ПРЕДИСЛОВИЕ

ВВЕДЕНИЕ

• МОЖНО ЛИ ДОВЕРЯТЬ МАТЕМАТИКЕ? | IQ (0мин.)

ЧАСТЬ 1. Случайные события и их вероятности

• Глава 1. Понятие вероятности (342мин.)
• • 1.1. Виды случайных событий. (82мин.)
  • 1.2. Вероятность исхода опыта и произвольного события. (96мин.)
  • 1.3. Комбинаторика при классическом подходе к нахождению вероятности (137мин.)
  • Упражнения (27мин.)
  • Понятие вероятности (30мин.)
• Глава 2. Простейшие теоремы теории вероятностей (315мин.)
• • 2.1. Отношения между событиями. (82мин.)
  • 2.2. Теоремы о вероятности объединения событий (68мин.)
  • 2.3. Теоремы о вероятности пересечения событий (68мин.)
  • 2.4. Решение задач на применение теорем о вероятностях объединения и пересечения событий. (55мин.)
  • 2.5. Формулы полной вероятности и Байеса (27мин.)
  • Упражнения (14мин.)
  • Простейшие теоремы теории вероятностей (28мин.)
• Глава 3. Независимые повторные испытания (260мин.)
• • 3.1. Испытания и формула Бернулли. (96мин.)
  • 3.2. Формула и распределение Пуассона (55мин.)
  • 3.3. Локальная и интегральная формулы Муавра - Лапласа. (41мин.)
  • 3.4. Формула геометрической вероятности (27мин.)
  • Упражнения (27мин.)
  • Независимые повторные испытания (26мин.)

ЧАСТЬ 2. Случайные величины и модели законов распределения вероятностей

• Глава 4. Способы задания и числовые характеристики случайной величины (630мин.)
• • 4.1. Понятие случайной величины. Функция распределения вероятностей и ее свойства (137мин.)
  • 4.2. Ряд распределения вероятностей и функция плотности вероятности (68мин.)
  • 4.3. Числовые характеристики случайной величины (342мин.)
  • 4.4. Математическое ожидание и среднее квадратическое отклонение как характеристики финансовых опе (68мин.)
  • Упражнения (14мин.)
  • Способы задания и числовые характеристики случайной величины (36мин.)
• Глава 5. Модели законов распределения вероятностей и их реализация в Microsoft Excel. (603мин.)
• • 5.1. Основные модели дискретных распределений (151мин.)
  • 5.2. Основные модели непрерывных распределений (288мин.)
  • 5.3. Законы распределения, используемые как техническое средство при получении статистических выво (55мин.)
  • 5.4. Понятие о методе статистических испытаний. (96мин.)
  • Модели законов распределения вероятностей (30мин.)
• Глава 6. Закон больших чисел и центральная предельная теорема (288мин.)
• • 6.1. Неравенство Чебышёва и его приложения (110мин.)
  • 6.2. Теорема Чебышёва. Теорема Бернулли (41мин.)
  • 6.3. Центральная предельная теорема (27мин.)
  • 6.4. Интегральная и локальная теоремы Муавра - Лапласа (27мин.)
  • 6.5. О распределении среднего арифметического и относительной частоты (55мин.)
  • Упражнения (27мин.)
  • Закон больших чисел и центральная предельная теорема (12мин.)

ЧАСТЬ 3. Изучение случайной величины по результатам наблюдений

• Глава 7. Первичная обработка выборочных данных (521мин.)
• • 7.1. Выборочные аналоги функции распределения, ряда распределения и функции плотности (178мин.)
  • 7.2. Выборочные аналоги числовых характеристик случайных величин (233мин.)
  • 7.3. Примеры сглаживания выборочных распределений (68мин.)
  • Упражнения (27мин.)
  • Первичная обработка выборочных данных (28мин.)
• Глава 8. Точечные и интервальные оценки числовых характеристик случайной величины (параметров распре (589мин.)
• • 8.1. Понятие точечной оценки, ее свойства. Точечные оценки математического ожидания, дисперсии и в (192мин.)
  • 8.2. Методы получения точечных оценок параметров распределений (137мин.)
  • 8.3. Понятие интервальной оценки. Интервальные оценки параметров нормального закона, вероятности с (233мин.)
  • Упражнения (14мин.)
  • Точечные и интервальные оценки числовых характеристик случайной величины (26мин.)
• Глава 9. Проверка статистических гипотез (795мин.)
• • 9.1. Понятие статистической гипотезы. Основные этапы проверки гипотезы (68мин.)
  • 9.2. Проверка гипотез о числовых значениях параметров нормально распределенной совокупности (233мин.)
  • 9.3. Проверка гипотезы о числовом значении вероятности события (55мин.)
  • 9.4. Проверка гипотез о равенстве неизвестных значений соответствующих параметров двух нормально ра (219мин.)
  • 9.5. Проверка гипотезы о равенстве неизвестных значений вероятностей (68мин.)
  • 9.6. Проверка гипотезы о законе распределения случайной величины. Критерий согласия Пирсона (123мин.)
  • Упражнения (27мин.)
  • Проверка статистических гипотез (20мин.)

ЧАСТЬ 4. Изучение зависимостей

• Глава 10. Основы дисперсионного анализа и реализация его моделей в Microsoft Excel (356мин.)
• • 10.1. Однофакторный дисперсионный анализ (192мин.)
  • 10.2. Двухфакторный дисперсионный анализ с повторениями (110мин.)
  • 10.3. Двухфакторный дисперсионный анализ без повторений (41мин.)
  • Упражнения (14мин.)
  • Основы дисперсионного анализа (16мин.)
• Глава 11. Основы корреляционного и регрессионного анализа (1452мин.)
• • 11.1. Понятие функциональной, стохастической и корреляционной зависимости. (82мин.)
  • 11.2. Основы корреляционного анализа (795мин.)
  • 11.3. Задачи регрессии (521мин.)
  • Упражнения (41мин.)
  • Основы корреляционного и регрессионного анализа (36мин.)

Приложения

Литература

Завершение курса

• Тест:  Итоговое тестирование (40мин.)