Текст площадки «Складчик». Упомянутые цены и обещанные результаты могут быть неактуальны; условия покупки проверяйте у продавца.
В уникальной форме познакомитесь с основами теории вероятностей — рассмотрите вероятностные объекты и методы на примерах решения комбинаторных задач. Это позволит вам использовать вероятности в теории графов, случайных графов, веб-графов и прочих сложных сетей.
Читать полное описание
В уникальной форме познакомитесь с основами теории вероятностей — рассмотрите вероятностные объекты и методы на примерах решения комбинаторных задач. Это позволит вам использовать вероятности в теории графов, случайных графов, веб-графов и прочих сложных сетей.
Что будет на курсе:
Основные понятия теории вероятностей
Предельные теоремы
Вероятностная техника для решения комбинаторных задач
Теория вероятностей - это, вне всякого сомнения, один из самых важных и богатых приложениями разделов современной математики.
С помощью методов этой замечательной науки можно как оценивать классические вероятности выигрышных стратегий в азартных играх, так и решать весьма серьезные прикладные задачи, возникающие буквально в каждой области науки. В нашем курсе мы познакомим слушателей прежде всего с самыми основами предмета. И сделаем мы это в уникальном формате - иллюстрируя вероятностные объекты и методы на примерах решения с их помощью комбинаторных задач. Суть в том, что, конечно, в базовой вероятности много комбинаторики, и это все знают; мы же расскажем не только об этом, но и о том, как, наоборот, вероятностные методы позволяют работать с комбинаторными задачами. Это позволит нам впоследствии выйти на приложения вероятности в теории графов, случайных графов и, наконец, веб-графов и прочих сложных сетей. Также в рамках курса мы оторвемся от чисто комбинаторных интерпретаций и обсудим более общие вероятностные модели. Но интуиция все равно сохранится, и в этой комбинаторной подоплеке уникальность курса.
Один курс · разные способы доступа
Где удобнее учиться?
Сравните цену и то, как будете заниматься.
Выбирайте не только по цене
ЦенаСумма и выгодность предложения
Удобство интерфейсаОценка формата занятий
Встроенный просмотрБез скачивания всего курса
Занятия с телефонаБез работы с архивами
Без рекламыПри работе с материалами
Найти нужный моментНе пересматривая весь урок
Разобраться в темеПомощь по содержанию, не куратор
Продавцы могут по-разному указать название, автора и программу. Поэтому ниже каждый исходный текст показан отдельно.
СкладчикВведение в теорию вероятностей [Андрей Райгородский]
Указаны на площадке: Андрей Райгородский
В уникальной форме познакомитесь с основами теории вероятностей — рассмотрите вероятностные объекты и методы на примерах решения комбинаторных задач. Это позволит вам использовать вероятности в теории графов, случайных графов, веб-графов и прочих сложных сетей.
Что будет на курсе:
Основные понятия теории вероятностей
Предельные теоремы
Вероятностная техника для решения комбинаторных задач
Теория вероятностей - это, вне всякого сомнения, один из самых важных и богатых приложениями разделов современной математики.
С помощью методов этой замечательной науки можно как оценивать классические вероятности выигрышных стратегий в азартных играх, так и решать весьма серьезные прикладные задачи, возникающие буквально в каждой области науки. В нашем курсе мы познакомим слушателей прежде всего с самыми основами предмета. И сделаем мы это в уникальном формате - иллюстрируя вероятностные объекты и методы на примерах решения с их помощью комбинаторных задач. Суть в том, что, конечно, в базовой вероятности много комбинаторики, и это все знают; мы же расскажем не только об этом, но и о том, как, наоборот, вероятностные методы позволяют работать с комбинаторными задачами. Это позволит нам впоследствии выйти на приложения вероятности в теории графов, случайных графов и, наконец, веб-графов и прочих сложных сетей. Также в рамках курса мы оторвемся от чисто комбинаторных интерпретаций и обсудим более общие вероятностные модели. Но интуиция все равно сохранится, и в этой комбинаторной подоплеке уникальность курса.
Программа этой площадки
Программа
Получено 25.09.2026Складчина.bizВведение в теорию вероятностей (Андрей Райгородский)
Указаны на площадке: Андрей Райгородский
Теория вероятностей - это, вне всякого сомнения, один из самых важных и богатых приложениями разделов современной математики.
С помощью методов этой замечательной науки можно как оценивать классические вероятности выигрышных стратегий в азартных играх, так и решать весьма серьезные прикладные задачи, возникающие буквально в каждой области науки. В нашем курсе мы познакомим слушателей прежде всего с самыми основами предмета. И сделаем мы это в уникальном формате - иллюстрируя вероятностные объекты и методы на примерах решения с их помощью комбинаторных задач. Суть в том, что, конечно, в базовой вероятности много комбинаторики, и это все знают; мы же расскажем не только об этом, но и о том, как, наоборот, вероятностные методы позволяют работать с комбинаторными задачами. Это позволит нам впоследствии выйти на приложения вероятности в теории графов, случайных графов и, наконец, веб-графов и прочих сложных сетей. Также в рамках курса мы оторвемся от чисто комбинаторных интерпретаций и обсудим более общие вероятностные модели. Но интуиция все равно сохранится, и в этой комбинаторной подоплеке уникальность курса.
Содержание обучения
Что в программе
01Программа183 урока
Классическое определение вероятностиВремя не указано
Условные вероятности, формула полной вероятности и формула БайесаВремя не указано
Схема испытаний БернуллиВремя не указано
Случайные величиныВремя не указано
Математическое ожидание и дисперсия случайной величиныВремя не указано
Применение схемы Бернулли к задаче о раскраскеВремя не указано
Независимые случайные величины и закон больших чиселВремя не указано
Предельные теоремыВремя не указано
Геометрическая вероятностьВремя не указано
Колмогоровская аксиоматикаВремя не указано
Абсолютно непрерывные случайные величиныВремя не указано
Утверждения теории вероятностей для произвольных случайных величинВремя не указано
Метод моментовВремя не указано
Классическое определение вероятностиВремя не указано
Классическая вероятность. Случайное событие и вероятность на примере с игральной костью.Время не указано
Классическое определение вероятности.Время не указано
«В Курсе» — наш основной вариант для перехода. В таблице — возможности сервисов; состав конкретного курса уточняйте перед оплатой.
Как мы оцениваем и что входит в доступ
Звёзды — наша оценка, не отзывы покупателей. Удобство: 2 базовых балла, по одному за занятия без обязательного скачивания, навигацию по курсу и встроенного помощника. Оценка описывает формат сервиса, а не проверку каждого урока.
Цена сравнивается только при подтверждённых одинаковых тарифе, сроке и виде оплаты. Разница с минимальной ценой до 10% — 5 звёзд, до 30% — 4, до 60% — 3, до 100% — 2, больше — 1. Устаревшие и неизвестные цены не оцениваются. Прочерк означает, что данных недостаточно, а не что функции нет.
В Курсе
Курс ещё не подтверждён в библиотеке. Пока доступен поиск во «В Курсе»; цену и возможность добавления нужно уточнить.
Складчик
Условия оплаты
Взнос за участие на площадке: 190 ₽. Доступность материала зависит от стадии сбора.
На странице площадки указано: Цена 3000 р; Взнос 190 р.. Тип платежа, актуальность и соответствие полной цене курса требуют проверки.
Условия проверены 25.09.2026. Перед оплатой проверьте состав предложения у продавца.
Складчина.biz
Условия оплаты
Взнос за участие на площадке: 342 ₽. Доступность материала зависит от стадии сбора.
Условия проверены 28.09.2026. Перед оплатой проверьте состав предложения у продавца.
Если ваша подписка уже включает этот курс, отдельная покупка не нужна.
Тарифы проверены 02.10.2026
Условия проверены 28.09.2026. Перед оплатой проверьте состав предложения у продавца.
Программа этой площадки
Программа
Получено 28.09.2026
Sharewood«Введение в теорию вероятностей» [Андрей Райгородский]
Указаны на площадке: Андрей Райгородский
В уникальной форме познакомитесь с основами теории вероятностей — рассмотрите вероятностные объекты и методы на примерах решения комбинаторных задач. Это позволит вам использовать вероятности в теории графов, случайных графов, веб-графов и прочих сложных сетей.
Что будет на курсе:
Основные понятия теории вероятностей
Предельные теоремы
Вероятностная техника для решения комбинаторных задач
Теория вероятностей - это, вне всякого сомнения, один из самых важных и богатых приложениями разделов современной математики.
С помощью методов этой замечательной науки можно как оценивать классические вероятности выигрышных стратегий в азартных играх, так и решать весьма серьезные прикладные задачи, возникающие буквально в каждой области науки. В нашем курсе мы познакомим слушателей прежде всего с самыми основами предмета. И сделаем мы это в уникальном формате - иллюстрируя вероятностные объекты и методы на примерах решения с их помощью комбинаторных задач. Суть в том, что, конечно, в базовой вероятности много комбинаторики, и это все знают; мы же расскажем не только об этом, но и о том, как, наоборот, вероятностные методы позволяют работать с комбинаторными задачами. Это позволит нам впоследствии выйти на приложения вероятности в теории графов, случайных графов и, наконец, веб-графов и прочих сложных сетей. Также в рамках курса мы оторвемся от чисто комбинаторных интерпретаций и обсудим более общие вероятностные модели. Но интуиция все равно сохранится, и в этой комбинаторной подоплеке уникальность курса.
Программа этой площадки
Программа
Получено 01.10.2026
Sharewood«Введение в теорию вероятностей» [Андрей Райгородский]
Указаны на площадке: Андрей Райгородский
Вероятностная теория безусловно входит в число наиболее значимых и объемных отраслей современной математики.
Эта удивительная область знаний позволяет оценивать вероятность выигрыша в играх на удачу, а также решает многие серьезные задачи из различных сфер науки. Наш курс представляет основы предмета. Мы используем уникальный подход, демонстрируя вероятностные концепции и методы на примерах комбинаторных задач. Хотя в базовой вероятности присутствует большое количество комбинаторики, мы также обсудим, как вероятностные подходы помогают в решении комбинаторных задач. Это будет полезно для последующих обсуждений вероятностей в теории графов, случайных графов, веб-графов и других сложных сетей. В рамках нашего курса мы также перейдем к более общим вероятностным моделям, сохраняя интуитивное понимание. Уникальность курса заключается именно в этой комбинаторной составляющей.
Программа этой площадки
Программа курса
Получено 28.09.2026
Задача о простом цикле в классической модели.Время не указано
Задача о двух кубиках.Время не указано
Задача о двух случайных числах.Время не указано
Условные вероятности, формула полной вероятности и формула БайесаВремя не указано
Условная вероятность. Определение условной вероятности.Время не указано
Независимость двух и нескольких событий.Время не указано
Формула полной вероятности.Время не указано
Задача с урнами на применение формулы полной вероятности.Время не указано
Формула Байеса.Время не указано
Задача на применение формулы Байеса.Время не указано
Задача о трёх случайных числах.Время не указано
Задача о двух студентах на экзамене.Время не указано
Задача про игральные кости.Время не указано
Задача о двух случайных подмножествах.Время не указано
Задача об урнах.Время не указано
Задача об условной вероятности простого цикла.Время не указано
Схема испытаний БернуллиВремя не указано
Схема испытаний Бернулли.Время не указано
Схема испытаний Бернулли: множество элементарных исходов и вероятность успеха.Время не указано
Схема испытаний Бернулли: вероятность элементарного исхода.Время не указано
Подсчёт вероятности события наступления фиксированного количества успехов.Время не указано
Задача о вероятности пересечения двух случайных множеств.Время не указано
Полиномиальная схема.Время не указано
Задача о двух гардеробах.Время не указано
Задача про частицу на прямой.Время не указано
Задача о пустом пересечении случайных подмножеств.Время не указано
Задача о трёх случайных подмножествах.Время не указано
Задача о простом цикле в схеме испытаний Бернулли.Время не указано
Задача о дереве.Время не указано
Задача о пользователе социальной сети.Время не указано
Случайные величиныВремя не указано
Случайные величины. Вероятностные пространства в классическом случае и в схеме Бернулли.Время не указано
Конечное вероятностное пространство, свойства вероятности.Время не указано
Определение случайной величины.Время не указано
Случайный граф, число треугольников в случайном графе.Время не указано
Распределение случайной величины.Время не указано
Функции распределения.Время не указано
Задача о всевозможных случайных величинах.Время не указано
Задача о функции распределения модифицированной случайной величины.Время не указано
Задача о количестве пар ладей.Время не указано
Задача о числе компонентов связности случайного графа.Время не указано
Математическое ожидание и дисперсия случайной величиныВремя не указано
Математическое ожидание. Вероятность отсутствия треугольника в случайном графе. Математическое ожидание.Время не указано
Свойство линейности математического ожидания, примеры.Время не указано
Неравенство Маркова.Время не указано
Применение неравенства Маркова в задаче о пороговой вероятности существования треугольника.Время не указано
Определение дисперсии. Неравенство Чебышева.Время не указано
Неравенство Чебышева в задаче о пороговой вероятности: формулировка теоремы и начало доказательства.Время не указано
Завершение доказательства теоремы.Время не указано
Задача о веб-странице.Время не указано
Задача о космическом корабле.Время не указано
Задача о случайной перестановке.Время не указано
Задача об изолированных вершинах.Время не указано
Задача о хроматическом числе.Время не указано
Задача о полном графе на четырёх вершинах.Время не указано
Задача о непересекающихся парах случайных подмножеств.Время не указано
Применение схемы Бернулли к задаче о раскраскеВремя не указано
Применение схемы Бернулли к задаче о раскраске. Введение.Время не указано
Обобщение задачи о раскраске пятнадцати множеств на случай произвольного числа множеств.Время не указано
Формулировка теоремы.Время не указано
Доказательство теоремы: первая раскраска.Время не указано
Доказательство теоремы: вторая раскраска, определение «плохого» события F.Время не указано
Доказательство теоремы: оценивание вероятности события F через вероятности событий A, A', C.Время не указано
Доказательство теоремы: оценивание вероятностей событий A, A'.Время не указано
Доказательство теоремы: оценивание вероятностей событий C.Время не указано
Доказательство теоремы: оценивание вероятности события F.Время не указано
Завершение доказательства: нахождение параметра p.Время не указано
Задача о числе Рамсея.Время не указано
Задача о родительском собрании.Время не указано
Независимые случайные величины и закон больших чиселВремя не указано
Независимые случайные величины и закон больших чисел. Определение независимости двух событий и независимости в совокупности.Время не указано
Математическое ожидание произведения независимых случайных величин.Время не указано
Дисперсия суммы независимых случайных величин.Время не указано
Существование двух зависимых некоррелированных случайных величин.Время не указано
Формулировка закона больших чисел.Время не указано
Доказательство закона больших чисел.Время не указано
Задача о независимых случайных величинах.Время не указано
Задача об индикаторах в случайном графе.Время не указано
Задача о бесконечной серии испытаний Бернулли.Время не указано
Задача о математическом ожидании произведения случайных величин.Время не указано
Задача об изолированных вершинах случайного двудольного графа.Время не указано
Предельные теоремыВремя не указано
Предельные теоремы. Математическое ожидание и дисперсия числа успехов в схеме Бернулли. Теорема Пуассона.Время не указано
Доказательство теоремы Пуассона.Время не указано
Теорема Муавра — Лапласа.Время не указано
Задача о двух гардеробах.Время не указано
Решение задачи о двух гардеробах.Время не указано
Задача про пьяницу.Время не указано
Применение неравенства Чебышева.Время не указано
Применение интегральной предельной теоремы.Время не указано
Экспоненциальная вероятность.Время не указано
Задача о случайных цифрах.Время не указано
Задача о стенографисте.Время не указано
Задача о благотворительном фонде.Время не указано
Задача об асимптотике вероятности фиксированного числа успехов.Время не указано
Геометрическая вероятностьВремя не указано
Геометрическая вероятность.Время не указано
Задача о встрече.Время не указано
Решение задачи о встрече для случая дискретного времени.Время не указано
Решение задачи для случая непрерывного времени, геометрическая вероятность.Время не указано
Парадокс Бертрана.Время не указано
Задача о нахождении минимального числа пустых треугольников.Время не указано
Вероятностный метод в задаче о нахождении минимального числа пустых треугольников.Время не указано
Задача о касательных к окружности.Время не указано
Задача о двух случайных точках на отрезке.Время не указано
Задача о трёх случайных точках на окружности.Время не указано
Задача о треугольнике, составленном из трёх случайных отрезков.Время не указано
Колмогоровская аксиоматикаВремя не указано
Колмогоровская аксиоматика. Отличия понятий гемеотрической и классической вероятностей.Время не указано
Колмогоровское определение вероятностного пространства: сигма-алгебра событий.Время не указано
Колмогоровское определение вероятностного пространства: вероятность.Время не указано
Интуитивное определение случайной величины.Время не указано
Борелевская сигма-алгебра.Время не указано
Случайная величина и функция распределения.Время не указано
Свойства функции распределения.Время не указано
Задача об операциях, определяющих алгебру.Время не указано
Задача о пересечении сигма-алгебр.Время не указано
Абсолютно непрерывные случайные величиныВремя не указано
Абсолютно непрерывные случайные величины. Дискретные распределения: определение и примеры.Время не указано
Распределение Пуассона.Время не указано
Абсолютно непрерывные распределения: определение.Время не указано
Равномерное распределение.Время не указано
Стандартное нормальное распределение.Время не указано
Нормальное распределение.Время не указано
Экспоненциальное и хи-квадрат распределения.Время не указано
Сингулярные распределения.Время не указано
Математическое ожидание и дисперсия.Время не указано
Математическое ожидание функции от случайной величины.Время не указано
Моменты случайной величины.Время не указано
Независимые случайные величины.Время не указано
Задача о моментах стандартной нормальной случайной величины.Время не указано
Задача о преобразовании стандартной нормальной случайной величины.Время не указано
Задача о случайных величинах без математического ожидания.Время не указано
Задача о преобразовании случайной величины с распределением Коши.Время не указано
Утверждения теории вероятностей для произвольных случайных величинВремя не указано
Утверждения теории вероятностей для произвольных случайных величин. Неравенство Маркова, неравенство Чебышева и закон больших чисел.Время не указано
Виды сходимостей случайных величин.Время не указано
Из сходимости по вероятности не следует сходимости почти наверно.Время не указано
Усиленный закон больших чисел.Время не указано
Центральная предельная теорема.Время не указано
Формула свёртки.Время не указано
Другие функции.Время не указано
Задача о порядковых статистиках.Время не указано
Задача о плотности разности независимых случайных величин.Время не указано
Задача о вычисления вероятностей.Время не указано
Задача о видах сходимостей случайных величин.Время не указано
Задача о сумме независимых биномиальных случайных величин.Время не указано
Метод моментовВремя не указано
Метод моментов. Связь первых моментов и распределения случайной величины.Время не указано
Факториальные моменты.Время не указано
Формула обращения.Время не указано
Пуассоновская аппроксимация.Время не указано
Деревья в случайном графе.Время не указано
Отсутствие деревьев.Время не указано
Пуассоновское число деревьев: вычисление математического ожидания.Время не указано
Пуассоновское число деревьев: вычисление второго факториального момента.Время не указано
Пуассоновское число деревьев: вычисление остальных факториальных моментов.Время не указано
Задача о пороговой вероятности, предел вероятности равен нулю.Время не указано
Задача о пороговой вероятности, предел вероятности равен единице.Время не указано
Задача о формуле обращения.Время не указано
Задача о производящей функции.Время не указано
Доказательство центральной предельной теоремы в случае конечных моментов.Время не указано
Альтернативы для выбора
Похожие курсы по этой теме
Это другие программы на близкую тему. Они не считаются тем же курсом: сравните содержание, преподавателей и условия.
Ещё один курс в направлении «Математика и естественные науки»
Онлайн-марафон – это эффективный способ в сжатые сроки вспомнить школьную математику или восполнить необходимые знания для работы в Data Science или программировании.
Что известно об альтернативе
Сопровождение: Вы сможете задавать вопросы преподавателям как в режиме реального времени, так и в Telegram-чате курса. источник ↗︎
Наш мир — полностью вероятностный. На вероятностях строится медицина, квантовая физика, расчеты конструкций мостов, небоскребов и самолетов и наша жизнь: никто не даст гарантий, что лекарство поможет, бизнес станет успешным, а новые отношения будут лучше предыдущих. Принимая решения, мы всегда рискуем — такова физика н
Математический анализ является одним из основных курсов, формирующих математическое образование обучающихся. Методы математического анализа лежат в основе всех изучаемых физических и математических дисциплин. Данная дисциплина призвана дать обучающимся математический аппарат, который будет использоваться в дальнейшем п
![Обложка курса: Введение в теорию вероятностей [Андрей Райгородский]. Площадка: Складчик](/_next/image?url=%2Fmedia%2Fcourses%2Fvvedenie-v-teoriyu-veroyatnostey-andrey-raygorodskiy-skladchik-9e317ee2.webp&w=1200&q=75)
![Обложка курса: «[Борис Трушин] Теория вероятностей с нуля и до ЕГЭ» [Фоксфорд]. Площадка: Sharewood](/_next/image?url=%2Fmedia%2Fcourses%2Fboris-trushin-teoriya-veroyatnostey-s-nulya-i-do-ege-foksford-sharewood-editorial-f056feef.webp&w=640&q=75)
![Обложка курса: «Введение в математику для Data Science» [Вениамин Жиленко, Никита Ларионов]. Площадка: Sharewood](/_next/image?url=%2Fmedia%2Fcourses%2Fvvedenie-v-matematiku-dlya-data-science-veniamin-zhilenko-niki-sharewood-editorial-e1b17dae.webp&w=640&q=75)
![Обложка курса: «Комбинаторика и теория вероятностей в школьном курсе математики» [Максимов Дмитрий]. Площадка: Sharewood](/_next/image?url=%2Fmedia%2Fcourses%2Fkombinatorika-i-teoriya-veroyatnostey-v-shkolnom-kurse-matemat-sharewood-editorial-328efeec.webp&w=640&q=75)
![Обложка курса: «Теория вероятностей: как принимать лучшие решения» [Level One, Роман Олейников]. Площадка: Sharewood](/_next/image?url=%2Fmedia%2Fcourses%2Fteoriya-veroyatnostey-kak-prinimat-luchshie-resheniya-level-on-sharewood-editorial-edfee3af.webp&w=640&q=75)
![Обложка курса: [FOXFORD] Теория вероятностей (миникурс по математике для 7–11 классов). Площадка: Складчик](/_next/image?url=%2Fmedia%2Fcourses%2Ffoxford-teoriya-veroyatnostey-minikurs-po-matematike-dlya-7-11-skladchik-b64a18f6.webp&w=640&q=75)
![Обложка курса: Введение в математический анализ для поступающих в магистратуру [МФТИ] [Яков Дымарский, Антон Скубачевский]. Площадка: Складчик](/_next/image?url=%2Fmedia%2Fcourses%2Fvvedenie-v-matematicheskiy-analiz-dlya-postupayushchikh-v-magi-skladchik-b993f433.webp&w=640&q=75)