Разработчики программы повышения квалификации: Кисляков В. Е., д т. н., проф., проф

Вид материала

Документы

Содержание 1. Область применения 2. Характеристика подготовки по программе 3. Результаты освоения программы 4. Структура программы В том числе Модуль 1. Государственная политика в образовании Модуль 3. Основные сведения из математической статистики Модуль 4. Компьютерная обработка статистических данных. Модуль 5. Статистические методы построения, преобразования и оценки эмпирических зависимостей по экспериментальным данным. Модуль 6. Имитационное моделирование случайных процессов. 5. Содержание программы В том числе Модуль 1. Государственная политика в образовании Раздел 1. Двухуровневое образование в России. Компетентностный подход в образовании. Тема 1. Цели и задачи. Опыт уровневого обучения за рубежом. Опыт уровневого обучения по ГОС ВПО 2 поколения Тема 2. Особенности ФГОС. Организация учебного процесса на основе компетентностного подхода Раздел 1. Случайные величины. Законы распределения. Тема 1. Типы случайных величин. Функция распределения Тема 2. Закон распределения ДСВ. Закон распределения НСВ Тема 3. Числовые характеристики случайных величин ... Полное содержание

Подобный материал:

• Р. А. Хальфин 08. 12. 2006 г. N 6530-рх методические рекомендации, 1062.91kb.
• Программа студенческой олимпиады мгмсу по стоматологии 30. 10., 33.94kb.
• М. А. Рыбалко (отв редактор), проф, 973.68kb.
• Реферат циклу підручників «Україна в світовій політиці», 148.74kb.
• Колективу авторів у складі: проф. Гаращенко Ф. Г., проф. Закусило О. К., проф. Зайченко, 259.94kb.
• Программа по курсу "Уголовное право" / Сост проф. Б. С. Волков, проф. И. Д. Козочкин,, 638.15kb.
• Разработчики программы повышения квалификации: Дырдина Е. В., к т. н., доцент, начальник, 57.88kb.
• Задачи дисциплины: дать студентам представление о международном опыте молодежной политики, 168.37kb.
• Разработчики программы повышения квалификации: Проректор по учебной работе, к э. н.,, 381.25kb.
• Квалификационные тесты по дерматовенерологии Москва, 2267.11kb.

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ

РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ

ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ

ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

«СИБИРСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»

УТВЕРЖДАЮ: Ректор________________Е.А.Ваганов «____»__________2010г. м.п.

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ СТАТИСТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ДАННЫХ


Разработчики программы повышения квалификации:

Кисляков В.Е., д.т.н., проф., проф._____________________

^{Ф.И.О., ученая степень, звание, должность}

Вокин В.Н., к.т.н., доц., доц._____________________

^{Ф.И.О., ученая степень, звание, должность}

Веретенова Т.А., доц.___________________________

^{Ф.И.О., ученая степень, звание, должность}


Составители учебно-тематического плана программы повышения квалификации:


Ромашкин Ю.В., к.т.н., доц., доц.__________________

^{Ф.И.О., ученая степень, звание, должность}

Веретенова Т.А.,доц._____________________________

^{Ф.И.О., ученая степень, звание, должность}

1. ОБЛАСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ


1.1. Категории слушателей, на обучение которых рассчитана программа повышения квалификации «Информационные технологии статистической обработки экспериментальных данных»:

научно-педагогические работники государственных учреждений высшего образования.

1.2. Сфера применения слушателями полученных профессиональных компетенций, умений и знаний:

совершенствование инновационной учебно-методической и научно-исследовательской деятельности в соответствии со стратегическими направлениями экономической модернизации страны, совершенствованием развития системы профессионального образования в области информационных технологий статистической обработки экспериментальных наблюдений.


2. ХАРАКТЕРИСТИКА ПОДГОТОВКИ ПО ПРОГРАММЕ


2.1. Нормативный срок освоения программы – 72 часа.

2.2. Режим обучения – 4-8 часов в неделю, 4 месяца

2.3. Формы обучения – с частичным отрывом


3. РЕЗУЛЬТАТЫ ОСВОЕНИЯ ПРОГРАММЫ


Слушатель, освоивший программу, должен:

3.1. обладать профессиональными компетенциями, включающими в себя способность:

ПК 1 – организация учебного процесса на основе компетентностного подхода;

ПК 2 – правильная постановка задачи, требующая статистической обработки результатов наблюдений;

ПК 3 – грамотное сочетание теории и практики для решения инженерных задач;

ПК 4 – использование необходимых информационных технологий статистической обработки данных;

ПК 5 – умелое выполнение анализа результатов обработки.

3.2. владеть навыками использования информационных технологий - Excel и MathCAD.

3.3. уметь: получать однородную выборку; строить эмпирическое и теоретическое распределения; устанавливать соответствующий закон распределения, применяя критерии согласия; строить эмпирические зависимости; использовать имитационное моделирование при формализации случайных процессов.

3.4. знать: методы отсева грубых погрешностей в результатах наблюдений; способы нахождения законов распределения; методы построения корреляционных зависимостей между исследуемыми признаками; основные подходы при имитационном моделировании случайных процессов.


4. СТРУКТУРА ПРОГРАММЫ


Таблица 1

Структура программы

№ пп	Наименование модулей	Всего, час.	В том числе:
			Лекции	Практические занятия (семинары), лабораторные работы	Выездные занятия
1	2	3	4	5	6
1	Модуль 1. Государственная политика в образовании	6	6
2	Модуль 2. Основные сведения из теории вероятностей	6	2	4
3	Модуль 3. Основные сведения из математической статистики	6	2	4
4	Модуль 4. Компьютерная обработка статистических данных.	18	2	16
5	Модуль 5. Статистические методы построения, преобразования и оценки эмпирических зависимостей по экспериментальным данным.	18	2	16
6	Модуль 6. Имитационное моделирование случайных процессов.	16	2	14
7	Итоговая аттестация	2
8	Итого	72	16	54

5. СОДЕРЖАНИЕ ПРОГРАММЫ


Таблица 2

Учебно-тематический план программы

№ пп	Наименование модулей, разделов и тем	Всего, час.	В том числе:
			Лекции	Практические занятия (семинары), лабораторные работы	Выездные занятия
1	2	3	4	5	6
1	Модуль 1. Государственная политика в образовании	6	6
	Раздел 1. Двухуровневое образование в России. Компетентностный подход в образовании.	6	6
	Тема 1. Цели и задачи. Опыт уровневого обучения за рубежом. Опыт уровневого обучения по ГОС ВПО 2 поколения	2	2
	Тема 2. Особенности ФГОС. Организация учебного процесса на основе компетентностного подхода	2	2
	Тема 3. Модульная организация учебного процесса. Особенности формирования модулей и модульных программ. Учебные элементы модулей. Электронный УМК	2	2
2	Модуль 2. Основные сведения из теории вероятностей	6	2	4
	Раздел 1. Случайные величины. Законы распределения.	3	1	2
	Тема 1. Типы случайных величин. Функция распределения	0,5		0,5
	Тема 2. Закон распределения ДСВ. Закон распределения НСВ	2	1	1
	Тема 3. Числовые характеристики случайных величин	0,5		0,5
	Раздел 2. Распределения непрерывных случайных величин	3	1	2
	Тема 1. Пуассоновский закон распределения ДСВ. Равномерный закон распределения НСВ		0,5	1
	Тема 2. Показательный, нормальный и др. законы распределения НСВ		0,5	1
3	Модуль 3. Основные сведения из математической статистики	6	2	4
	Раздел 1. Основные выборочные характеристики	2	0,5	1
	Тема 1. Статистические оценки параметров распределения	1		0,5
	Тема 2. Определение требуемого объема выборки	1	0,5	0,5
	Раздел 2. Предварительная обработка экспериментальных данных	4	1,5	3
	Тема 1. Отсев грубых погрешностей	0,5		0,5
	Тема 2. Построение эмпирического распределения случайных величин	0,5		0,5
	Тема 3. Нахождение законов распределения случайных величин на основе опытных данных	2	1	1
	Тема 4. Критерии согласия эмпирического и теоретического законов распределения	1,5	0,5	1
4	Модуль 4. Компьютерная обработка статистических данных.	18	2	16
	Раздел 1. Математическая статистика в Excel	9	1	8
	Тема 1. Компьютерные системы статистической обработки общего назначения: Statistica, Mathema-tica, MatLab, MatCAD, и другие. Доступ к пакету анализа в Excel	1	1
	Тема 2. Анализ распределения данных	3		3
	Тема 3. Генерация случайных чисел	3		3
	Тема 4. Инструмент ВЫБОРКА	2		2
	Раздел 2. Математическая статистика в MathCAD	9	1	8
	Тема 1. Нормальное, равномерное, биномиальное и др. статистические распределения	4	1	3
	Тема 2. Построение гистограмм с произвольными и равными интервалами распределения	3		3
	Тема 3. Корреляция, ковариация, асимметрии и эксцесс	2		2
5	Модуль 5. Статистические методы построения, преобразования и оценки эмпирических зависимостей по экспериментальным данным.	18	2	16
	Раздел 1. Построение и оценка эмпирических зависимостей	4	2	2
	Тема 1. Парный регрессионный и корреляционный анализы	2	1	1
	Тема 2. Многофакторные эмпирические зависимости. Множественная корреляция	2	1	1
	Раздел 2. Обработка данных в Excel	6		6
	Тема 1. Построение и оценка эмпирических зависимостей на ЭВМ в Excel. Встроенные функции в Excel:ЛИНЕЙН,ТЕНДЕНЦИЯ, ПРЕДСКАЗ и др.	3		3
	Тема 2. Инструмент «ДОБАВЛЕНИЕ ЛИНИИ ТРЕНДА», пакет АНАЛИЗ ДАННЫХ	3		3
	Раздел 3. Обработка данных в MathCAD	8		8
	Тема 1. Линейная интерполяция. Кубическая сплайн-интерполяция	2		2
	Тема 2. Полиномиальная сплайн-интерполяция. Многомерная интерполяция	2		2
	Тема 3. Линейная регрессия. Полиномиальная регрессия. Регрессия отрезками полиномов	2		2
	Тема 4. Двумерная полиномиальная регрессия. Регрессия общего вида	1		1
	Тема 5. Сглаживание	1		1
	Модуль 6. Имитационное моделирование случайных процессов.	16	2	14
	Раздел 1. Моделирование случайных событий	5	1	4
	Тема 1. Моделирование простых случайных событий. Моделирование полной группы событий	2,5	0,5	2
	Тема 2. Моделирование сложных независимых и зависимых событий	2,5	0,5	2
	Раздел 2. Имитационное моделирование случайных величин	11	1	10
	Тема 1. Моделирование дискретной случайной величины	2		2
	Тема 2. Моделирование случайной величины, распределенной по равномерному закону	2		2
	Тема 3. Моделирование случайной величины, распределенной по показательному закону	2,5	0,5	2
	Тема 4. Моделирование случайной величины, распределенной по нормальному закону	2		2
	Тема 5. Моделирование случайной величины, распределенной по закону Пуассона	2,5	0,5	2
7	Итоговая аттестация	2
8	Итого	72	16	54

Таблица 3

Учебная программа по практическому модулю

№ п/п	Наименование модуля, разделов и тем	Содержание обучения (по темам в дидактических единицах), наименование и тематика лабораторных работ, практических занятий (семинаров), самостоятельной работы, используемых образовательных технологий и рекомендуемой литературы
1	2	3
	Модуль 1. Государственная политика в образовании
	Раздел 1. Двухуровневое образование в России. Компетентностный подход в образовании.
	Тема 1. Цели и задачи. Опыт уровневого обучения за рубежом. Опыт уровневого обучения по ГОС ВПО 3 поколения	Критерии современности образования
	Тема 2. Особенности ФГОС. Организация учебного процесса на основе компетентностного подхода	Индикаторы качества и доступности образования. Признаки информационного общества
	Тема 3. Модульная организация учебного процесса. Особенности формирования модулей и модульных программ. Учебные элементы модулей. Электронный УМК	Компоненты содержания образования
	Самостоятельная работа	Тематика. Проблемы внедрения двухуровнего образования
	Используемые образовательные технологии	Краткое описание. Проблемно-диалоговые технологии. Технический ресурс- интерактивные доски, мультимедийные комплексы
	Перечень рекомендуемых учебных изданий, Интернет-ресурсов, дополнительной литературы	Структура и содержание государственного стандарта профессионального образования/ Лейбович А.Н.– М., 1996. – 228 с. Профессиональное образование России / Новиков, А.М. Перспективы развития [Текст]/ А.М. Новиков. – М.: ИЦП НПО РАО, 1997. – 254 с. ХХ век российского образования [Текст]/ М.В.Богуславский.– М.:ПЕР СЭ, 2002. – 336с.
	Модуль 2. Основные сведения из теории вероятностей
	Раздел 1. Случайные величины. Законы распределения.
	Тема 1. Типы случайных величин. Функция распределения	Дискретные и непрерывные случайные величины. Функция распределения вероятностей и плотности распределения вероятностей.
	Тема 2. Закон распределения ДСВ. Закон распределения НСВ	Назначение законов распределения дискретных и непрерывных случайных величин. Основные свойства функции плотности распределения вероятностей и функции распределения вероятностей.
	Тема 3. Числовые характеристики случайных величин	Основные характеристики случайных величин: математическое ожидание, дисперсия, среднеквадратическое отклонение, мода, медиана, асимметрия, эксцесс.
	Раздел 2. Распределения непрерывных случайных величин
	Тема 1. Пуассоновский закон распределения ДСВ. Равномерный закон распределения НСВ	Основные числовые характеристики случайных величин, распределенных по законам Пуассона и равномерному. Отличительные признаки законов.
	Тема 2. Показательный, нормальный и др. законы распределения НСВ	Основные числовые характеристики случайных величин, распределенных по показательному и нормальному законам. Отличительные признаки законов.
	Лабораторная работа 1	Законы распределения случайных величин. Вычисление числовых характеристик случайных величин.
	Самостоятельная работа	Законы распределения случайных величин. Вычисление числовых характеристик случайных величин.
	Используемые образовательные технологии	Применение проектора, ноутбука с презентацией слайдов в Power Point 2007, интерактивная доска.
	Перечень рекомендуемых учебных изданий, Интернет-ресурсов, дополнительной литературы	Теория вероятностей и математическая статистика [Текст]: учеб. для вузов / В.Е. Гмурман. – М.: Высшая школа, 2001. -342 с. Математическое моделирование горнотехнических задач на карьерах: учеб. пособие / Т.А. Веретенова. ИПК СФУ, Красноярск, 2008. – 132 с. Слайды, раздаточный материал в электронном и печатном виде.
	Модуль 3. Основные сведения из математической статистики
	Раздел 1. Основные выборочные характеристики
	Тема 1. Статистические оценки параметров распределения	Выборочные характеристики случайных величин: частота, относительная частота, выборочное и генеральное среднее, выборочная и генеральная дисперсия
	Тема 2. Определение требуемого объема выборки	Определение необходимого объема выборки для корректной статистической обработки данных.
	Раздел 2. Предварительная обработка экспериментальных данных
	Тема 1. Отсев грубых погрешностей	Метод вычисления максимального отклонения.
	Тема 2. Построение эмпирического распределения случайных величин	Полигон распределения дискретных случайных величин. Гистограммы распределения непрерывных случайных величин.
	Тема 3. Нахождение законов распределения случайных величин на основе опытных данных	Основные подходы в вопросах нахождения законов распределения случайных величин на основе отличительных признаков.
	Тема 4. Критерии согласия эмпирического и теоретического законов распределения	Назначение наиболее распространенных критериев соответствия эмпирического и теоретического законов. Критерий Колмогорова.
	Лабораторная работа 1	Получение однородной выборки. Нахождение закона распределения.
	Самостоятельная работа	Получение однородной выборки. Нахождение закона распределения.
	Используемые образовательные технологии	Применение проектора, ноутбука с презентацией слайдов в Power Point 2007, интерактивная доска
	Перечень рекомендуемых учебных изданий, Интернет-ресурсов, дополнительной литературы	Теория вероятностей и математическая статистика [Текст]: учеб. для вузов / В.Е. Гмурман. – М.: Высшая школа, 2001. -342 с. Математическое моделирование горнотехнических задач на карьерах: учеб. пособие / Т.А. Веретенова. ИПК СФУ, Красноярск, 2008. – 132 с. Слайды, раздаточный материал в электронном и печатном виде.
	Модуль 4. Компьютерная обработка статистических данных.
	Раздел 1. Математическая статистика в Excel	Компьютерные системы статистической обработки общего назначения: Statistica, Mathema-tica, MatLab, MatCAD, и другие. Доступ к пакету анализа в Excel. Анализ распределения данных. Генерация случайных чисел. Инструмент ВЫБОРКА
	Раздел 2. Математическая статистика в MathCAD	Нормальное, равномерное, биномиальное и др. статистические распределения. Построение гистограмм с произвольными и равными интервалами распределения. Корреляция, ковариация, асимметрии и эксцесс.
	Лабораторная работа 1	Расчет статистических характеристик. Построение эмпирического и теоретического законов распределения в Excel.
	Лабораторная работа 2	Нахождение законов распределения в Excel.
	Лабораторная работа 3	Расчет статистических характеристик. Построение эмпирического и теоретического законов распределения в MathCAD.
	Лабораторная работа 4	Нахождение законов распределения в Excel.
	Самостоятельная работа	Развитие навыков работы с информационными технологиями
	Используемые образовательные технологии	Применение проектора, ноутбука с презентацией слайдов в Power Point 2007, интерактивная доска, Microsoft Office Excel, математический процессор MathCAD
	Перечень рекомендуемых учебных изданий, Интернет-ресурсов, дополнительной литературы	Инженерные расчеты в Excel [Текст]: / Рональд У.Ларсен. М: Вильямс, 2002. – 539 с. MathCAD 12. Самоучитель. Санкт-Петербург, 2004. – 557 с. Математическое моделирование горнотехнических задач на карьерах: учеб. пособие / Т.А. Веретенова. ИПК СФУ, Красноярск, 2008. – 132 с. Слайды, раздаточный материал в электронном и печатном виде.
	Модуль 5. Статистические методы построения, преобразования и оценки эмпирических зависимостей по экспериментальным данным.
	Раздел 1. Построение и оценка эмпирических зависимостей
	Тема 1. Парный регрессионный и корреляционный анализы	Регрессионный и корреляционный анализы.
	Тема 2. Многофакторные эмпирические зависимости. Множественная корреляция	Линейный и нелинейный множественный регрессионный анализ. Корреляционный анализ.
	Раздел 2. Обработка данных в Excel	Построение и оценка эмпирических зависимостей на ЭВМ в Excel. Встроенные функции в Excel:ЛИНЕЙН,ТЕНДЕНЦИЯ, ПРЕДСКАЗ и др. Инструмент «ДОБАВЛЕНИЕ ЛИНИИ ТРЕНДА», пакет АНАЛИЗ ДАННЫХ
	Раздел 3. Обработка данных в MathCAD	Линейная интерполяция. Кубическая сплайн-интерполяция. Полиномиальная сплайн-интерполяция. Многомерная интерполяция. Линейная регрессия. Полиномиальная регрессия. Регрессия отрезками полиномов. Двумерная полиномиальная регрессия. Регрессия общего вида. Сглаживание.
	Лабораторная работа 1	Парная корреляция в Excel.
	Лабораторная работа 2	Множественная корреляция в Excel.
	Лабораторная работа 3	Парная корреляция в MathCAD.
	Лабораторная работа 4	Множественная корреляция в MathCAD.
	Самостоятельная работа	Развитие навыков работы с информационными технологиями
	Используемые образовательные технологии	Применение проектора, ноутбука с презентацией слайдов в Power Point 2007, интерактивная доска, Microsoft Office Excel, математический процессор MathCAD
	Перечень рекомендуемых учебных изданий, Интернет-ресурсов, дополнительной литературы	Инженерные расчеты в Excel [Текст]: / Рональд У.Ларсен. М: Вильямс, 2002. – 539 с. MathCAD 12. Самоучитель. Санкт-Петербург, 2004. – 557 с. Математическое моделирование горнотехнических задач на карьерах: учеб. пособие / Т.А. Веретенова. ИПК СФУ, Красноярск, 2008. – 132 с. Слайды, раздаточный материал в электронном и печатном виде. Статистические методы построения эмпирических формул [Текст]: учеб. для вузов / В.Е. Львовский. – М.: Высшая школа
	Модуль 6. Имитационное моделирование случайных процессов.
	Раздел 1. Моделирование случайных событий
	Тема 1. Моделирование простых случайных событий. Моделирование полной группы событий	Методы моделирования простых событий и полной группы событий. Примеры моделирования.
	Тема 2. Моделирование сложных независимых и зависимых событий	Методы моделирования сложных событий. примеры моделирования.
	Раздел 2. Имитационное моделирование случайных величин
	Тема 1. Моделирование дискретной случайной величины	Моделирование дискретных случайных величин на основе закона распределения.
	Тема 2. Моделирование случайной величины, распределенной по равномерному закону	Моделирование равномерной случайной величины с помощью метода обратной функции и генератора случайных чисел, равномерно распределенных в (0;1).
	Тема 3. Моделирование случайной величины, распределенной по показательному закону	Моделирование случайной величины, распределенной по показательному закону с помощью метода обратной функции и генератора случайных чисел, равномерно распределенных в (0;1).
	Тема 4. Моделирование случайной величины, распределенной по нормальному закону	Моделирование случайной величины, распределенной по нормальному закону с генератора случайных чисел, равномерно распределенных в (0;1) и нормированных нормально распределенных случайных чисел.
	Тема 5. Моделирование случайной величины, распределенной по закону Пуассона	Моделирование случайной величины, распределенной по закону Пуассона способом моделирования дискретных случайных величин и на основе предельной теоремы.
	Лабораторная работа 1	Моделирование событий.
	Лабораторная работа 2	Моделирование случайной величины, равномерно распределенной.
	Лабораторная работа 3	Моделирование случайной величины, распределенной по показательному закону.
	Лабораторная работа 4	Моделирование случайной величины, распределенной по нормальному закону.
	Лабораторная работа 5	Моделирование случайной величины, распределенной по закону Пуассона.
	Самостоятельная работа	Закрепление теоретических сведений. Решение задач. Приобретение практических навыков использования компьютерных технологий
	Используемые образовательные технологии	Применение проектора, ноутбука с презентацией слайдов в Power Point 2007, интерактивная доска, Microsoft Office Excel, математический процессор MathCAD
	Перечень рекомендуемых учебных изданий, Интернет-ресурсов, дополнительной литературы	Математическое моделирование горнотехнических задач на карьерах: учеб. пособие / Т.А. Веретенова. ИПК СФУ, Красноярск, 2008. – 132 с. Слайды, раздаточный материал в электронном и печатном виде.

Примерные темы итоговых аттестационных работ

1. Первичная статистическая обработка результатов наблюдений. Построение эмпирического закона распределения.
   
2. Построение теоретического закона распределения. Проверка соответствия эмпирического и теоретического законов.
   
3. Построение и оценка эмпирических зависимостей на основе опытных данных.
   
4. Моделирование случайных процессов.
   
5. Моделирование случайных событий.
   
6. Моделирование случайных величин, распределенных по установленным законам распределения.
   

6. ОЦЕНКА КАЧЕСТВА ОСВОЕНИЯ ПРОГРАММ


Таблица 4

Формы и методы контроля и оценки результатов освоения модулей

Наименование модулей	Основные показатели оценки	Формы и методы контроля и оценки
Модуль 1. Государственная политика в образовании	Глубина и полнота, связность, доказательность, проблемность и разносторонность, наличие примеров, иллюстрирующих теоретические положения и выводов по результатам анализа, выражение своего мнения по проблеме	Реферат
Модуль 2. Основные сведения из теории вероятностей	Грамотное самостоятельное выполнение индивидуальных заданий.	Аудиторные контрольные задания. Домашнее задание.
Модуль 3. Основные сведения из математической статистики	Грамотное самостоятельное выполнение индивидуальных заданий.	Аудиторные контрольные задания. Домашнее задание.
Модуль 4. Компьютерная обработка статистических данных.	Грамотное самостоятельное выполнение индивидуальных заданий.	Аудиторные контрольные задания. Домашнее задание. Зачет
Модуль 5. Статистические методы построения, преобразования и оценки эмпирических зависимостей по экспериментальным данным.	Грамотное самостоятельное выполнение индивидуальных заданий.	Аудиторные контрольные задания. Домашнее задание. Зачет
Модуль 6. Имитационное моделирование случайных процессов.	Грамотное самостоятельное выполнение индивидуальных заданий.	Аудиторные контрольные задания. Домашнее задание. Выполнение аттестационной работы.
Итоговая аттестация		Защита аттестационной работы