Geum.ru

Рабочая программа учебной дисциплины теория вероятностей и математическая статистика Направление подготовки 210400 Радиотехника

Вид материалаРабочая программа

Содержание


Радиотехнические средства приема, передачи и обработки сигналов
1. Цели и задачи учебной дисциплины
2. Место учебной дисциплины в структуре ООП
Перед изучением дисциплины у студента должны быть сформированы следующие компетенции
3. Требования к результатам освоения дисциплины
4. Образовательные технологии
5. Структура учебной дисциплины (модуля)
5.1 Содержание учебной дисциплины. Объем дисциплины и виды учебных занятий
Самостоятельная работа (всего)
И(или) другие виды самостоятельной работы
5.2 Содержание разделов учебной дисциплины
5.3 Разделы учебной дисциплины и междисциплинарные связи с обеспечиваемыми (последующими) дисциплинами
5.4 Разделы дисциплин и виды занятий
6. Лабораторный практикум
10. Материально-техническое обеспечение дисциплины
Подобный материал:
  1   2   3   4

Министерство образования и науки Российской Федерации

ГОУ ВПО «Мордовский государственный университет им. Н.П.Огарёва»

Институт физики и химии


Кафедра систем автоматизированного проектирования



«УТВЕРЖДАЮ»

_____________________

_____________________

«______»__________201_ г.



РАБОЧАЯ ПРОГРАММА УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ

Теория вероятностей и математическая статистика


Направление подготовки

210400 Радиотехника


Профиль подготовки

Радиотехнические средства приема, передачи и обработки сигналов


Квалификация (степень) выпускника

Бакалавр


Форма обучения

очная


г. Саранск

2011 г.

1. Цели и задачи учебной дисциплины:

Целью освоения курса «Теория вероятностей и математическая статистика» является знание основных методов прикладной статистики, применяемых для решения задач физики и техники.

В процессе изучения дисциплины решаются следующие задачи:

  овладение важнейшими понятиями теории вероятностей как основополагающей составляющей статистических методов;

  овладение наиболее распространенными параметрическими и непараметрическими методами математической статистики;

  формирование устойчивых навыков применения компьютерных технологий для решения задач статистики, научном анализе ситуаций, возникающих в ходе создания новой техники и новых технологий;

  умение отбирать эффективные статистические методы решения конкретной задачи и интерпретировать полученные результаты.


2. Место учебной дисциплины в структуре ООП:

Дисциплина «Теория вероятностей и математическая статистика» относится к вариативной части естественно-научного цикла.

Перед изучением дисциплины у студента должны быть сформированы следующие компетенции:

– владеет культурой мышления, способен к обобщению, анализу, восприятию информации, постановке цели и выбору путей её достижения (ОК–1);

– умеет логически верно, аргументированно и ясно строить устную и письменную речь (ОК-2);

    – владеет основными методами, способами и средствами получения, хранения, переработки информации, имеет навыки работы с компьютером, как средством управления информацией (ОК-12);

    – способен работать с информацией в глобальных компьютерных сетях (ОК-13).

Необходимыми для изучения данной дисциплины являются знания математики и информатики в следующем объеме:

    – математика: дифференциальное и интегральное исчисление, свойства элементарных функций;

    – информатика: алгоритмы, электронные таблицы;

Помимо самостоятельного значения курс является предшествующей дисциплиной для многих общепрофессиональных дисциплин, в которых применяются компьютерные технологии и методы математической статистики для решения профессиональных задач.


3. Требования к результатам освоения дисциплины

Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетенций:

– использует основные законы естественнонаучных дисциплин в профессиональной деятельности, применяет методы математического анализа и моделирования, теоретического и экспериментального исследования (ОК-10);

– представляет адекватную современному уровню знаний научную картину мира на основе знания основных положений, законов и методов естественных наук и математики (ПК-1);

– способен выявлять естественнонаучную сущность проблем, возникающих в ходе профессиональной деятельности, привлекать для их решения соответствующий физико-математический аппарат (ПК-2);

– владеет основными приемами обработки и представления экспериментальных данных (ПК-5).

В результате изучения дисциплины студент должен:

    Знать:

– основные понятия теории вероятностей и математической статистики;

– основные статистические методов;

– основные параметрических и непараметрических критериев и границы их применимости;

    Уметь:

– определять наиболее эффективный статистический метод решения конкретной задачи;

– вычислять точечные и интервальные оценки;

– применять электронные таблицы для проведения расчетов, в том числе с использованием встроенных параметрических критериев;

– интерпретировать результаты статистических расчетов;

    Владеть:

– методами расчета статистических величин;

– навыками применения статистических таблиц для проверки статистических гипотез;

– современных методами решения задач статистики с использованием компьютера.



4. Образовательные технологии

Изучение дисциплины предполагает использование традиционных способов коллективного обучения – лекций, лабораторных занятий, индивидуальных заданий с последующей отчетностью. Применяемые информационные технологии: лекции в форме презентаций, обучающие и тестирующие программы, электронные учебники.


5. Структура учебной дисциплины (модуля)



№

п/п
Раздел учебной дисциплины
Курс
Семестр
Неделя семестра
Виды учебной работы, в т.ч. СРС и трудоёмкость (в часах)
Формы текущего контроля успеваемости
(по неделям семестра)
Форма промежуточной аттестации

Лекции
Лабораторные занятия
СРС

1.
Основы теории вероятностей
2
4
1
2



2






2.
Основные понятия статистики
2
4
2
2
4
4
Отчет по
ЛР№1, 2



3.
Проверка статистических гипотез
2
4
3-10
6
16
20
Отчет по
ЛР№3-6



4.
Определение корреляционной зависимости
2
4
11-15
4
12
20
Отчет по
ЛР№7-12



5.
Однофакторный дисперсионный анализ
2
4
16-18
4
4
8
Отчет по
ЛР№13
зачет


5.1 Содержание учебной дисциплины. Объем дисциплины и виды учебных занятий


Вид учебной работы
Всего

часов
Семестры

4

Аудиторные занятия (всего)
54
54

В том числе:






Лекции
18
18

Практические занятия (ПЗ)






Семинары (С)






Лабораторные работы (ЛР)
36
36

Самостоятельная работа (всего)
54
54

В том числе:






Курсовая работа






Контрольная работа






Расчетно-графические работы






Реферат






И(или) другие виды самостоятельной работы:
54
54

Подготовка к лабораторным работам
46
46

Подготовка к практическим занятиям







Подготовка к зачету
8
8

Подготовка к экзамену






Вид текущего контроля успеваемости






Вид промежуточной аттестации




зач.

Общая трудоемкость дисциплины Час.

Зач. ед.
108

3
108

3


5.2 Содержание разделов учебной дисциплины


№ п/п

Наименование раздела дисциплины

Содержание раздела
Формы текущего контроля успеваемости (по неделям семестра)

1.
Основы теории вероятностей
Понятие случайного события, вероятности случайного события, теоремы сложения и умножения вероятностей, понятие условной вероятности, понятие полной вероятности, понятие закона распределения, основные виды распределений случайной величины



2.
Основные понятия статистики
Выборочные оценки. Интервальные оценки. Вариационные ряды. Структурные средние.
Отчет по
ЛР№1, 2
(1, 2 неделя)

3.
Проверка статистических гипотез
Сравнение независимых выборок: критерий Стьюдента, критерий Ван-дер-Вардена, критерий Манна-Уитни, критерий Неймени, парный критерий Стьюдента, критерий Уилкоксона, проверка соответствия распределения нормальному закону.
Отчет по
ЛР№3-6

(3-10 недели)

4.
Определение корреляционной зависимости
Эмпирический коэффициент корреляции, коэффициент корреляции рангов Смирмена, коэффициент ассоциации, коэффициент Чупрова, бисериальныый коэффициент корреляции. Построение уравнений регрессии.
Отчет по
ЛР№7-12
(11-15 недели)

5.
Однофакторный дисперсионный анализ
Однофакторный дисперсионный анализ равномерных и неравномерных комплексов. Критерий Пейджа. Дисперсионный анализ для зависимых выборок
Отчет по
ЛР№13
(16-18 недели)

5.3 Разделы учебной дисциплины и междисциплинарные связи с обеспечиваемыми (последующими) дисциплинами


№ п/п
Наименование обеспечиваемых (последующих) дисциплин
№ № разделов данной дисциплины, необходимых для изучения обеспечиваемых (последующих) дисциплин

1
2
3
4
5

1
Основы схемотехнического моделирования



+
+
+



2
Метрология и радиоизмерения



+
+
+
+

3
Радиотехнические цепи и сигналы



+
+
+



4
Основы компьютерного проектирования РЭС



+
+
+



5
Схемотехника аналоговых электронных устройств



+
+
+



6
Цифровые устройства и микропроцессоры



+
+
+



7
Цифровая обработка сигналов



+
+
+





5.4 Разделы дисциплин и виды занятий

№ п/п
Наименование раздела дисциплины
Лекц.
Практ.

зан.
Лаб.

зан.
Семин.
СРС
Всего

час.

1.
Основы теории вероятностей
2









2
4

2.
Основные понятия статистики
2



4



4
10

3.
Проверка статистических гипотез
6



16



20
42

4.
Определение корреляционной зависимости
4



12



20
38

5.
Однофакторный дисперсионный анализ
4



4



8
16


6. Лабораторный практикум


№ п/п
№ раздела дисциплины
Наименования лабораторных работ
Трудоем-кость (час.)

1
2
Формирование вариационного ряда
2

2
2
Вычисление выборочных и интервальных оценок
2

3
3
Критерий Стьюдента для независимых выборок
4

4
3
Парный критерий Стьюдента
4

5
3
Критерий Неймени
4

6
3
Проверка соответствия распределения случайной величины известному закону
4

7
4
Вычисление эмпирического коэффициента корреляции
2

8
4
Вычисление корреляционного отношения
2

9
4
Вычисление коэффициента ассоциации
2

10
4
Вычисление коэффициента Чупрова
2

11
4
Вычисление коэффициента корреляции рангов
2

12
4
Вычисление бисериального коэффициента корреляции
2

13
5
Однофакторный дисперсионный анализ: вычисление с применением формул и с применением пакета анализа
4