Как известно, люди, имеющие инженерные специальности или желающие их получить, должны хорошо разбираться в математике, чтобы можно было без ошибок выполнять сложные расчеты связанные с конструированием и созданием современной техники и строительством сложных объектов. Один из важных разделов математической науки – это теория вероятностей, актуальность которой за последнее десятилетие заметно выросла по причине активного развития таких инновационных направлений, как компьютерное моделирование, искусственный интеллект, нейронные сети, машинное обучение, обработка и анализ данных больших объемов. Без знания основ теории вероятностей и статистики невозможно заниматься этими областями, открывающими большие перспективы для цифровизации жизнедеятельности всего человечества.
Краткая теория по предмету «теория вероятностей» для студентов, после изучения которой можно приступить к решению практических заданий, представлен на сайте https://lfirmal.com/reshenie-zadach-po-teorii-veroyatnostej/ , специально созданном для оказания помощи школьникам и студентам.
Каждый обучающийся может выбрать здесь интересующую тему, среди которых элементы комбинаторики, определение вероятности, теоремы сложения и умножения вероятностей, формула Байеса, схема Бернулли, функция распределения случайных величин и плотность распределения, законы распределения дискретных случайных величин, предельные теоремы теории вероятностей, статистическое распределение, статистическая проверка гипотез и многое другое.
На самом деле, одним из важнейших инженерных навыков является «применение математики и науки к решению реальных проблем». Большинство инженеров-механиков хорошо разбираются в чистой прикладной математике, особенно в исчислении. Это навыки, необходимые для традиционной работы моделирования структур, динамики, потока жидкости и теплообмена.
Тем не менее, новые реальности требуют от этих специалистов лучшего понимания рисков, проблем повышения качества производственных систем и принятия технически выверенных бизнес-решений. А это те области, где статистика имеет огромное значение. В дополнение к этому, анализ больших данных и технология машинного обучения требуют знания передовых статистических методов. Современная индустрия переходит к более научному подходу, основанному на неопределенности, а не только на вариациях, что требует более глубокое понимание статистики.
Помимо этого, со статистикой связано принятие поддающихся количественному определению деловых и финансовых решений в бизнесе. Примеры включают расчет ожидаемых затрат и прибыли для конкретных финансовых решений, связанных с неопределенностью и рисками.