Теория вероятностей КНАД 2025/26

Теория вероятностей (I - II модули)

Преподаватели и учебные ассистенты

Группы	БКНАД241	БКНАД242
Лектор	Промыслов Платон Валерьевич ppromyslov@hse.ru
Семинаристы	Косолапов Илья	Юрьева Голуба
Ассистенты	Король Михаил Антипович Виталий	Судаков Илья
Ассистент лектора	Числова Алёна

Ведомость

БКНАД241	БКНАД242

Формула оценивания

Формула оценки: Итог = Округление(0.2 * ДЗ + 0.25 * КР + 0.25 * К + 0.3 * Э)

где

• ДЗ — средняя оценка за все домашние задания,
• КР — оценка за контрольную работу,
• К — оценка за коллоквиум,
• Э — оценка за экзамен.

Округление арифметическое.

ДЗ
Домашние задания сдаются в Google Classroom. Ссылка на Google Classroom находится в чате курса.
За один семестр у студента есть возможность 3 раза просрочить ДЗ ровно на 3 дня с момента самого дедлайна. На одно ДЗ можно применить лишь одну просрочку.

Автоматы

Накоп = Округление((0.2 * ДЗ + 0.25 * КР + 0.25 * К ) / 0.7)

Если Накоп >= 6 и контрольная работа написана на 5 баллов или выше, то студент может получить Накоп в качестве итоговой оценки, не приходя на экзамен.

Материалы

• Чат курса

Литература

Рекомендуемая основная литература

• Условные распределения.Ширяев А. Н. Вероятность. Том 1 (для дискретных пространств и базовых понятий) и Том 2 (для общего случая, математического ожидания и независимости). Классический учебник, строгое изложение с примерами.
• Гнеденко Б. В. Курс теории вероятностей. Основной учебник, охватывающий от дискретных пространств до закона больших чисел, неравенств Маркова и Чебышева, с акцентом на свойства вероятностей и случайных величин.
• Феллер В. Введение в теорию вероятностей и её приложения. Том 1. Фокус на дискретных моделях, независимости, распределениях и законе больших чисел, с множеством примеров, включая схему Бернулли.
• Вентцель Е. С. Теория вероятностей. Доступное изложение, включая условные вероятности, независимость и математическое ожидание, с практическими задачами.

Рекомендуемая дополнительная литература

• Боровков А. А. Теория вероятностей. Углублённое рассмотрение сигма-алгебр, функций распределения и многомерных пространств, с доказательствами теорем.
• Севастьянов Б. А. Курс теории вероятностей и математической статистики. Полезно для формул подсчёта ожиданий, дисперсий и аппроксимаций (Пуассон, Муавр-Лаплас).
• Росс Ш. М. Введение в теорию вероятностей (A First Course in Probability). Английский оригинал или перевод; ориентировано на вычисления, с примерами, включая неравенства Чернова.
• Митценмахер М., Упфал Э. Вероятность и вычисления: Рандомизированные алгоритмы и вероятностный анализ (Probability and Computing). Изучение теории вероятностей с акцентом на приложения в алгоритмах, симуляциях и анализе данных.
• Харчол-Балтер М. Введение в вероятность для вычислений (Introduction to Probability for Computing). Современный текст с фокусом на компьютерные науки, включая Монте-Карло и стохастические процессы.
• Блицштейн Дж., Хванг Дж. Введение в вероятность (Blitzstein J.K., Hwang J. Introduction to probability). С примерами из CS, включая независимость и закон больших чисел, доступно онлайн.