходимый теоретический материал, приведены примеры выполнения практических заданий и даны варианты заданий для контрольных работ.

Издание посвящено решению актуальных задач в системе управления «учебное заведение — современный рынок труда». Раскрыта технология формирования показателя профессиональной готовности как элемента управления на современном рынке труда, включающая дополнительную подзадачу по оценке качества профессорско-преподавательского состава. Представлена разработанная авторами математическая модель и методика комплексной оценки качества педагогической деятельности при подготовке специалистов на основе теории нечетких множеств и алгоритма рейтинговой оценки. Впервые использован алгоритм выбора экспертов, основанный на энтропийном подходе. В качестве примера было исследовано направление «Информационная безопасность» (ИБ).

Методические рекомендации содержат краткий теоретический материал по теории случайных потоков и их видам, а также по теории случайных процессов. Особое внимание уделено потокам Пальма и потокам Эрланга.

В пособии изложен теоретический материал дисциплины «Теория вероятностей и математическая статистика» касающийся раздела теории вероятностей «Случайные события». Изложение сопровождается многочисленными примерами, а также иллюстрациями. Представлены задания для самостоятельной работы студентов, которые сопровождаются подробными примерами их решения. Утверждено редакционно-издательским советом ВоГУ.

В учебном пособии рассматриваются вопросы статистической обработки экспериментальных данных, являющейся важным этапом при проведении полной математической обработки результатов экспериментов. Выделены основные проблемы, связанные с применением дисперсионного анализа, начиная от создания математической модели вплоть до интерпретации результатов.

В издании рассмотрены основные процедуры сбора, обработки и анализа статистических данных, возможности их реализации на персональных компьютерах. Настоящее издание дает представление о теоретических основах статистических методов обработки данных, методиках и границах их применения. Для желающих более глубоко изучить соответствующие разделы теории вероятностей и математической статистики приведен список рекомендуемой литературы и глоссарий понятий этих учебных дисциплин. Изложение теории проиллюстрировано примерами из разнообразных областей медицинской и фармацевтической практики, которые должны убедить читателя в реальной возможности применения методов статистического анализа данных для решения как научных, так и практических задач.

В обзоре проанализированы возможности и условия для проведения энергосберегающих мероприятий в российском жилищном секторе. Освещается методология эффективного управления жилищным фондом, финансовые инструменты для обеспечения инвестиций в энергосбережение и технические аспекты энергосберегающих мероприятий, применяемые в нынешних экономических и политических условиях России. Значительное внимание уделено методологии оптимального управления энергопотреблением жилищного фонда, включающей процедуры создания базы данных, интервального оценивания, прогнозирования и нормирования энергопотребления объектов. Показано, что энергосбережение в жилищном секторе должно осуществляться путем реализации методики оптимального управления энергопотреблением на системном уровне с целенаправленным выходом на конкретные технические решения, обеспеченные рыночной институционной инфраструктурой и экономически эффективными схемами финансирования. При составлении аналитического обзора активно использовались открытые материалы сайтов «Институт экономики города» (http://www.urbaneconomics.ru), «Калининградский региональный центр энергосбережения» (http://www.kreec.ru) и «Техника, техносфера, энергосбережение» (http://www.gnatukvi.ru), а также справочника Энергосбережение в жилищном фонде: проблемы, практика и перспективы. — М.: DENA, Фонд «Институт экономики города», 2004. — 108 с.

В пособии изложен теоретический и практический материал раздела парный регрессионный анализ. Включает типовые примеры и задачи с использованием Microsoft Office Excel и Eviews. Для освоения данного материала достаточно знания базового курса теории вероятностей и математической статистики.

В достаточно полной форме рассматриваются философские и математические основания, а также методологическое содержание и прикладные следствия закона оптимального построения техноценозов. Дается современное определение техники и технической реальности в онтологическом ряду реальностей: «неживая — биологическая — техническая — гипертехническая». Показывается ключевое эволюционное значение информации. Вводится критериальная система, на основе которой делается вывод о том, что техническая реальность в настоящее время является высшей формой организации материи окружающего мира. Излагается методология рангового анализа как важнейшего инструмента исследования, управления и оптимизации больших технических систем определенного класса, базирующегося на трех основаниях: технократическом подходе к окружающей реальности как третьей научной картине мира; понятии техноценоза; негауссовой математической статистике устойчивых безгранично делимых распределений. Обосновываются критерии и алгоритмы номенклатурной и параметрической оптимизации техноценозов. Формулируется закон оптимального построения техноценозов как прямое следствие применения начал термодинамики к объектам техноценологического типа. Дается математическое обоснование закона, а также следующая из него критериально-алгоритмическая система. Как прикладное следствие закона оптимального построения техноценозов обосновывается теоретически и раскрывается содержательно методика оптимального управления электропотреблением на системном уровне. Теоретически обосновывается этап интервального оценивания, опирающийся на свойства ципфовых распределений и позволяющий выявить объекты, аномально потребляющие электроэнергию. Раскрывается методология моделирования и оптимизации процессов электропотребления. Вводятся понятия тонких процедур рангового анализа: дифлекс-анализа (на этапе интервального оценивания), GZ-анализа (на этапе прогнозирования) и ASR-анализа (на этапе нормирования потребления ресурсов).

Практикум содержит практические задания и методические рекомендации по их выполнению. Практикум рекомендуется для использования в учебном процессе по техническим и экономическим специальностям при изучении в вузе тематики, связанной с анализом временных рядов и прогнозированием.

Книга представляет собой подробный конспект лекций курса по моделированию аукционов. В первой главе обсуждаются разные виды аукционов и теорема об эквивалентности доходностей, согласно которой при независимости игроков все аукционы приносят одинаковый доход организатору. Цель второй главы — заполнить пробелы по теории вероятностей, описать технику решения задач с помощью о-малых и объяснить концепцию аффилированных сигналов. Третья глава посвящена сравнению доходностей организатора аукциона в случае, когда игроки зависимы в силу того, что получают общую информацию о товаре. В четвертой главе аукционы описываются с помощью общего языка теории механизмов. Помимо теоретической части приводится огромное количество задач с решениями.

Руи влюблена в Ямамото, работающего в отделе, начальником которого является отец Руи. Но внезапно Ямамото улетает в длительную командировку. Узнав, что его работа в командировке связана с факторным анализом, Руи решает освоить эту науку, чтобы полететь к Ямамото и вместе с ним делать его работу. А помогут ей в этом нелёгком деле её подруги, с которыми она подрабатывает в кафе Norns — аспирантка Риса и студентка Миу. Вмести с ними она узнает, для чего проводят факторный анализ и на конкретном примере освоит методы, применяемые при его проведении. Кроме того она ознакомится с методом главных компонент, который очень похож на факторный анализ, и узнает, в чём его отличие.

Риса и Миу учатся в институте и подрабатывают в кафе Norns. Миу очень нравится один из посетителей кафе, но она не знает, как с ним познакомиться. Однажды он забывает на столе книгу, которая оказывается учебником по регрессионному анализу. Теперь есть повод заговорить с ним, но Миу почти не знакома с регрессионным анализом. И тогда Риса берётся помочь своей подруге разобраться в этой науке, осваивая которую Миу узнает, зачем и когда нужен регрессионный анализ, как его проводить, как оценивать его достоверность. В ходе обучения Миу познакомится с такими разновидностями регрессионного анализа, как множественная и логистическая регрессия и на примере кафе Norns научится практически их использовать.

Книга представляет собой доступно изложенное введение в статистическое обучение — незаменимый набор инструментов, позволяющих извлечь полезную информацию из больших и сложных наборов данных, которые начали возникать в последние 20 лет в таких областях, как биология, экономика, маркетинг, физика и др. В этой книге описаны одни из наиболее важных методов моделирования и прогнозирования, а также примеры их практического применения. Рассмотренные темы включают линейную регрессию, классификацию, создание повторных выборок, регуляризацию, деревья решений, машины опорных векторов, кластеризацию и др. Описание этих методов сопровождается многочисленными иллюстрациями и практическими примерами. Поскольку цель этого учебника заключается в продвижении методов статистического обучения среди практикующих академических исследователей и промышленных аналитиков, каждая глава включает примеры практической реализации соответствующих методов с помощью R — чрезвычайно популярной среды статистических вычислений с открытым кодом.

Настоящее пособие составлено преподавателями факультета ВМК МГУ имени М.В. Ломоносова на основе олимпиадных задач по математике. Пособие содержит теоретический материал, подборку задач, а также идеи, указания (подсказки) и решения.

Содержит лабораторные работы по разделам дисциплины «Статистические методы контроля качества», выполняемые в пакете STATISTICA (Statsoft).

Лабораторный практикум «Автоматизация производственных процессов: теория и практика решения задач прикладной математики» рассматривает предмет и содержание дисциплины «Прикладная математика», ее основные понятия, определения и положения, основные методы и способы решения прикладных задач сельскохозяйственного производства, для большинства из которых приведены примеры их решения на основе использования табличного процессора MS Excel. Так же имеются упражнения для самостоятельного выполнения. Соответствует актуальным требованиям Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования по направлению подготовки 23.00.00 «Техника и технологии наземного транспорта».

Содержит варианты контрольных работ по математике и математической статистике, образцы решения задач, справочные материалы, набор типовых задач с ответами для подготовки к зачётам.

Рассматриваются статистические методы, используемые в задачах управления качеством продукции, компьютерные технологии и их реализация в среде электронных таблиц Excel и системе Statistica: излагаются семь простых инструментов текущего контроля качества, статистическое управление процессами, приемочный контроль продукции, статистические методы анализа качества. Включены лабораторные работы.

Рассмотрены дисперсионный, корреляционный, регрессионный анализ, элементы анализа случайных процессов, некоторые методы многомерного анализа. По каждой из рассматриваемых тем кратко изложены основные теоретические положения, примеры решения задач, приведены задачи для самостоятельного решения, компьютерные методы решения соответствующих задач и задания для типового расчета.

Представлен подробный конспект лекций по дисциплине «Теория случайных процессов». Приведены основные понятия стохастического анализа, необходимые сведения о спектральных характеристиках стационарных случайных процессов, их преобразовании при воздействии линейного оператора, о марковских случайных процессах. В пособии наряду с классическими представлениями содержится информация о современном уровне исследований в данной области.

Издание содержит базовые теоретические сведения из следующих разделов теории вероятностей и математической статистики: вычисление вероятностей случайных событий, случайные величины и их характеристики, предельные теоремы, методы описания и обработки выборочных данных, точечные и интервальные оценки параметров распределений, проверка гипотез, простая регрессия. Приведены примеры решения задач и задачи для самостоятельной подготовки.

Представлены учебно-методические и справочные материалы для освоения студентами модуля «Основные понятия теории вероятностей» дисциплины «Математика». Изложены необходимые теоретические материалы, подробно рассмотрены примеры решения задач, приведены вопросы для самоконтроля и задачи для самостоятельного решения.

Издание содержит методические указания к выполнению домашнего задания по дисциплине «Математическое моделирование». Изложен подход к решению одной из практически важных задач — задачи построения линейной регрессионной модели по экспериментальным данным. Приведены необходимые теоретические сведения и данные для установления экспериментальной зависимости отклика от факторов.

Издание содержит методические указания к выполнению домашнего задания по дисциплине «Теория вероятностей, математическая статистика и теория случайных процессов», предусмотренного учебным планом МГТУ им. Н.Э. Баумана. Приведены необходимые сведения из теории вероятностей и теории случайных процессов. Представлены способы вычисления вероятностей для случайных событий и распределений случайных величин, обусловленных моментами первого попадания пуассоновского случайного процесса в заданные множества, а также способы моделирования рассмотренных случайных величин в системе Wolfram Mathematica.

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.

Рассмотрены вероятностно-статистические методы принятия решений как для оценки надёжности в процессе испытаний изделий, продукции, объектов различных областей техники, так и для решения задач технической диагностики.

Издание содержит краткое описание основных методов обработки результатов экспериментальных исследований с примерами решения задач, а также варианты заданий для практических занятий по дисциплине «Основы научной работы».

Рассматриваются статистические задачи и методы их решения в системах пассивной сейсмической локации (ПСЛ), эффективность которых в значительной мере определяется применяемыми методами обработки сигналов. Исследуются основные локационные задачи, такие как обнаружение сейсмически активных объектов, оценивание характеристик движения, определение типа объекта (классификация). Предложенные методы получили свое развитие при работе авторов над реальными проектами по созданию новых систем ПСЛ. Большая роль в развитии статистической теории ПСЛ принадлежит экспериментам, значительная часть которых выполнена на сейсмическом полигоне Новосибирского государственного технического университета.

Излагаются основы статистической физики классических и квантовых равновесных систем. Приводятся примеры, иллюстрирующие теоретические положения из области микро- и наноэлектроники, фотоники, физики конденсированного состояния. Предлагаются задачи для самостоятельной работы. Издание предназначено для студентов, изучающих курсы: «Физика твердого тела», «Физика полупроводников», «Физика конденсированного состояния», «Наноэлектроника», «Фотоника», где используются методы и результаты статистической физики.

Учебное пособие преследует цель кратко изложить суть ряда математических методов обработки экспериментальной информации, используемых в научных исследованиях. Кратко знакомит с современными методами нелинейной динамики. Материал пособия будет полезен при подготовке магистерской диссертации.

Учебное пособие представляет собой дополнительные материалы по курсу «Статистические методы анализа данных». В пособии приведены вероятностные постановки, описаны модели бинарного отклика и модели с ошибками в переменных, рассмотрены методы и алгоритмы построения регрессионных зависимостей для этих моделей. Кроме того, в пособие включены скрипты на языке R для реализации некоторых расчетов и вывода графиков.

Пособие включает в себя основные разделы, излагаемые в рамках курса «Теория вероятностей и математическая статистика», кроме того, содержит дополнительные сведения, способствующие в более полной мере освоению студентами знаний и компетенций, предусмотренных положениями соответствующих госстандартов направлений подготовки 12.03.04 – Биотехнические системы и технологии, 09.03.02 – Информационные системы и технологии. Приводятся ключевые положения теории вероятностей, а также излагаются наиболее известные методы математической статистики. В конце каждого раздела следуют контрольные вопросы, помогающие усвоению материала. Математическая строгость изложения соответствует уровню подготовки студентов второго курса бакалавриата по соответствующим направлениям.

Излагаются теоретические и прикладные аспекты активной параметрической идентификации стохастических линейных нестационарных и нелинейных дискретных и непрерывно-дискретных систем с предварительно выбранной модельной структурой. Рассматривается случай, когда неизвестные параметры входят в уравнения состояния и измерения, в начальные условия и в ковариационные матрицы шумов системы и измерений. Приводится описание разработанного алгоритмического и программного обеспечения, позволяющего решать задачи оптимального оценивания параметров с привлечением прямых и двойственных градиентных процедур планирования эксперимента.

Предназначено для магистрантов факультета прикладной математики и информатики НГТУ, изучающих дисциплины «Математические методы планирования эксперимента» и «Методы активной идентификации динамических систем» по направлениям 01.04.02 «Прикладная математика и информатика» и 02.04.03 «Математическое обеспечение и администрирование информационных систем» соответственно. Может быть полезно специалистам, научные и профессиональные интересы которых связаны с моделированием динамических систем стохастической природы.

В пособии рассмотрены вопросы, связанные с решением задач исследования и прогнозирования временных рядов средствами языка и среды статистических вычислений R. В качестве математического аппарата используются классические параметрические вероятностно-статистические модели и методы анализа временных рядов. Для каждого метода дано краткое теоретическое описание, позволяющее понять его суть и особенности применения, и приведено описание основных функций языка R, реализующих метод. Основное внимание в пособии уделено рассмотрению технологии (методики) исследования и прогнозирования временного ряда с помощью среды R. На конкретных примерах рассматриваются вопросы идентификации, анализа адекватности, сравнения и окончательного выбора модели временного ряда.

Задания предназначены для самостоятельной работы студентов, изучающих раздел «Теория вероятностей» по темам: «Случайные события», «Случайные величины», «Системы случайных величин». При выполнении используются таблицы распределений случайных величин.