Post #145

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 этих книг критически важен и для современных приложений (математика, обработка сигналов, биоинформатика), так и для приложений классических (актуальная математика, социология, инженерия), собрали большое количество упражнений, снабженных полными решениями Базовый курс в трёх томах по теории вероятностей и математической статистики (в примерах и задачах) Книги предназначены для начального ознакомления с основами теории вероятностей и математической статистики и развития навыков решения практических задач. Теория вероятностей и математическая статистика [2008] Кремер Теория вероятностей и математическая статистика [2005] Кибзун, Наумов Вероятность и статистика в примерах и задачах [Том 1] Кельберт, Сухов 2007 Вероятность и статистика в примерах и задачах [Том 2] Кельберт, Сухов 2009 Вероятность и статистика в примерах и задачах [Том 3] Кельберт, Сухов 2013 Теория вероятностей и математическая статистика [2004] Гмурман 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 Том 1. Основные понятия теории вероятностей и математической статистики Часть А Вероятность Глава 1. Дискретные пространства элементарных исходов Глава 2. Непрерывные пространства элементарных исходов Часть В Основы статистики Глава 1. Оценивание параметров Глава 2. Проверка гипотез Глава 3. Задачи кембриджских «Математических треножников» к курсу «Статистика» Том 2. Марковские цепи как отправная точка теории случайных процессов и их приложения Глава 1. Цепи Маркова с дискретным временем Глава 2. Цепи Маркова с непрерывным временем Глава 3. Статистика цепей Маркова с дискретным временем Приложение I. Андрей Андреевич Марков и его время Приложение II. Пирсон, Максвелл и другие знаменитые Кембриджские лауреаты: уроки, которые следует усвоить Том 3. Теория информации и кодирования Глава 1. Основные понятия теории информации Глава 2. Введение в теорию кодирования Глава 3. Дальнейшие темы из теории кодирования Глава 4. Дальнейшие темы из теории информации