|
|||
ЭЛЕМЕНТЫ ТЕОРИИ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ ⇐ ПредыдущаяСтр 2 из 2 ЭЛЕМЕНТЫ ТЕОРИИ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ Общие понятия. Корреляционная функция. Случайные процессы с дискретным и непрерывным временем. Пуассоновский случайный процесс и его приложения. Понятие о марковских процессах с примерами из теории массового обслуживания. 2. ЛИТЕРАТУРА. Основная литература.
Дополнительная литература.
3. Вопросы к экзамену 1. Основные комбинаторные формулы. 2. Классическое и геометрическое определения вероятности. 3. Основные свойства вероятности. 3. Условная вероятность, независимость событий. 4. Формулы полной вероятности. 5. Формула Байеса. 6. Схема Бернулли. 7. Теорема Пуассона. 8. Локальная теорема Муавра-Лапласа. 9. Интегральная теорема Муавра-Лапласа. 10. Аксиомы теории вероятностей. 11. Случайные величины: определение и примеры. 12. Нормальная и равномерная случайные величины. 13. Числовые характеристики случайных величин. 14. Случайные векторы и их распределения. 15. Неравенство Чебышева, закон больших чисел. 16. Коэффициент корреляции. 17. Выборка. Выборочные характеристики. 18. Выборочный подход к построению оценок. Примеры. 19. Гистограмма как оценка для плотности распределения. 20. Оценки метода моментов. 12. Несмещенность и состоятельность оценок. 21. Понятие об эффективности оценок. 22. Оценки метода максимального правдоподобия. 23. Оценки метода наименьших квадратов. 34. Доверительные интервалы для математического ожидания. 35. Доверительные интервалы для дисперсии. 36. Основные методы проверки статистических гипотез (теория Неймана-Пирсона). 37. Проверка простых гипотез примеры. 38. Критерий Колмогорова. Критерий хи-квадрат. 39. Критерий Стьюдента. 40. Общие понятия о случайных процессах с дискретным и непрерывным временем. 41. Процесс Пуассона. 42. Понятие о Марковских процессах, основные характеристики, примеры.
|
|||
|