Емпіричні методи програмної інженерії

Вид материала

Документы

Содержание Форми та методи навчання

Подобный материал:

• Основи програмної інженерії, 2432.6kb.
• План: Об'єкт та предмет політології. Політологія І суміжні науки. Загально наукові, 56.9kb.
• Назва модуля: Моделювання та аналіз програмного забезпечення Код модуля, 36.38kb.
• Онтологічні моделі опису готових ресурсів у розробці програм, 202.38kb.
• Апаратна складова, 214.38kb.
• Назва модуля “Дешифрування та цифрова обробка зображень”, 24.35kb.
• Уки Логіка потрібна скрізь, де постає потреба приводити в певний порядок розрізнені, 292.06kb.
• Програма вступного іспиту до аспірантури та кандидатських екзаменів зі спеціальності, 62.58kb.
• Методи ціноутворення, 1398.58kb.
• Назва реферату: Емпіричні факти та теоретичні узагальнення в наці Розділ, 302.62kb.

Емпіричні методи програмної інженерії

(анотація)


4 кредити


Мета та зміст: засвоєння принципів застосування емпіричних методів у галузі програмної інженерії. Розглядаються основи описової статистики, дискретні та безперервні розподіли ймовірностей, методи оцінювання параметрів регревійних залежностей, кореляції, статистичні тести, найуживаніші у галузі програмної інженерії. Також методи планування експерименту і перевірка гіпотез. Застосування емпіричних методів для аналізу продуктивності та надійності програмних систем тощо.


Тривалість: 3-й семестр, обсяг 144 години (10 години лекцій, 10 годин семінарських занять)


Форми та методи навчання: лекції, практичні та лабораторні роботи


Оцінювання: іспит


Література:

основна

1. И. Гайдышев. Анализ и обработка данных: специальный справочник.– СПб: Питер, 2001. – 752 с.

додаткова

1. Эйзен С., Афифи А. Статистический анализ. Подход с использованием ЭВМ. -М.: Мир, 1982. – 488 с.

2. Ю.Н. Тюрин, А.А. Макаров. Статистический анализ данных на компьютере -М.: Инфра, 1997. – 528 с.

3.STATISTICA. Искусство анализа данных на компьютере: Для профессионалов (2-е издание) Боровиков В. Издательство “Питер“, 2003. -688 с.


Забезпечуючи дисципліни (попередні знання): Теорія ймовірностей і математична статистика


Курс - Обов'язковий