Эта книга представляет собой базовый курс теории вероятностей и математической статистики, разработанный под редакцией профессора Кибзуна А.И., известного специалиста в данной области. Она предназначена для студентов, аспирантов и инженеров, желающих освоить основные понятия, методы и приложения теории вероятностей и математической статистики. В книге последовательно и доступно изложены все ключевые темы курса, начиная с аксиоматического построения теории вероятностей и заканчивая современными методами статистического анализа данных. Особое внимание уделяется практическому применению теоретических знаний. Каждая глава содержит множество подробно разобранных примеров, иллюстрирующих применение рассматриваемых методов к решению конкретных задач. Книга охватывает следующие основные темы: Теория вероятностей: Пространство элементарных событий, аксиомы вероятности. Условная вероятность, независимость событий, формула полной вероятности, формула Байеса. Случайные величины: дискретные и непрерывные, функции распределения, плотности вероятности, математическое ожидание, дисперсия, моменты высших порядков. Основные законы распределения: биномиальное, пуассоновское, нормальное, экспоненциальное, равномерное и другие. Многомерные случайные величины, ковариация, коэффициент корреляции. Предельные теоремы: закон больших чисел, центральная предельная теорема. Математическая статистика: Выборочный метод, выборочные характеристики: выборочное среднее, выборочная дисперсия, выборочная медиана, выборочные квантили. Точечные оценки параметров распределения: методы моментов, метод максимального правдоподобия. Интервальные оценки параметров распределения: доверительные интервалы для среднего, дисперсии, доли. Проверка статистических гипотез: общие принципы, критерии согласия (хи-квадрат, Колмогорова-Смирнова), критерии для сравнения двух выборок (t-критерий Стьюдента, критерий Манна-Уитни). Линейная регрессия: метод наименьших квадратов, оценка параметров регрессии, проверка значимости регрессии. Дисперсионный анализ: однофакторный и многофакторный дисперсионный анализ. Отличительной особенностью книги является наличие большого количества задач для самостоятельного решения. Каждая глава завершается набором задач различной степени сложности, позволяющих читателям закрепить полученные знания и развить навыки применения теории вероятностей и математической статистики к решению практических задач. Приведены ответы ко всем задачам, а также подробные решения к наиболее сложным из них. Книга «Теория вероятностей и математическая статистика. Базовый курс с примерами и задачами. Под редакцией - Кибзуна А.И.» является ценным учебным пособием для студентов технических и экономических специальностей, а также полезным справочным материалом для инженеров и исследователей, использующих методы теории вероятностей и математической статистики в своей работе. Она станет надежным проводником в мир вероятностных моделей и статистических методов анализа данных, поможет читателям приобрести прочные знания и навыки, необходимые для успешного решения широкого круга практических задач. Книга отличается четким и доступным изложением материала, большим количеством примеров и задач, а также наличием подробных решений, что делает ее идеальным выбором для самостоятельного изучения. На сайте есть и другие пдф книги с учебниками, которые можно читать и скачать бесплатно.