מרחבי הסתברות, אלגברה של קבוצות, קומבינטוריקה, הסתברות מותנית, אי תלות, כללי שרשרת, הסתברות שלמה, חוק בייז, משתנים מקריים, התפלגות משותפת, התפלגויות מותנות, תוחלת, שונות, שונות משותפת, מתאם, התפלגויות בדידות: בינומית, פואסונית, גיאומטרית, אחידה. אי שוויון צ'בישב, חוק המספרים הגדולים. החוק החלש של המספרים הגדולים וקירוב נורמלי להתפלגות הבינומית.

ארגון המחשב. שפת התכנות C: קלט/פלט, משתנים, פונקציות, בקרת זרימה: משפטי תנאי ולולאות, מערכים, אופרטורים, רקורסיה, מצביעים, מחרוזות, הקצאת זכרון דינמית, רשומות.

מבוא לאלגוריתמים. תכנון אלגוריתמים: הפרד ומשול. אלגוריתמים למיון וחיפוש. אלגוריתמים לבעיות נומריות: מציאת מספרים ראשוניים, חישוב המחלק המשותף הגדול ביותר, מציאת אפס של פונקציה.

מושגי יסוד בסיבוכיות. ניתוח סיבוכיות זמן.

נתונים כמותיים, תאור ותמצות קובץ של נתונים: מיקום, פיזור, נטייה ותלות, תרשימי ענף וגזע. קופסא, צפיפות ופיזור. מחקרים כמותיים: מבוקרים, ניסויים ותצפיות. בעיות בהסקה סטטיסטית: אוכלוסיה ומדגם, פרמטרים ואומדים, אמידה נקודתית והערכת אי הוודאות (פרמטרית וא-פרמטרית), אמידת רווח סמך, סקרים ומושגים בדגימה. אסכולות בהסקה: שכיחותית, נראותית, וביזיאנית. מבחני השערות: גישה פרמטרית וא-פרמטרית, השוואת שני מידגמים, השימוש בתוכנה סטטיסטית (כגון: Splus) ליישום השיטות.

מרחבי הסתברות כלליים; משתנה מקרי, פונקצית ההתפלגות המצטברת ותכונותיה; משתנים מקריים חד ממדיים בדידים, רציפים, פונקצית ההסתברות ופונקצית הצפיפות ותכונותיהן; משתנים מקריים דו-ממדיים בדידים ורציפים, פונקציות הסתברות וצפיפות שוליות ומותנות; תוחלת, שונות, שונות משותפת, מקדם מתאם, תוחלת ושונות מותנים; הפונקציה היוצרת, הפונקציה האופיינית, הפונקציה יוצרת המומנטים ותכונותיהן; התפלגויות חד-ממדיות מיוחדות; טרנספורמציות של משתנים מקריים חד-ממדיים ורב-ממדיים והתפלגות סכום משתנים מקריים. חוקי גבול - אי שויונות מרקוב וצ'בישב, התכנסות בהסתברות וכמעט בכל מקום, חוקים חלשים של מספרים גדולים, התכנסות בהתפלגות, הקשר בין ההתכנסויות השונות, משפט הגבול המרכזי ושימושיו; ההתפלגות הנורמלית הדו ממדית והרב ממדית.

מדגמים מקריים והתפלגויותיהם: סטטיסטי מספיק ושלם. שיטות אמידה: אומד בלתי מוטה, אומד נראות מקסימלית, אמידה בשיטת המומנטים, הקטנת השונות ע"י שיפור ראו-בלקוול. עקיבות, רווחי סמך.

הגדרת מרחב הסתברות, משתנה מקרי חד-ממדי בדיד ורציף, טרנספורמציה של משתנה מקרי חד-ממדי, משתנה מקרי דו-ממדי, טרנספורמציה של משתנה דו-ממדי, התפלגויות רציפות מיוחדות (אחידה, מעריכית, נורמלית, גמא, ביתא), התפלגויות מותנות ואי-תלות, התפלגויות רב-ממדיות, מומנטים, התפלגות דו-נורמלית, הפונקציה יוצרת המומנטים, ההתפלגויות הקשורות למודל הנורמלי ((F, t, x², חוקי גבול.

רגרסיה עם מנבא יחיד, אמידה נקודתית והסקה סטטיסטית על מקדמים ותחזיות, בדיקת התאמת המודל, השימוש בטרנספורמציות במקרים של אי-התאמה במקור, רגרסיה דרך הראשית, רגרסיה עם שני מנבאים, מתאם מרובה וחלקי, רגרסיה רב-משתנית, משתני דמה, בחירת מודל מתאים, שימושים ובעיות.

הקורס יעסוק במשחקים שיתופיים ויתרכז בעיקר במשחקים קואליציוניים ובמיקוח. הפתרונות מאופיינים על-ידי יעילות, יציבות קואליציונית והוגנות (fairness). מושגי הפתרון שיובאו כוללים את הליבה, קבוצות יציבות, הערך והגרעינון. כמחצית החומר מוכלת בפרקים ארבע עד שש של הספר בתורת המשחקים של האוניברסיטה הפתוחה. הקורס הינו בלתי תלוי בקורס משחקים לֹא-שיתופיים ודרישות הקדם זהות לאלו של משחקים לֹא-שיתופיים.

יפורסם.

נושאים בחקר ביצועים שלא נסקרו בחקר ביצועים 1, כגון: תורים, מלאי, תהליכי החלטה מרקוביים, אמינות, סדרור ותזמון, מיקום, תכנות בשלמים, תכנות מתמטי, סימולציה.