Тема 1. Основні поняття теорії ймовірностей

Предмет курсу. Класифікація подій, класичне означення ймовірності випадкової події; статис­тичне означення ймовірності; елементи комбінаторики; аксіоми теорії ймовірностей та їх наслідки .

Залежні й незалежні випадкові події, формули додаван­ня ймовірностей. Умовна ймовірність та її властивості. Формули множення ймовірностей для залежних та незалежних випадкових подій. Формула повної ймовірності та формула Бейеса.

Тема 2. НЕЗАЛЕЖНІ ВИПРОБУВАННЯ ЗА СХЕМОЮ БЕРНУЛЛІ Означення повторних незалежних випробувань. Формула Бернуллі для обчислення ймовірності і наймовірнішого числа. Локальна та інтегральна теореми Муавра-Лапласа. Формула Пуассона для малоймовірних випадкових подій.

Тема 3. ОДНОВИМІРНІ ВИПАДКОВІ ВЕЛИЧИНИ

Означення випадкової величини. Дискретні та неперервні випадкові величини, їх закони розподілу. Функції розподілу ймовірностей та їх властивості. Числові характеристики випадкових величин: математичне сподівання, дисперсія, середнє квадратичне відхилення, мода та медіана; початкові та центральні моменти, асиметрія та ексцес.

Тема 4. БАГАТОВИМІРНІ ВИПАДКОВІ ВЕЛИЧИНИ

Означення багатовимірної випадкової величини та її закон розподілу. Система двох дискретних випадкових величин, числові характеристики системи, кореляційний момент, коефіцієнт кореляції та його властивості. Функція розподілу ймовірностей та щільність ймовірностей системи. Означення кореляційної залежності. Система n випадкових величин; кореляційна матриця.

Тема 5. ФУНКЦІЇ ВИПАДКОВИХ ВЕЛИЧИН

Означення функції випадкової величини. Функція дискретного випадкового аргументу, її числові властивості. Функція неперервного випадкового аргументу, її числові властивості. Означення функції розподілу ймовірностей та щільність для функції двох випадкових аргументів.

Тема 6. ОСНОВНІ ЗАКОНИ РОЗПОДІЛУ ДИСКРЕТНИХ ТА НЕПЕРЕРВНИХ ВИПАДКОВИХ ВЕЛИЧИН

Означення дискретної випадкової величини. Біноміальний та пуассонівський закони розподілу. Їх числові характеристики.

Рівномірний закон. Нормальний закон розподілу. Логарифмічний нормальний закон. Показниковий розподіл та його використання у теорії надійності, теорії черг. Розподіл Х² Розподіл Стьюдента. Розподіл Фішера.

Тема 7. ГРАНИЧНІ ТЕОРЕМИ ТЕОРІЇ ЙМОВІРНОСТЕЙ

Закон великих чисел. Нерівність Чебишева та її значення. Теорема Чебишева. Теорема Бернуллі. Центральна гранична теорема теорії ймовірностей (теорема Ляпунова) та її використання у математичній статистиці.

Тема 8. ЕЛЕМЕНТИ ТЕОРІЇ ВИПАДКОВИХ ПРОЦЕСІВ

Випадкові процеси та їх класифікація, закони розподілу. Потік подій. Формула Пуассона для найпростішого потоку. Марковські ланцюги. Елементи теорії масового обслуговування (теорія черг).Процеси відновлення.