Понятие случайных событий и величин в математической статистике. Основные определения и формулы, отражающие механизм дискретного распределения чисел. Очерк правил решения алгебраических и геометрических примеров со случайными пороговыми значениями.

Формулы комбинаторики и вероятность. Классическое определение вероятности. Непрерывные и дискретные случайные величины. Закон распределения случайных дискретных величин, их числовые характеристики. Статистические методы обработки экспериментальных данных.

Применение локальной теоремы Муавра-Лапласа при решении задач. Составление закона распределения случайной величины, определение математического ожидания, дисперсии. Вычисление средней квадратической ошибки выборки. Построение эмпирических линий регрессии.

Изучение палитры компонент Standard, ее структура и взаимосвязь компонентов. Постижение принципов объектно-ориентированного программирования, их содержание и направления использования. Закономерности и этапы визуализации компонент, ее нормирование.

Классическое и статистическое определением вероятности события. Теоремы сложения и умножения вероятностей. Задача о повторении испытаний, формула Бернулли. Локальная и интегральная теоремы Лапласа. Закон распределения дискретной случайной величины.

Расчет работы кассиров по обслуживанию покупателей. Определение вероятности работы по специальности пяти отобранных случайным образом студентов. Отсутствие почтового индекса на случайно взятом конверте. Вероятность согласия потенциальных покупателей.

Основное положение теории вероятности – науки, занимающейся изучением закономерностей массовых случайных явлений. Возможные результаты единичной операции, или испытания. Основные категории теории вероятности. Описание пространства элементарных событий.

Определение и распределение дискретной случайной величины при множестве возможных значений. Свойства геометрической функции распределения. Формульное выражение математического ожидания. Графики функции и плотности распределения непрерывной величины.

Характеристика теории вероятности как неслучайного явления в науке: история её возникновения (Паскаль, Ферма, Гюйгенс); возможности; определения и основные понятия; метод "Монте-Карло"; предпосылки развития технологий, кибернетики, искусственного разума.

Рассмотрение теоремы умножения вероятностей. Характеристика основных задач математической статистики. Выборка как набор объектов, случайно отобранных из генеральной совокупности, виды: повторная, бесповторная. Особенности непрерывных случайных величин.

Определение вероятности выбора разного количества бракованных и не бракованных изделий. Расчет надежности цепи по вероятности последовательной и параллельной работы элементов. Расчеты по интегральной теореме Лапласа. Дисперсия и математическое ожидание.

Математический поиск вероятности события. Расчет двухмерных случайных величин. Теоремы сложения и умножения вероятностей. Закон распределения функции случайного аргумента. Изучение формулы полной вероятности. Математическое ожидание произведения величин.

Вероятность несовместимых и независимых событий. Пример использования формулы Бернулли. Плотность распределения вероятностей, математическое ожидание, среднее квадратичное отклонение и дисперсия. Интервальный и дискретный ряды распределения частот.

Анализ вероятности события. Расчет среднего квадратического отклонения, выборочной дисперсии статистического распределения выборки. Оценка дисперсии, корреляции согласно корреляционной таблице. Гипотеза о законе распределения по критерию согласия Пирсона.

Вычисление вероятности, полная группа событий. Построение ряда распределения и графика функции распределения, вычисление характеристик для заданной случайной величины. Построение выборки, гистограммы, функции распределения непрерывных случайных величин.

Вычисление математической вероятности, нахождение независимых событий по теореме умножения вероятностей. Определение возможной вероятности того, что ни один из трех станков не потребует внимания рабочего, расчет вероятности поломки для каждого станка.

Формула классической вероятности. Теоремы сложения и умножения вероятностей. Формула полной вероятности, Байеса, Бернулли, Пуассона. Числовые характеристики дискретных случайных величин: дисперсия и пр. Законы распределения непрерывной случайной величины.

Вероятность событий согласно теореме о произведении вероятностей для независимых событий. График функции распределения. Математическое ожидание, дисперсия и среднее квадратичное отклонение случайной величины. Сложение вероятностей несовместных событий.

Предмет и понятия теории вероятностей. Относительная частота случайного события и ее устойчивость. Теорема умножения и сложения вероятностей. Основные понятия и методы математической статистики. Генеральная совокупность и выборка. Вариационный ряд.

Изучение статического ряда частот и относительных частот выборки. Расчет оценки математического ожидания, дисперсии и среднеквадратичного отклонения. Закон распределения и вероятность попадания величины в заданный интервал по эмпирической функции.

Применение теории вероятности для решения технических задач, характеристика ее основных понятий. Основы теории множеств, алгебра событий. Аксиомы теории вероятностей, ее правила. Теорема сложения и умножения вероятностей. Формула полной вероятности.

Особенности определения математического ожидания, дисперсии и среднего квадратического отклонения случайной величины. Рассмотрение локальной теоремы Лапласа. Методика определение вероятности события. Основы построения гистограммы и полигона частот.

Методологические основы и применение теории возможностей при формировании портфеля проектов реальных инвестиций, реализуемых в рамках инвестиционной деятельности предприятия. Определение условий, при которых проект принадлежит к портфелю проектов.

Определение порогового отношения предпочтения для сравнения альтернатив по числу низких оценок. Классы эквивалентности слабого порядка. Механизм и закономерности работы формулы перечисления. Исследование функция перечисления, построение ее аксиоматики.

Определение понятия и сущности графов. Изучение проблемы построения неографа с заданным списком вершин и предписанными теоретическими свойствами. Описание реализации алгоритмов построения связных графов и деревьев в пакете символьной математики Maple.

Основные понятия теории графов. Представления о планарном графе. Теорема Куратовского и другие характеризации планарности. Эйлеровы и гамильтоновы графы. Расчет количества израсходованного топлива за неделю каждым водителем по справочным данным задачи.

Диаграмма Эйлера-Венна для множества. Системы счисления с креном. Построение Эйлеровой цепи в неориентированном графе. Определение минимального остовного дерева в неориентированном нагруженном графе. Понятие булевой функции и методы ее представления.

Исследование математической теории о совокупности непустого множества вершин и ребер. Анализ кратности неориентированных и ориентированных дуг. Характеристика понятия эквивалентности при множестве вершин. Обоснование гомеоморфного подразбиения дуги.

История возникновения теории графов. Основные ее определения и теоремы. Применение положений данной теории в школьном курсе математики, в различных областях науки и техники. Объяснение теоретического материала на примере задач по естествознанию.

Проектирование информационных систем на основе графовых моделей. Анализ связей между элементами и множествами модели ИС в аспекте применения инвариантов теории графов. Использование соответствия Галуа при анализе системных связей информационных моделей.