Теория вероятностей — один из самых важных и богатых приложениями разделов современной математики.
Многие процессы в мире имеют случайный характер, и теория вероятностей — это математический аппарат для их описания. Теория вероятностей имеет дело с идеализированными моделями реальности, для работы же с реальными данными используется математическая статистика. Она играет большую роль в экономике, медицине, биологии, физике, страховом деле, лингвистике и многих других науках.
Курс состоит из двух частей. В первой части рассматриваются основные понятия и теоремы теории вероятностей. В базовой вероятности много комбинаторики, поэтому на курсе вас ждёт много комбинаторных примеров. И обратно — мы обсудим, как вероятностные методы позволяют работать с комбинаторными задачами.
Вторая часть курса посвящена математической статистике. В ней вы получите общее представление о задачах, которыми занимается математическая статистика, и о методах, которые для этого используются.
В рамках курса вы:
● изучите определение вероятности;
● познакомитесь с условной вероятностью и формулой Байеса;
● рассмотрите понятия независимых событий и случайных величин;
● научитесь считать математическое ожидание и дисперсию;
● узнаете, что такое выбросы, медиана и корреляция.
Курс начинается с самых азов, поэтому подойдёт всем, кто владеет школьной программой по математике и обладает базовыми знаниями комбинаторики.
Заведующий лабораторией продвинутой комбинаторики и сетевых приложений, заведующий лабораторией прикладных исследований МФТИ - Сбербанк, заведующий кафедрой дискретной математики ФИВТ, руководитель исследовательской группы в Яндексе, директор школы ПМИ МФТИ, лауреат Премии Президента Российской Федерации в области науки и инноваций для молодых ученых (2011), активный популяризатор науки, автор ряда научно-популярных книг и брошюр, федеральный профессор, профессор МГУ, профессор математики МФТИ, доктор физико-математических наук
