Задачник составлен на основании государственного стандарта дисциплины «Теория вероятностей и математическая статистика». Более 700 задач, включенных в него, охватывают следующие разделы курса: комбинаторика; события и действия над ними; классическое вероятностное пространство; геометрические вероятности; вероятность в общем случае; формулы полной вероятности и Байеса; испытания по схеме Бернулли; законы распределения, функции распределения, числовые характеристики дискретно распределенных и непрерывно распределенных случайных величин; системы случайных величин; функции случайных величин; неравенство Чебышева и предельные теоремы. Отдельный раздел задачника составляют более 260 тестов; для решения многих из них требуется достаточно глубокое усвоение курса. Для студентов технических и социально-экономических специальностей вузов всех форм обучения.

Книга содержит основы теории вероятностей — математической науки, изучающей общие закономерности случайных явлений и процессов. Эти закономерности играют исключительно важную роль в современной физике и других областях естествознания, технике, экономике и т. д. Изложение носит четкий, наглядный характер: абстрактные идеи и методы иллюстрируются большим числом примеров. Такой подход позволяет читателю развить своеобразную теоретико-вероятностную интуицию. Для студентов естественно-научных факультетов и технических университетов.

В книге налагаются и доступной форме понятия вероятности случайного события, распределения вероятностей случайных величин различных типов, даются их статистические толкования. Подробно рассмотрены отдельные законы распределений, важные для приложений, приведены примеры таких приложений. Много внимания уделено числовым характеристикам распределения, а также вопросам оценки этих характеристик. Все главы снабжены упражнениями для самостоятельного решения (с ответами и указаниями в конце книги). Книга предназначается для студентов массовых инженерно-технических, технологических и инженерно-экономических специальностей в качестве учебного пособия по разделу «Основы теории вероятностей» курса высшей математики. Помимо студентов, книга может быть полезна инженерам и экономистам, в особенности тем, кто интересуется вероятностными методами в связи с обработкой результатов эксперимента.

В книге изложены элементы теории вероятностей в том виде, в каком они должны в первую очередь находить применение в астрономии и физике.Предназначение книги требовало удобства использования излагаемого материала для исследований в области астрономии и физики. Приведено значительное число примеров, главным образом астрономических и физических. Объем материала в ней несколько превышает объем, предусмотренный действующими ныне учебными планами.

В первой части рассматриваются основные понятия теории вероятностей, при этом используются относительно простые математические конструкции, но, тем не менее, изложение ведется на основе аксиоматического построения, предложенного академиком А. Н. Колмогоровым. Во второй части излагаются основные понятия математической статистики. Рассматриваются наиболее часто встречающиеся задачи оценивания неизвестных параметров и проверки статистических гипотез и описываются основные методы их решения. Каждое приведенное положение иллюстрируется примерами. Излагаемый материал в целом соответствует государственному образовательному стандарту. Студентам, аспирантам и преподавателям вузов, научным работникам различных специальностей и желающим получить первое представление о теории вероятностей и математической статистике.

Учебник написан в соответствии с типовой программой курса "Теория вероятностей и математическая статистика". Дано систематическое изложение основных разделов элементарного курса теории вероятностей и математической статистики, посвященных случайным событиям, одномерным и двумерным случайным величинам и законам их распределения, предельным теоремам теории вероятностей. Рассмотрены понятия и методы математической статистики, наиболее часто используемые при статистической обработке опытных данных. Приведено большое количество типовых задач и задач для самостоятельного решения.