IIST SYLLABUS 1 | Page 30

  SEMESTER V    MA311     PROBABILITY AND STATISTICS (3 ‐ 0 ‐ 0)  3 credits    Probability  Distributions:  binomial  distribution,  hyper  geometric  distribution  –  Poisson  approximation  to  the  binomial,  geometric  distribution,  normal  distribution  –  normal  approximation  to  the  binomial  distribution,  uniform  distribution,  gamma  distribution,  beta  distribution,  and  Weibull  distribution  –  mathematical  expectation  and  moments,  mean,  variance, moment generating function, and characteristic function – random Variable, discrete  and continuous random variables  Sampling  Distributions  and  Inference  Concerning  Means:  population  and  samples  –  central  limit  theorem  –  sampling  distributions  of  mean  and  variance  –  point  estimation  –  confidence  interval for mean, variance and proportions – tests of hypotheses, the null hypotheses and the  significance  tests  –  control  charts  for  variables  and  attributes  –  acceptance  sampling  by  attributes  –  simple,  double  and  sequential  sampling  plans  –  design  of  experiments.   Correlation and Regression Analysis: curve fitting by the method of least squares – chi‐square  test of goodness of fit – contingency tables – inference based on the least square estimators – regression – correlation – inference concerning correlation coefficient.  Textbook:   1. Walpole,  W.  E.,  Myers,  R.  H.,  Myers,  S.  L.,  and  Ye,  K.,  Probability  &  Statistics  for  Engineers & Scientists, 9th ed., Pearson Education (2012).   References:   1. Johnson, R. A., Miller & Freund's Probability and Statistics for Engineers, 6th ed., Prentice  Hall (2000).   2. Levin, R. I. and Rubin, D. S., Statistics for Management, 7th ed., Prentice Hall (1998).   3. Milton,  J.  S.  and  Arnold,  J.  C.,  Introduction  to  Probability  and  Statistics:  Principles  and  Applications for Engineering and the Computing Sciences, McGraw‐Hill (2002).   4. Ross,  S.  M.,  Introduction  to  Probability  and  Statistics  for  Engineers  and  Scientists,  3rd ed., Academic Press (2004).   5. Feller, W., An Introduction to Probability Theory and Its Applications, vol.1 & vol.2, John  Wiley (1968).   6. Hogg, R. V., Craig, T., and McKean, J. W., Introduction to Mathematical Statistics, 6th ed.,  Prentice Hall (2004)   7. Hogg,  R.  V.  and  Tanis,  E.  A.,  Probability  and  Statistical  Inference,  7th  ed.,  Prentice  Hall  (2005).   8. Larsen,  R.  J.  and  Marx,  M.  L.,  An  Introduction  to  Mathematical  Statistics  and  Its  Applications, 4th ed., Prentice Hall (2005).   9. Mendenhall,  W.,  Wackerly,  D.,  and  Scheaffer,  R.  L.,  Mathematical  Statistics  with  Applications, 7th ed., Duxbury Press (2007).     30