Теория вероятности

Мукашева Роза Урумкановна

*InstructorProfile(zh-CN)*

内容描述: Курс включает изучение элементов теории вероятностей: вероятностные пространства, случайные события, аксиомы вероятности, условная вероятность, независимость событий, случайные величины, функции распределения, математическое ожидание, дисперсия, корреляция, функции плотности, законы больших чисел и центральная предельная теорема. Рассматриваются практические приложения в области статистики, инженерии и ИТ.

贷款数: 3

*СomplexityDiscipline(zh-CN)*:

*TypesOfClasses(zh-CN)* *hours(zh-CN)*
*Lectures(zh-CN)* 15
*PracticalWork(zh-CN)* 15
*LaboratoryWork(zh-CN)*
*srop(zh-CN)* 15
*sro(zh-CN)* 45
*FormOfFinalControl(zh-CN)* экзамен
*FinalAssessment(zh-CN)*

零件: Компонент по выбору

循环次数: Базовые дисциплины

Цель
  • Освоение базовых понятий и методов теории вероятностей для моделирования случайных явлений и анализа неопределённости в прикладных задачах.
Результат обучения: знание и понимание
  • понимать и применять базовые понятия теории вероятностей;
  • уметь вычислять вероятности событий и характеристики случайных величин;
Результат обучения: применение знаний и пониманий
  • использовать стандартные распределения для моделирования случайных процессов;
  • применять теоретико-вероятностные методы для анализа неопределенности;
Результат обучения: формирование суждений
  • Студент умеет интерпретировать вероятностные модели применительно к реальным ситуациям, анализировать степень неопределенности и принимать обоснованные решения на основе вероятностных оценок.
Результат обучения: коммуникативные способности
  • Студент способен объяснять смысл вероятностных понятий и результатов анализа как специалистам, так и неспециалистам, используя понятный и корректный язык, а также участвовать в обсуждении вероятностных моделей в междисциплинарной среде.
Результат обучения: навыки обучения или способности к учебе
  • Студент проявляет готовность к дальнейшему углубленному изучению теории вероятностей и смежных дисциплин (математическая статистика, стохастические процессы), а также к самостоятельному освоению новых подходов и пакетов прикладной статистики.