Рассмотрены основные вопросы теории вероятностей и математической статистики в соответствии с программой подготовки студентов, обучающихся в вузах. Для углубленного изучения курса приведены приложения теории вероятностей в компьютерных науках (computer science), а также отражены современные тенденции обработки данных, в известной мере опирающиеся на идеологию теории вероятностей и математической статистики, дан обзор ряда актуальных направлений (непараметрическая статистика, байесовская статистика, статистическая теория принятия решений, марковские цепи), современных направлений анализа данных (многомерный статистический анализ, статистическое обучение) в контексте развития общества и информационных технологий. В книге сделан акцент на системный подход, реализующий концепцию изучения (управления, прогнозирования, принятия решений) целеориентированных систем при наличии структурированных, слабоструктурированных и неструктурированных данных в условиях вероятностной природы данных, которая может быть расширена посредством разведочного анализа данных на логический, алгебро-геометрический и когнитивный аспект. Констатируется соответствие: Кибернетика 1.0, изучающая наблюдаемые системы – Классическая статистика; Кибернетика 2.0, изучающая наблюдающие системы – Байесовская статистика. Книга может быть положена в основу годового курса и отражает опыт преподавания авторами дисциплины в Кубанском государственном аграрном университете и Инженерно-технологической академии (ТРТИ) Южного федерального университета (ранее: ТРТИ, ТРТУ). Все иллюстрации к книге в цветном варианте и исходные данные для примеров в III и IV части доступны на сайте кафедры статистики и прикладной математики Кубанского ГАУ – web: https://kubsau.ru/education/chairs/statistics/publications/ Посвящается 100-летнему юбилею Кубанского государственного аграрного университета им. И.Т. Трубилина и 60-летию кафедры статистики и прикладной математики КубГАУ. Соответствует ФГОС ВО последнего поколения. Второе издание, переработанное и дополненное
