Планирование экспериментов: этапы, статистическое планирование, порядок составления планов. Врезультате изучения дисциплины «Математические методы обработки экспериментальной информации» студент должен

Вид материала

Документы

Содержание Задачей изучения дисциплины Основные дидактические единицы В результате изучения дисциплины «Математические методы обработки экспериментальной информации» студент должен

Подобный материал:

• Планирование экспериментов, 70.57kb.
• Аннотация примерной программы учебной дисциплины «Планирование, обработка и анализ, 71.54kb.
• Курс предполагает активное участие студентов в освоении предлагаемых методов работы, 124.61kb.
• Планирование эксперимента и обработка результатов методические указания к самостоятельной, 432.96kb.
• Задачи изучения дисциплины Врезультате изучения дисциплины студент должен: сформировать, 148.27kb.
• Задачи изучения дисциплины Врезультате изучения дисциплины студент должен: сформировать, 190.25kb.
• Программа курса «Математические методы обработки геологической информации», 47.6kb.
• Календарно-тематическое планирование по географии 6 класс, 895.04kb.
• Планирование деятельности предприятия, виды планов, их назначение, содержание. Основные, 33.2kb.
• Аннотация рабочей программы учебной дисциплины маркетинговое планирование и аудит (название, 62.05kb.

Аннотация дисциплины

«Математические методы обработки экспериментальной информации»


Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 4 ЗЕ (144 час.)

Цель дисциплины: состоит в обучении студентов классическим и современным математическим методам обработ­ки экспериментальных данных, полученных при пассивном или актив­ном экспериментах, а также методам планирования оптимальных экспе­риментов.

Задачей изучения дисциплины: является освоение методов обработки экспериментальных данных, полученных в ходе проведения различного рода экспериментов.

Основные дидактические единицы:

Основы обработки статистической информации. Анализ методов обработки экспериментальных данных.

Статистический, дисперсионный, корреляционный, регрессионный анализы.

Планирование экспериментов: этапы, статистическое планирование, порядок составления планов.


В результате изучения дисциплины «Математические методы обработки экспериментальной информации» студент должен:

знать: классические и современные математические методы обработ­ки экспериментальных данных.

уметь: производить статистический, дисперсионный, корреляционный, регрессионный анализы экспериментальных данных.

владеть: навыками постановки вычислительного эксперимента и обработки получившихся данных.


Виды учебной работы: лекции, практические занятия.

Изучение дисциплины заканчивается зачетом.