SCI Библиотека

Это издание всемирно известного двухтомного курса теории вероятностей написано выдающимся американским математиком. Первый том содержит изложение той части теории вероятностей, которая имеет дело с дискретными распределениями. Такой отбор материала позволяет автору ввести читателя в круг основных идей теории вероятностей без применения сложного аналитического аппарата. Второй том является классическим учебным руководством, оказавшим значительное влияние на развитие современной теории вероятностей и подготовку специалистов. Перевод второго тома заново выполнен со второго переработанного автором издания. Для математиков разных уровней подготовки — от студентов до специалистов по теории вероятностей, для физиков и инженеров, а также для биологов, для которых вероятностные методы являются главными математическими методами.
Прекрасное учебное руководство, рассчитанное на читателей различных уровней — от студентов младших курсов до специалистов-математиков. Содержит большое число примеров применения теории вероятностей в физике, биологии, экономике.

Это издание всемирно известного двухтомного курса теории вероятностей написано выдающимся американским математиком. Первый том содержит изложение той части теории вероятностей, которая имеет дело с дискретными распределениями. Такой отбор материала позволяет автору ввести читателя в круг основных идей теории вероятностей без применения сложного аналитического аппарата. Второй том является классическим учебным руководством, оказавшим значительное влияние на развитие современной теории вероятностей и подготовку специалистов. Перевод второго тома заново выполнен со второго переработанного автором издания. Для математиков разных уровней подготовки — от студентов до специалистов по теории вероятностей, для физиков и инженеров, а также для биологов, для которых вероятностные методы являются главными математическими методами.
Прекрасное учебное руководство, рассчитанное на читателей различных уровней — от студентов младших курсов до специалистов-математиков. Содержит большое число примеров применения теории вероятностей в физике, биологии, экономике.

Материал пособия соответствует программе курса по теории вероятностей и математической статистике для студентов высших учебных заведений и отвечает современному уровню этих дисциплин.
Изложение ведется последовательно в соответствии с рядом основных вероятностных моделей, причем различные главы можно использовать практически изолированно. Такой подход позволяет задавать в данной модели вероятность в явном виде, не излагая аксиоматические основы теории вероятностей.
Для каждой модели приведены краткие теоретические сведения, примеры решения задач и задачи для самостоятельного решения. Среди прикладных задач имеются задачи по теории страхования и экономике.
Для студентов, преподавателей вузов и всех, кто хочет быстро научиться решать стандартные задачи по курсу теории вероятностей и математической статистике.

В основу учебного пособия положен полугодовой курс лекций по теории вероятностей, читавшийся в течение ряда лет в МИФИ. В книге дается математическое изложение разделов теории вероятностей, традиционных для полугодового курса; при этом используются только факты из обычного курса математического анализа технических вузов. В книге изложены также элементы математической статистики и рассмотрен ряд примеров случайных процессов. Приведены решения примеров и задач; имеются задачи для самостоятельного решения. В конце книги помещены таблицы основных распределений, небольшая таблица случайных чисел и ответы к задачам.
Книга предназначена студентам технических вузов, преподавателям и инженерам.

Рассмотрены теоретические положения вероятностного описания математических моделей случайных событий, величин и функций, приведены многочисленные примеры использования вероятностных характеристик для интерпретации закономерностей изменчивости гидрометеорологических процессов и полей. Книга рассчитана на специалистов в области гидрологии, океанологии и метеорологии и может быть использована для подготовки студентов и аспирантов гидрометеорологического профиля

Рассмотрены теоретические положения вероятностного описания математических моделей случайных событий, величин и функций, приведены многочисленные примеры использования вероятностных характеристик для интерпретации закономерностей изменчивости гидрометеорологических процессов и полей. Книга рассчитана на специалистов в области гидрологии, океанологии и метеорологии и может быть использована для подготовки студентов и аспирантов гидрометеорологического профиля.

Данный курс отличается от всех других имеющихся руководств по этому предмету тем, что он предназначен, главным образом, для инженера. Этому своему назначению курс отвечает достаточно хорошо, он ориентируется на инженера и техника не только подбором и расположением материала, но и всем стилем изложения, не оставляющим никаких сомнений в том, что в прикладных вопросах автор чувствует себя как дома.

В книге изложена история теории вероятностей от ее возникновения до 30-х годов XX столетия. Большое внимание уделено мало исследованным вопросам — творчеству Байеса, роли Лапласа и др. По-новому освещены возникновение и кризис теории вероятностей, возникновение аксиоматики.
Большое внимание уделено и философским проблемам — развитию понятия вероятности, случайности и необходимости.
Книга рассчитана на читателей, имеющих подготовку в объеме первых двух курсов физико-математических факультетов университетов и педагогических институтов, а также на лиц, интересующихся историей науки.

Сжато излагаются лекции по семестровому курсу «Теория вероятностей», читанного авторами студентам факультета управления и прикладной математики Московского физико-технического института перед курсами «Основы теории случайных процессов» и «Математическая статистика» (читаемых теми же авторами).
Пособие рассчитано на подготовку математиков — прикладников, но может служить основой и для более продвинутого изучения математических основ теории вероятностей.
Для студентов старших курсов и аспирантов.

Книга американского ученого М. Дэйвисона посвящена многомерному шкалированию, которое находит широкое применение при анализе экспериментальных данных в экономике, технике, социологии и других областях. Вместе с кластерным и факторным анализом оно образует набор методов, позволяющих наглядно представить результаты в виде картинок иля на экране дисплея.

Для научных работников, разработчиков алгоритмического и программного обеспечения обработки данных, преподавателей и студентов вузов.