Вероятностные модели

Цели и задачи дисциплины

Целью освоения дисциплины является изучение дополнительных разделов теории вероятностей на основании обучения студентов основным методам моделирования социальных, экономических, демографических процессов, приёмам построения и оценки эконометрических моделей, применению результатов моделирования при решении прикладных задач. Задачами изучения дисциплины являются: знакомство с методами построения и анализа вероятностных моделей реальных процессов и явлений простейшего типа; знакомство с решениями конкретных задач на вероятностное моделирование с целью усвоения основных понятий, положений и идей прикладной теории вероятностей; ознакомить студентов с сущностью, познавательными возможностями и практическим значением моделирования как одного из научных методов познания реальности; дать представление о наиболее распространённых математических методах, используемых для формализации экономико-математических моделей.

Краткое содержание дисциплины

Основные виды вероятностных моделей. Условия применимости и подходы к построению. Байесовские методы работы с вероятностными моделями. Вероятностные модели разброса случайных величин. Применение вероятностных моделей в теории принятия решений. Статистические виды моделей (параметрические, непараметрические, робастные). Примеры. Закон больших чисел. ЦПТ. Анализ репрезентативности выборки. Случайные процессы (Пуассоновский, процесс гибели и размножения, Винеровский, дискретные цепи Маркова). Основные модели в теории информации. Энтропия эксперимента (случайной величины).

Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины

Выпускник должен обладать:

ОПК-1 Способен решать актуальные задачи фундаментальной и прикладной математики