вероятность

Сборник задача по теории вероятностей, Мешалкин Л.Д., 1963.

ПРЕДИСЛОВИЕ.

«Сборник задач по теории вероятностей» предназначен-в первую очередь для студентов физико-математических факультетов университетов. Его цель — помочь изучающим теорию вероятностей глубже овладеть основами теории и познакомиться с применением теоретико-вероятностных методов к решению практических задач. Сборник приспособлен в основном к 3-му изданию учебника Б. В. Гнеденко «Курс теории вероятностей» (Физматгиз, М., 1961). Он содержит 500 задач, составленных по материалам монографий и журнальных статей, а также заимствованных из существующих задачников и учебников. Задачи объединены в 9 разделах, снабженных краткими введениями и разбитых в свою очередь на отдельные параграфы. Задачи разделов I—IV и отчасти V, VIII, IX соответствуют полугодовому курсу «Теория вероятностей», читаемому на механико-математическом факультете МГУ.

Теория вероятностей с элементами математической статистики, Гурский Е.И., 1971.

В настоящем пособии содержится изложение курса теории вероятностей, а также элементов теории случайных функций и математической статистики. Помимо теоретического материала, в книге имеется большое количество примеров. Кроме того, в конце каждой главы предлагаются вопросы для самопроверки и задачи. Предназначается для студентов высших технических учебных заведений.

Теория вероятностей и математическая статистика, Гмурман В.Е., 2004.

Книга (9-е изд 2003г.) содержит в основном весь материал программы по теории вероятностей и математической статистике. Большое внимание уделено статистическим методам обработки экспериментальных данных. В конце каждой главы помещены задачи с ответами. Предназначается для студентов вузов и лиц. использующих вероятностные и статистические методы при решении практических задач.

Вероятность и статистика в примерах и задачах, том 3, теория информации и кодирования, Кельберт М.Я., Сухов Ю.М., 2013.

Для освоения таких разделов прикладной математики, как теория вероятностей, математическая статистика, теория информации и кодирование, тренировка в решении задач и выработка интуиции важны не меньше, чем изучение доказательств теорем; большое разнообразие задач по этому предмету затрудняет студентам переход от лекций к экзаменационным задачам, а от них — к практике. Этот том включает стандартный пакет информационно-теоретического материала, обычно читаемого на факультетах информатики и электроники, а также прикладной математики ведущих университетов. При этом излагаются как вероятностные, так и алгебраические аспекты теории информации и кодирования, включая как основы теории, так и некоторые ее современные аспекты. Предмет этой книги критически важен для современных приложений (телекоммуникации, обработка сигналов, информатика, криптография). Авторы собрали большое количество упражнений, снабженных полными решениями. Эти решения адаптированы к нуждам и умениям учащихся. Необходимые теоретические сведения приводятся по ходу изложения; кроме того, текст снабжен историческими отступлениями.

Вероятность и статистика в примерах и задачах, том II, марковские цепи как отправная точка теории случайных процессов и их приложения, Кельберт М.Я., Сухов Ю.М., 2009.

Для освоения теории вероятностей и математической статистики тренировка в решении задач и выработка интуиции важны не меньше, чем изучение доказательств теорем; большое разнообразие задач по этому предмету затрудняет студентам переход от лекций к экзаменационным задачам, а от них — к практике. Специфический предмет этого тома, цепи Маркова и их применения, переживает последнее время большой подъем. Многие замечательные теоретические результаты были получены в этой области, которая долгое время рассматривалась многими специалистами как «мертвая» зона. Активную роль в развитии этой области играют именно прикладные исследования. Предмет этой книги критически важен как для современных приложений (финансовая математика, менеджмент, телекоммуникации, обработка сигналов, биоинформатика), так и для приложений классических (актуарная математика, социология, инженерия). Авторы собрали большое количество упражнений, снабженных полными решениями. Эти решения адаптированы к нуждам и умениям учащихся. Необходимые теоретические сведения приводятся по ходу изложения; кроме того, текст снабжен историческими отступлениями.

Вероятность и статистика в примерах и задачах, том I, основные понятия теории вероятностей и математической статистики, Кельберт М.Я., Сухов Ю.М., 2007.

Для освоения теории вероятностей и математической статистики тренировка в решении задач и выработка интуиции важны не меньше, чем изучение доказательств теорем; большое разнообразие задач по этому предмету затрудняет студентам переход от лекций к экзаменационным задачам, а от них — к практике. Ввиду того, что предмет этой книги критически важен как для современных приложений (финансовая математика, менеджмент, телекоммуникации, обработка сигналов, биоинформатика), так и для приложений классических (актуарная математика, социология, инженерия), авторы собрали большое количество упражнений, снабженных полными решениями. Эти решения адаптированы к нуждам и умениям учащихся. Необходимые теоретические сведения приводятся по ходу изложения; кроме того, текст снабжен историческими отступлениями.

Геометрические вероятности, Кендалл М., Моран П., 1972.

Геометрические вероятности — один из самых старых объектов исследования в теории вероятностей. На протяжении длительного времени в этой области наблюдался застой. Однако в последние десятилетия под влиянием приложений интерес к предмету значительно возрос. Вышедшая в 1963 г. книга известных статистиков М. Кендалла (Англия) и П. Морана (Австралия) дает обзор теории геометрических вероятностей и ее •применений в физике, астрономии, биологии, кристаллографии, петрографии и т. д. В русском переводе книга дополнена двумя
обзорными статьями П. Морана (1966 и 1969 гг.) и дает законченную картину современного состояния предмета.

Комбинированные методы определения вероятностных характеристик, Пугачев В.Н., 1973.

Излагаются комбинированные методы определения вероятностных характеристик систем, явлений и процессов, базирующиеся на совместном использовании результатов аналитических исследований, статистических испытаний математической модели и натурных испытаний самой системы. Рассматриваются вопросы оптимальной организации теоретических исследований и натурных экспериментов. Предлагаемые методы являются общими и могут быть полезны специалистам самых различных областей науки и техники, занимающимся исследованием вероятностных характеристик сложных систем или явлений.