Теория вероятностей и ее инженерные приложения. Вентцель Е.С., Овчаров Л.А.

2-е изд., стер. - М.: Высшая школа, 2000.— 480 с.

В книге дано систематическое изложение основ теории вероятностей под углом зрения их практических приложений по специальностям: кибернетика, прикладная математика, ЭВМ, автоматизированные системы управления, теория механизмов, радиотехника, теория надежности, транспорт, связь и т.д. Несмотря на разнообразие областей, к которым относятся приложения, все они пронизаны единой методической основой. Первое издание вышло в 1988 г.

Для студентов высших технических учебных заведений. Может быть полезна преподавателям, инженерам и научным работникам разных профилей, которые в своей практической деятельности сталкиваются с необходимостью ставить и решать задачи, связанные с анализом процессов.

Формат: djvu

Размер: 10 Мб

Скачать: drive.google

ОГЛАВЛЕНИЕ
Предисловие 3
Введение 5
Глава 1. Основные понятия теории вероятностей . 15
1.1. Случайное событие. Его вероятность 15
1.2. Непосредственный подсчет вероятностей . 21
1.3. Частота ИЛИ статистическая вероятность события . . 28
Глава 2. Аксиоматика теории вероятностей. Правила сложения и умножения вероятностей и их следствия . 37
2.1. Элементарные сведения из теории множеств . 37
2.2. Аксиомы теории вероятностей и их следствия. Правило сложения вероятностей 41
2.3. Условная вероятность события. Правило умножения вероятностей 50
2.4. Примеры применения основных правил теории вероятностей 58
2.5. Формула полной вероятности .. 69
2.6. Теорема гипотез (формула Бойеса) 76
Глава 3. Случайные величины. Их законы распределения 82
3.1. Понятие случайной величины. Закон распределения. Ряд распределения дискретной случайной величины 82
3.2. Функция распределения случайной величины. Ее свойства 87
3.3. Функция распределения дискретной случайной величины. Индикатор события 92
3.4. Непрерывная случайная величина. Плотность распределения 94
3.5. Смешанная случайная величина 104
Глава 4. Числовые характеристики случайных величин 107
4.1. Роль и назначения числовых характеристик. Математическое ожидание случайной величины .... 107
4.2. Моменты. Дисперсия. Среднее квадратическое отклонение 115
Глава 5. Некоторые важные для практики распределения дискретных случайных величин 129
5.1. Биномиальное распределение 129
5.2. Распределение Пуассона 135
5.3. Геометрическое распределение 146
5.4. Гипергеометрическое распределение . 150
Глава 6. Некоторые важные для практики распределения непрерывных случайных величин 153
6.1. Равномерное распределение 153
6.2. Показательное распределение 158
6.3. Нормальное распределение 161
6.4. Гамма-распределение и распределение Эрланга . 173
Глава 7. Системы случайных величин (случайные векторы) 177
7.1. Понятие о системе случайных величин 177
7.2. Функция распределения системы двух случайных величин 179
7.3. Система двух дискретных случайных величин. Матрица распределения 183
7.4. Система двух непрерывных случайных величин. Совместная плотность распределения 190
7.5. Зависимые и независимые случайные величины. Условные законы распределения 194
7.6. Числовые характеристики системы двух случайных величин. Ковариация и коэффициент корреляции . 213
7.7. Условные числовые характеристики системы случайных величин (X, Y). Регрессия 220
7.8. Закон распределения и числовые характеристики п-мерного случайного вектора 223
7.9. Двумерное нормальное распределение 230
7.10. Многомерное нормальное распределение 243
Глава 8. Числовые характеристики функций случайных величин 258
8.1. Математическое ожидание и дисперсия функции 258
8.2. Теоремы о числовых характеристиках функций случайных величин 267
8.3. Применение теорем о числовых характеристиках к решению инженерных задач 276
8.4. Числовые характеристики часто встречающихся в инженерной практике функций случайных величин 291
8.5. Числовые характеристики суммы случайного числа случайных слагаемых 298
8.6. Числовые характеристики минимальной и максимальной из двух случайных величин . 306
8.7. Числовые характеристики модулей функций случайных величин 312
8.8. Комплексные случайные величины 318
8.9. Характеристическая функция случайной величины и ее свойства 321
8.10. Метод линеаризации функций случайных величин 328
Глава 9. Законы распределения функций случайных величин 336
9.1. Закон распределения функции одного случайного аргумента 336
9.2. Получение случайной величины с заданным распределением путем функционального преобразования 347
9.3. Закон распределения функции двух случайных аргументов 353
9.4. Закон распределения суммы двух случайных величин. Композиция двух законов распределения 357
9.5. Закон распределения функции нескольких случайных величин. Композиция нескольких законов распределения 302
9.6. Закон распределения минимума (максимума) двух случайных величин. Закон распределения порядковых статистик 372
9.7. Законы распределения функций от нормально распределенных случайных величин 380
9.8. Вероятностная смесь распределений. Закон распределения суммы случайного числа случайных слагаемых 388
Глава 10. Предельные теоремы теории вероятностей . 399
10.1. Закон больших чисел 399
10.2. Центральная предельная теорема 413
Глава 11. Элементы математической статистики 430
11.1. Предмет и задачи математической статистики 430
11.2. Первичная статистическая совокупность. Ее упорядочение. Статистическая функция распределения . 432
11.3. Группированный статистический ряд. Гистограмма 437
11.4. Выравнивание статистических распределений 440
11.5. Критерий согласия /2 445
11.6. Оценка числовых характеристик случайных величин по ограниченному числу опытов 451
11.7. Точность и надежность оценок числовых характеристик случайной величины 458
11.8. Оценка вероятности по частоте 462
11.9. Проверка значимости расхождений между двумя средними 467
Приложения . 471
Список литературы 477
Основные сокращения 477