Скачать книги Криволапов Сергей Яковлевич

В учебнике излагаются основные понятия и методы теории вероятностей и их реализация средствами языка Python. Рассмотрены способы задания многочисленных дискретных, непрерывных и многомерных законов теории вероятностей. Для описания средств Python, реализующих статистические методы, использована документация об используемых классах и функциях Python. Учебник адресован студентам бакалавриата и магистратуры, аспирантам, научным сотрудникам и преподавателям.

В пособии приведено около 100 задач, посвященных проверке статистических гипотез. Представлены темы: 1) общие свойства (статистика критерия, мощность критерия, P-значение); 2) критерии случайности, независимости, однородности; 3) критерии согласия (простые гипотезы); 4) критерии согласия (сложные гипотезы); 5) параметрические гипотезы. Разобраны примеры решения задач проверки гипотез. При решении примеров использовалась среда Excel, языки MatCalc [1, 6], R [3] и Python [4]. Пособие...

Содержит материалы, необходимые как для преподавателей, так и для студентов. Включает в себя четыре раздела: "Линейная алгебра и аналитическая геометрия", "Дискретная математика", "Математический анализ", "Теория вероятностей и математическая статистика". Каждый раздел начинается с изложения теоретического материала и снабжен большим количеством решенных примеров разного уровня сложности. Соответствует ФГОС ВО последнего поколения. Для учебного и методического обеспечения организации и...

Содержит инструкцию по установке языка на ПК, большое количество практических примеров использования языка Python для решения математических задач. Каждая тема включает примеры решения типовых задач и задачи для самостоятельного решения. Учебник логически связан с программой курса математики, утвержденной в Финуниверситете, и состоит из двух основных частей: математического анализа, линейной алгебры и аналитической геометрии. Соответствует ФГОС ВО последнего поколения. Для аспирантов,...

В учебнике излагаются основные понятия и методы теории вероятностей и их реализация средствами языка Python. Рассмотрены способы задания многочисленных дискретных, непрерывных и многомерных законов теории вероятностей. Для описания средств Python, реализующих статистические методы, использована документация об используемых классах и функциях Python. Учебник адресован студентам бакалавриата и магистратуры, аспирантам, научным сотрудникам и преподавателям.