Излагаются основы теории вероятностей, теории массового обслуживания и математической статистики согласно соответствующему разделу программы дисциплины \"Математика\" для специальности \"Менеджмент\". Изложение сопровождается примерами и задачами из экономической практики. Предназначен для студентов специальности \"Менеджмент\" и может быть использован и для других экономических специальностей. Будет также полезен аспирантам и слушателям факультета магистерской подготовки, работающим в области экономики и управления. 3-е издание, переработанное и дополненное.

Рекомендовано Учебно-методическим объединением по специальности "Менеджмент организации".

ВВЕДЕНИЕ
ЧАСТЬ 1. ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ
ГЛАВА 1. ВЕРОЯТНОСТНЫЕ ПРОСТРАНСТВА
1.1. Классическое определение вероятности
1.2. Конечная схема с неравновозможными исходами
1.3. Исчисление событий
1.4. Аксиоматическое построение теории вероятностей
Вопросы и задачи
ГЛАВА 2. УСЛОВНЫЕ ВЕРОЯТНОСТИ.
ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ ИСПЫТАНИЙ
2.1. Условные вероятности
2.2. Последовательности испытаний
2.3. Марковские цепи
Вопросы и задачи
ГЛАВА 3. СЛУЧАЙНЫЕ ВЕЛИЧИНЫ
И ИХ ЧИСЛОВЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ
3.1. Определение случайной величины и ее функция
распределения
3.2. Дискретные случайные величины и их важнейшие
числовые характеристики
3.3. Непрерывные случайные величины и их важнейшие
числовые характеристики
3.4. Нормальное распределение
3.5. Производящая функция и числовые характеристики
случайной величины
3.6. Многомерные случайные величины
3.7. Функции от случайных величин
Вопросы и задачи
ГЛАBA4. ПРЕДЕЛЬНЫЕ ТЕОРЕМЫ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ
4.1, Законы больших чисел
4.2. Центральная предельная теорема
Вопросы и задачи
ГЛАВА 5. ВВЕДЕНИЕ В ТЕОРИЮ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ
И ТЕОРИЮ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ
5.1. Случайные процессы и их виды
5.2. Марковские случайные процессы с непрерывным временем
и дискретным множеством состояний
5.3. Введение в теорию массового обслуживания
Вопросы и задачи
ЧАСТЬ 2. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА
ГЛАВА 6. ОСНОВЫ ВЫБОРОЧНОГО МЕТОДА
6.1. Оценка числовых характеристик случайных величин
6.2. Оценка функций распределения и плотности
Вопросы и задачи
ГЛАВА 7. ТОЧЕЧНЫЕ И ИНТЕРВАЛЬНЫЕ ОЦЕНКИ
ПАРАМЕТРОВ РАСПРЕДЕЛЕНИЙ
7.1. Метод моментов
7.2. Метод максимального правдоподобия
7*3. Понятие интервальной оценки. Интервальные оценки
параметров нормального распределения
7.4. Асимптотический подход к интервальному оцениванию
Вопросы и задачи
ГЛАВА 8. ПРОВЕРКА ГИПОТЕЗ
8.1. Основные понятия проверки гипотез.
Гипотезы о параметрах нормального распределения
8.2. Гипотезы о равенстве средних и дисперсий
двух нормальных распределений
8.3. Критерии согласия
8.4. Введение в дисперсионный анализ
Вопросы и задачи
ГЛАВА 9. КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ И РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ
9.1. Введение в корреляционный анализ
9.2. Парная линейная регрессия
9.3. Оценка параметров множественной регрессии
и дисперсии случайной составляющей
9.4. Проверка гипотез о параметрах множественной регрессии и
их интервальная оценка
9.5. Оценка качества уравнения множественной регрессии
и прогноз по уравнению регрессии
9.6. Критерий Дарбина-Уотсона и обобщенный метод
наименьших квадратов
9.7. Особенности практического применения
регрессионных моделей
Вопросы и задачи
ГЛАВА 10. СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ
ЭКОНОМИЧЕСКИХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ
10.1. Трендовые модели
10.2. Выделение тренда в динамических рядах экономических
показателей
10.3. Нелинейные тренды
10.4. Экспоненциальное сглаживание
Вопросы и задачи
ГЛАВА 11. ОДНОВРЕМЕННЫЕ УРАВНЕНИЯ
11.1. Расширенная, структурная и приведенная
формы эконометрической модели
11.2. Условия идентифицируемости эконометрической модели
11.3. Методы идентификации эконометрической модели
11.4. Прогноз по эконометрической модели
Вопросы и задачи
ГЛАВА 12. ЭЛЕМЕНТЫ МНОГОМЕРНОГО
СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА
12.1. Модель факторного анализа и метод главных компонент
12.2. Понятие о многомерной классификации
ПРИЛОЖЕНИЯ
Библиографический список