Дополнительные главы математической статистики

1. • отличие частотного и байесовского подходов в статистике;
   • сущность выборочного метода, методику статистического оценивания параметров распределения по выборочным данным;
   • методику моделирования случайных величин, сущность метода статистических испытаний;
2. • использовать полученные знания в конкретных тематических и исследовательских ситуациях;
   • строить адекватные статистические модели реальных процессов и явлений, проводить их математический анализ;
   • вычислять вероятности случайных событий и вероятностные характеристики случайных величин;
   • записывать распределения и находить характеристики случайных процессов;
   • находить характеристики выборки, рассчитывать по выборочным данным статистические оценки параметров распределения;
   • моделировать случайные величины и сложные испытания:
3. • методами точечного и интервального статистического анализа;
   • практическими навыками численных расчетов оценок параметров распределений и случайных процессов.

Разделы

1. Основные понятия выборочной теории
2. Точечные оценки
3. Интервальные оценки и доверительные интервалы
4. Проверка гипотез. Параметрические модели
5. Проверка непараметрических гипотез
6. Теория случайных процессов