Geum.ru

Аннотация примерной программы учебной дисциплины «Статистические методы обработки информации» Цели и задачи дисциплины

Вид материалаДокументы

Содержание


Требования к уровню освоения содержания дисциплины.
Содержание дисциплины. Основные разделы.
Подобный материал:
Форма 2


Аннотация примерной программы учебной дисциплины

«Статистические методы обработки информации»


  1. Цели и задачи дисциплины

Цели дисциплины

получение основных сведений о прикладных методах и средствах статистической обработки экспериментальных данных и их применении в различных областях.


Задачи дисциплины

является изучение моделей представления и описания стохастических данных, понятийной базы и прикладных методов теории вероятностей и математической статистики, формирования навыков использования современных программных инструментов, предназначенных для решения задач статистической обработки экспериментальных данных.

  1. Требования к уровню освоения содержания дисциплины.


Процесс изучения дисциплины направлен на формирование у обучаемого следующих компетенций:

 ОК-11 – владение основными методами, способами и средствами получения, хранения, переработки информации, готовность использовать компьютер как средство работы с информацией;

– ПК-2 – способность демонстрировать базовые знания в области естественнонаучных дисциплин и готовность использовать основные законы в профессиональной деятельности, применять методы математического анализа и моделирования, теоретического и экспериментального исследования;

– ПК-3 – готовность выявить естественнонаучную сущность проблем, возникающих в ходе профессиональной деятельности, и способность привлечь для их решения соответствующий физико-математический аппарат;

 ПК-6 – способность и готовность анализировать научно-техническую информацию, изучать отечественный и зарубежный опыт по тематике исследования;

 ПК-14 – способность выполнять численные и экспериментальные исследования, проводить обработку и анализировать результаты.


В результате изучения дисциплины студент должен:

Знать: основные понятия теории вероятностей и математической статистики модели и задачи представления статистических данных, прикладные методы их обработки.

Уметь: использовать на практике методы статистической обработки данных в конкретных областях с применением компьютера и современных информационных технологий

Владеть: навыками построения вероятностных моделей реальных явлений и процессов

  1. Содержание дисциплины. Основные разделы.

№ п/п
Наименование раздела дисциплины
Содержание раздела

1
Введение в проблематику
Цели и задачи дисциплины. Содержательное понятие и примеры стохастических данных; случайные величины и случайные функции как модели представления стохастических данных; содержательная характеристика задач и методов статистической обработки данных.

2
Основные понятия теории вероятностей
Пространство событий; определение понятия вероятности; условные вероятности и формула полной вероятности; случайные величины; законы распределения и числовые характеристики случайных величин.

3
Элементы теории случайных процессов
Понятие случайной функции; законы распределения и числовые характеристики случайных функций; cтационарные и нестационарные процессы.

4
Основные задачи математической статистики и процедуры статистического оценивания
Задачи математической статистики (оценка числовых характеристик, определение законов распределения, оценка параметров законов распределения); процедура построения статистического закона распределения (гистограммы); вычисление оценок числовых характеристик случайных величин и случайных функций; построение доверительных интервалов для оценок; метод наименьших квадратов; методы группирования объектов; процедуры выявления взаимосвязей в стохастических данных; методы анализа временных рядов.

5
Применение программных библиотек для решения задач статистической обработки данных
Краткий обзор современных библиотек. Примеры решения задач статистической обработки данных в среде MATLAB.