Раздел II. Информатика

Основная литература:

1. Информатика: базовый курс: учеб. пособие / под ред. С.В. Симоновича. – 2-е изд. – СПб., 2006.

2. Козырев, А.А. Информатика: конспект лекций / А.А. Козырев, А.П. Юдин. – СПб., 2000.

Дополнительная литература:

3. Баловсяк, Н.В. Реферат, курсовая, диплом на компьютере / Н.В. Баловсяк. – СПб., 2006.

4. Вовк, Е.Т. Самоучитель работы на компьютере / Е.Т. Вовк, С.Г. Баричев, О.А. Плотников. – 4-е изд., доп. – М., 2003.

5. Гиляревский, Р.С. Основы информатики: курс лекций / Р.С. Гиляревский. – М., 2003.

6. Гукин, Дэн. ПК для «чайников» / Дэн Гукин; пер. с англ. О.В. Зайцевой. – 9-е изд. – М., 2006.

7. Демина, Л.М. Microsoft PowerPoint в схемах и рисунках: практикум / Л.М. Демина, Р.М. Гатауллин. – М., 2007.

8. Журин, А.А. Excel 2000: краткие инструкции для новичков / А.А. Журин. – М.; Киров, 2003.

9. Информатика. Базовый курс: учебник / под ред. С.В. Симоновича. – 2-е изд. – СПб., 2004.

10. Информатика для юристов и экономистов: учебник для вузов / под ред. С.В. Симоновича. – СПб., 2005.

11. Каймин, В.А. Информатика: учебник / В.А. Каймин. – 3-е изд. – М., 2003.

12. Капелюх, С.А. Электронная почта: самоучитель / С.А. Капелюх. – СПб., 2006.

13. Копыл, В.И. Microsoft Excel / В.И. Копыл. – Минск, 2003.

14. Кронан, Джон. Microsoft Office Access 2003 / Джон Кронан, Вирджиния Андерсен, Бренда Брайант Андерсон; пер. с англ. О.Б. Вереиной. – М., 2005.

15. Левин, А.Ш. Windows – это очень просто! / А.Ш. Левин. – СПб., 2005.

16. Левин, А.Ш. Краткий самоучитель работы на компьютере / А.Ш. Левин. – 2-е изд. – СПб., 2004.

17. Малюк, А.А. Введение в защиту информации в автоматизированных системах: учеб. пособие / А.А. Малюк, С.В. Пазизин, Н.С. Погожин. – 2-е изд. – М., 2004.

18. Методическое пособие по курсу пользователь персонального компьютера / сост. А.М. Полонский. – СПб., 2003.

19. Солоницын, Ю.А. Презентация на компьютере / Ю.А. Солоницын. – СПб., 2006.

20. Шевченко, Н.А. Access 2003: искусство создания базы данных / Н.А. Шевченко. – М., 2005.

5. Глоссарий

Раздел I. Математика

Аксиома – предложение, принимаемое без доказательства.

Дискретная случайная величина (ДСВ) – случайная величина, которая может принимать отдельные, изолированные друг от друга значения.

Дисперсия ДСВ X – числовая характеристика этой величины, характеризующая меру рассеивания значений вокруг математического ожидания M(X). Дисперсия может быть вычислена двумя способами: или D(X)=M(X2)-(M(X))2, где xi – значение СВ, pi – вероятность соответствующего значения СВ (i= 1, 2,…).

Достоверное событие – событие, которое в результате опыта произойдет при любых обстоятельствах.

Классическая вероятность события А есть число , где n – количество всевозможных исходов опыта, образующих полную группу событий, m – число исходов опыта, благоприятных для появления А.

Комбинаторное правило суммы: если предмет А можно выбрать n способами, а предмет В – m способами и при этом в k случаях предметы А и В считаются одинаковыми, то хотя бы один предмет, А или В, можно выбрать n+m-k способами.

Комбинаторное правило произведения: если для выбора предмета А существует n вариантов, а для выбора В предмета m вариантов, то упорядоченную пару АВ можно выбрать nm способами.

Математическое ожидание ДСВ X – числовая характеристика этой величины, определяемая следующим образом:

M (X) = ,

где xi – значения СВ, pi – вероятности соответствующих значений СВ .

Невозможное событие – событие, которое в результате опыта не может произойти ни при каких обстоятельствах.

Независимые события – события, появление каждого из которых не влияет на вероятность появления другого.

Несовместные события – события, которые в опыте не могут появляться оба (вместе).

Определение понятия – логическая операция, раскрывающая содержание понятия или устанавливающая значение вводимого термина или символа.

Перестановка без повторений из n элементов – любое упорядоченное расположение из n различных элементов. Число перестановок без повторений из n элементов вычисляется по формуле: , где n! =12…n.

Перестановки с повторениями из k элементов – упорядоченные выборки из k элементов, которые не отличаются друг от друга составом и имеют повторяющиеся элементы, принадлежащие к одному из m типов. Число перестановок с повторениями вычисляется по формуле: , где k1 + k2 + … + km = k и ki + – количество элементов i- го типа (i =1,2,…, m).

Произведением событий А и В называется событие АВ, состоящее в появлении и события А, и события В в результате некоторого опыта.

Размещения без повторений из n элементов по k – упорядоченные выборки, которые получаются при отборе k элементов из n различных (k  n). Число размещений без повторений из n элементов по k вычисляется по формуле:

Размещения с повторениями из n элементов по k – упорядоченные выборки, которые составляются из k элементов, каждый из которых принадлежит одному из n типов элементов. Число размещений с повторениями из n элементов по k: .

Ряд распределения ДСВ – это функция, описывающая распределение вероятностей между возможными значениями данной случайной величины. Задается в виде таблицы:

X	x1	x2	…
p	p1	p2	…

где xi – значения СВ, pi – вероятности соответствующих значений СВ .

Случайные величины (СВ) - величины, которые в результате опыта (наблюдения) принимают одно из возможных значений, наперед неизвестное.

Случайные события – любой факт, которые может произойти или не произойти в результате некоторого опыта (действия, наблюднения).

Сочетания без повторений из n элементов по k – неупорядоченные выборки, которые получаются при отборе k элементов из n различных. Число сочетаний без повторений из n элементов по k вычисляется по формуле: .

Сочетания с повторениями из n элементов по k – неупорядоченные выборки, которые получаются при отборе k элементов, каждый из которых имеет один из n типов. Число сочетаний с повторениями из n элементов по k вычисляется по формуле: .

Суммой событий А и В называется событие А+В, состоящее в появлении в результате некоторого опыта хотя бы одного из событий А или В.

Теорема – предложение, требующее доказательства.

Теорема умножения вероятностей: вероятность произведения событий равна произведению вероятности одного из событий на условную вероятность другого: Р(АВ)= Р(А)РА (В)=Р(В)РВ (А).

Теорема сложения вероятностей: вероятность суммы двух событий равна сумме вероятностей этих событий без вероятности их совместного появления: Р(А+В)=Р(А)+Р(В)-Р(АВ). Если события А и В несовместны, то Р(А+В)=Р(А)+Р(В).

Формула полной вероятности: если событие А может наступить только при появлении одного из несовместных событий (гипотез) Н1, Н2… Нn; и , , где Р(Нi) – вероятность гипотезы Нi; – условная вероятность события А при гипотезе Нi.

Формула Байеса применяется для вычисления условной вероятности гипотезы Нi (i=1,2,…,n) при условии, что событие А считается произошедшим: , где Р (А) – вероятность события А, Р (Нi) – вероятность гипотезы Нi ; – условная вероятность события А при гипотезе Нi.

Формула Бернулли: вероятность того, что в n независимых испытаниях, в каждом из которых вероятность события равна p, событие наступит ровно k раз (безразлично, в какой последовательности), равна , где q=1-p.