Вы искали: формула Байеса

Основы теории вероятностей и математической статистики. Материалы для подготовки к семинарским занятиям

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. Для самостоятельной подготовки к семинарским занятиям студентов всех специальностей факультетов «Специальное машиностроение» и «Робототехника и комплексная автоматизация».

Основы теории вероятностей и математической статистики

Представлен подробный конспект лекций по дисциплине "Основы теории вероятностей и математической статистики" с примерами и иллюстрациями. Издание содержит необходимые сведения о случайных событиях и способах вычисления их вероятностей, дискретных и абсолютно непрерывных случайных величинах и их числовых характеристиках, двумерных случайных векторах. Рассмотрены базовые сведения о законе больших чисел и центральной предельной теореме, а также введение в математическую статистику. Наряду с классическими результатами материал содержит информацию о современном уровне исследований в данной области.

Теория вероятностей. Случайные события

Рассмотрены основные понятия, даны алгоритмы решения типовых задач и пояснения к характеру основных действий при выполнении этого алгоритма.

Теория вероятностей (4-е издание)

Несмотря на большое количество учебных руководств по теории вероятностей, в том числе появившихся и в последние годы, в настоящее время отсутствует учебник, предназначенный для технических университетов с усиленной математической подготовкой. Отличительной особенностью данной книги является взвешенное сочетание математической строгости изложения основ теории вероятностей с прикладной направленностью задач и примеров, иллюстрирующих теоретические положения. Каждую главу книги завершает набор большого числа контрольных вопросов, типовых примеров и задач для самостоятельного решения.

Методы и алгоритмы вычислительной диагностики

Рассмотрены особенности решения задачи формализации диагностического процесса. Описаны алгоритмы вычислительной диагностики, методы оценки информативности и отбора симптомов, структура процесса вычислительной диагностики. Приведен пример построения системы вычислительной диагностики для дифференцирования ранних форм хронических артритов.

Краткий курс теории вероятностей

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.

Дополнительные вопросы курса теории вероятностей

Кратко изложены основные определения и теоремы курса теории вероятностей. Подробно рассмотрены многомерные распределения, в том числе нормальный закон и его свойства. Изложены примеры на вычисление плотности вероятностей функции от случайной величины (случайного вектора), включая нахождение композиции законов распределения. Приведено 30 вариантов типового расчета.

Выполнение типового расчета по теории вероятностей

Приведены примеры решения задач типового расчета по базовому курсу "Теория вероятностей и математическая статистика". Рассмотрены задачи, посвященные определению вероятностей событий в классической схеме, а также геометрических вероятностей. Даны решения задач на применение формулы полной вероятности и формулы Байеса. Исследованы методы анализа распределений непрерывных и дискретных случайных величин, а также преобразований этих распределений при соответствующих изменениях случайных величин. Часть задач посвящена определению различных характеристик случайных векторов и распределению функций от компонент этих векторов.

1