Свиркин М.В. Прикладные задачи теории вероятностей

СПБГУ, Свиркин М.В., 126 стр., 2010г.
Основные понятия теории вероятностей и математической статистики.
Теория вероятностей.
Математическая статистика.
Имитационное моделирование.
Основные понятия.
Моделирование случайных величин методом Монте-Карло.
Цепи Маркова.
Введение в теорию цепей Маркова.
Классификация состояний и цепей Маркова.
Поглощающие цепи Маркова.
Скрытые марковские модели (примеры).
Скрытые марковские модели (теория).
Элементы корреляционного и регрессионного анализа.
Элементы корреляционного анализа.
Элементы регрессионного анализа.
Решение задач регрессионного анализа с использованием пакета MatLab.
Основные понятия теории информации.
Предмет и задачи теории информации.
Энтропия сложной системы. Теорема сложения энтропий.
Условная энтропия. Объединение зависимых систем.
Информация и энтропия.
Задача кодирования сообщений. Код Шеннона-Фэно.
Теоремы Шеннона.
Элементы теории массового обслуживания.
Простейшие модели системы массового обслуживания.
Формула Литтла.
Коэффициент использования устройства.
Работа в MatLab. Statistics Toolbox.
Общие принципы работы с пакетом MatLab.
Пакет прикладных программ Statistics Toolbox.
Статистический пакет Statistica.
Основные данные о пакете Statistica.
Основные понятия регрессионного анализа.
Множественная регрессия.
Нелинейная зависимость.
Нелинейная зависимость (обобщение).