Большинство задач приведено с подробными решениями. Как правило, вслед за разобранной задачей приводится набор аналогичных задач для самостоятельного решения, способствующих закреплению материала.
Задачник охватывает все основные разделы курса "Теория вероятностей и математическая статистика", который читается в настоящее время в НИУ ВШЭ: основные сведения о дискретных случайных величинах; основные дискретные распределения: распределение Бернулли, биномиальное распределение, распределение Пуассона, геометрическое распределение; условная вероятность, формула умножения вероятностей, формула полной вероятности, формула Байеса; абс??лютно непрерывные случайные величины; основные абсолютно непрерывные распределения: равномерное распределение, нормальное распределение, показательное (экспоненциальное) распределение; центральная предельная теорема, неравенство Берри-Эссеена; абсолютно непрерывные случайные векторы; основные способы получения точечных оценок: метод моментов, метод максимального правдоподобия; основные характеристики оценок: несмещенность, эффективность и состоятельность; доверительные интервалы; тестирование параметрических гипотез (при помощи леммы Неймана-Пирсона); хи-квадрат критерий Пирсона; тестирование параметрических гипотез (при помощи метода максимального правдоподобия): тест отношения правдоподобия, тест Вальда, тест множителей Лагранжа.
В дополнениях 1 и 2 пособия рассматриваются задачи (с решениями), относящиеся к более сложным темам: свойства вероятностной меры; сходимость по вероятности и по распределению.

В первую очередь пособие предназначено для студентов экономических специальностей и преподавателей, ведущих практические занятия по курсу "Теория вероятностей и математическая статистика". Однако оно также может быть использовано для проведения практических занятий по аналогичному курсу в технических вузах.]]>