Додаткові розділи математичної статистики

Тип: На вибір студента

Кафедра: теорії функцій і функціонального аналізу

Навчальний план

СеместрКредитиЗвітність
65Залік

Лекції

СеместрК-сть годинЛекторГрупа(и)
632професор Скасків О. Б.МТМ-31

Практичні

СеместрК-сть годинГрупаВикладач(і)
616МТМ-31професор Скасків О. Б.

Опис курсу

Курс Додаткові розділи математичної статистики є продовженням курсу теорії ймовірностей та математичної статистики. Специфіка курсу полягає в тому, що тут вивчаються методи встановлення закономірностей, яким підпорядковуються масові випадкові явища. При цьому вивчення базується на вивченні методами теорії ймовірності статистичних даних, іншими словами, дослідження задач математичної статистики опирається на вже розроблений математичний апарат теорії ймовірностей, функціонального аналізу та теорії функцій комплексної змінної. Сучасну математичну статистику визначаємо як науку про прийняття рішень за умов невизначеності. Перша група задач математичної статистики – вказати способи збору і групування статистичної інформації, отриманої в результаті спостережень або в результаті спеціально поставлених експериментів. Друга група задач – вивчити методи аналізу статистичних даних в залежності від мети дослідження. До цього слід віднести задачі як параметричного оцінювання, так і задачі непараметричного оцінювання, перше знайомство з якими і основними поняттями студенти отримали в курсі теорії ймовірностей і математичної статистики. Впродовж вивчення курсу студенти опановують методи роботи з математичними моделями випадкових явищ зі змінними ймовірнісними характеристиками; засвоюють основні математичні закони та поняття, що описують такі явища. Математична статистика є одним з центральних розділів теорії, яка знайшла і продовжують знаходити надзвичайно вагомі застосування як теоретичні, в різних розділах сучасної математики, так і суто практичні в моделюванні результатів дослідження різноманітних явищ, які вивчають сучасні фізика, хімія, біологія, соціологія, економічна теорія, психологія і т.п. Одним з найсучасніших застосувань математичної статистики є застосування в моделюванні інформаційних потоків в великих базах даних. Метою курсу є ознайомлення студента з основними відомостями з даної теорії та основними принципами її застосування в моделюванні результатів дослідження різноманітних явищ природи, в економіці і соціальних науках. Студент, який опанує цей курс, виявиться готовим до роботи із будь-якою спеціальною літературою з математичної статистики, суміжних спеціальностей і їхніх застосувань. Курс Додаткові розділи математичної статистики включає в себе відповідний практикум, що дає змогу студентам опанувати основні прийоми та методи теорії і набути необхідні навички для практичного застосування теоретичного матеріалу

Рекомендована література

1. Pugachev V.S. Probability theory and mathematical statistics for engineers. Elsevier, 1984

2. Siegrist K. Probability, Mathematical Statistics, Stochastic Processes. University of Alabama in Huntsville. LibreTexts, Statistics, 2022.

3. Ross Sheldon M. Stochastic Processes, 2nd ed. – Wiley, 1995.

4.Скасків О.Б. Теорія ймовірностей. Львів: Число, 2012.

5. Методичні вказівки до лабораторних та самостійних робіт із дисципліни  “Математична статистика” / упорядники : О. І. Василик, М. В. Карташов, В. П. Кнопова [та ін.]. – К. : Видавничо-поліграфічний центр “Київський університет”, 2014. – 84 с.

6. Feller W. An introduction to probability theory and its applications, V. 1,2,3rd edicion. Wiley , 2008.

7. Lucic V.M. Exersises in stochastic analysis. London: Macquarie, , November 16, 2020. 

8. Руденко В. М. Математична статистика. Навч. посіб. – К.: Центр учбової літератури, 2012. – 304 с.

9. Герич М.С., Синявська О.О. Математична статистика: Навч. посіб. – Ужгород: ДВНЗ “УжНУ”, 2021. – 146 с.

10. Барковський В.В., Барковська Н.В., Лопатін O.K.
Б 25 Теорія ймовірностей та математична статистика. 5-те видання. — Київ: Центр учбової літератури, 2010. — 424 с.

Силабус: Додатк_розд_Мат_стат_2022_Математична економіка

Завантажити силабус