Введение в курсовую работу "Основы теории вероятности и математической статистики" имеет целью ознакомить читателя с основными принципами этих двух дисциплин и их ролью в инженерной практике. Инженерия широко использует методы и инструменты теории вероятности и математической статистики для принятия взвешенных решений, анализа данных и определения вероятностных распределений в рамках различных технических и бизнес-процессов. Теория вероятности является фундаментальной наукой, занимающейся изучением случайных явлений и их вероятностей. Эта дисциплина предоставляет математические инструменты для определения вероятности возникновения событий, их комбинирования, а также для анализа распределений вероятностей, что позволяет инженерам оценивать риски и прогнозировать результаты технических проектов и экономических процессов. Математическая статистика, с другой стороны, занимается количественным анализом данных и их интерпретацией с помощью статистических методов. В инженерии эта дисциплина играет важную роль в определении статистических параметров, таких как средние значения, дисперсии и корреляции, а также в проверке гипотез и делении выборок на подгруппы для проведения сравнительного анализа. Целью данной курсовой работы является изучение основных понятий теории вероятности и математической статистики и их применение в инженерной деятельности. Курсовая работа будет включать в себя изучение основных вероятностных распределений, методов оценки параметров, проверки гипотез, а также анализа временных рядов и регрессии. Основное внимание будет уделено следующим темам: теория вероятности и статистика, вероятностные распределения, оценка параметров, проверка гипотез, регрессионный анализ и анализ временных рядов. Этот курс является важной частью образования инженерных специалистов, поскольку теория вероятности и математическая статистика позволяют инженерам принимать обоснованные решения на основе количественного анализа данных и оценки рисков. Впоследствии, на основе полученных знаний, инженеры смогут применять математические методы для оптимизации процессов, повышения качества продукции и снижения затрат. В ходе выполнения курсовой работы студенты получат практические навыки работы с вероятностными распределениями, оценкой параметров, тестированием гипотез и анализом данных с использованием программного обеспечения, такого как Python и R. Важным аспектом работы будет также развитие навыков коммуникации и представления результатов статистического анализа с помощью графиков и таблиц. В итоге, овладение основами теории вероятности и математической статистики позволит инженерам анализировать данные, прогнозировать результаты и принимать обоснованные решения на основе вероятностных и статистических методов. Это необходимые навыки в новой цифровой экономике, где доступ к данным и их интерпретация являются основой конкурентоспособности.