Applied Mathematical Statistics Семестр Трудоемкость 4 зет / 144 часов. Пререквизиты: Дисциплина согласована с рабочими программа

Вид материала

Программа

Содержание Знать методы статистической обработки случайных величин, процессов и полей. Уметь

Подобный материал:

• Магистерская программа, 2 семестр Направление: 030400 «История» Цикл: сдм 04 Статус, 379.25kb.
• Магистерская программа, 2 семестр Направление: 030400 «История» Цикл: сдм 05 Статус, 473.16kb.
• Бакалаврская программа, 5 семестр Направление: 030400 «История» Цикл: опд. Ф. 03 Статус, 206.87kb.
• Бакалаврская программа, 7 семестр Направление: 030400 «История» Цикл: сд04 Статус дисциплины:, 204.98kb.
• Магистерская программа № Кафедра политических наук Направление : Политология Дисциплина:, 219.18kb.
• Бакалаврская программа № Кафедра Социологии. Направление : Социология Дисциплина, 407.55kb.
• Образовательная программа 200100 Приборостроение Дисциплина Синтез автоматических приборных, 31.73kb.
• Описание курса, 659.88kb.
• Программа по изучению дисциплины биология для студентов специальности 050608 Экология, 580.49kb.
• Бакалаврская программа №520400 Кафедра: онтологии и теории познания Направление : Философия, 218.22kb.

Аннотация дисциплины

Прикладные методы математической статистики

(Applied Mathematical Statistics)


Семестр 5. Трудоемкость 4 ЗЕТ / 144 часов.


Пререквизиты:

Дисциплина согласована с рабочими программами изученных ранее дисциплин:

1) Алгебра и геометрия

2) Математический анализ

3) Теория вероятностей и математическая статистика

4) Метрология и радиоизмерения


Постреквизиты:

Дисциплина обеспечивает следующие дисциплины:

<sub>1) Радиотехнические цепи и сигналы

2) Радиоавтоматика

3) Статистическая теория радиотехнических систем

4) Теория связи

5) Радиотехнические системы

6) Телекоммуникационные системы

7) Радиотехнические системы передачи информации</sub>


Результаты изучения дисциплины:

В результате изучения данной дисциплины студенты должны

1. Знать методы статистической обработки случайных величин, процессов и полей.
   
2. Уметь решать задачи обработки сигналов, связанные с адекватным выбором и использованием методов математической статистики.
   
3. Владеть методами математической статистики, включая вычислительные процедуры.
   
4. Иметь представление о роли математической статистики в обработке данных и о значении математической подготовки научно-педагогических кадров в 21 веке.
   

Разделы и темы дисциплины:

Введение

Тема 1. Основные понятия математической статистики.

Тема 2. Определение неизвестных функции распределения и плотности вероятности.

Тема 3. Определение неизвестных параметров распределения.

Тема 4. Элементы регрессионного анализа.

Тема 5. Оценка характеристик случайных процессов.

Тема 6. Проверка статистических гипотез.

Тема 7. Многомерный статистический анализ.

Тема 8. Оценивание параметров случайных полей.

Заключение.


Виды и объемы учебной работы:

лекции – 36 часов, практические занятия – 36 часов

Дифференцированный зачет – 5 семестр.


Дисциплину обеспечивает кафедра РС (ответственный – доц. Пыко С.А.)