Теория вероятностей и математическая статистика. Син Л.И. - 3 стр.

Кафедра: Математика УП:351400-4-123_R.pli                                                                   Стр. 3

                                        1 Цели и задачи дисциплины
   1.1Овладение и знакомство основными вероятностно-статистическими методами.
   1.2Знакомство с основными методами многомерного статистического анализа.
   1.3Знакомство с пакетами прикладных программ, имеющими средства статистической обработки данных.

                           2 Требования к уровню освоения содержания дисциплины
       2.1Студент должен иметь представление:
     2.1.1о соотношении детерминированного и случайного;
     2.1.2о теории вероятности и матстатистике как особой математической дисциплине;
     2.1.3о вероятностно-статистическом моделировании социально-экономических процессов;
     2.1.4о современных пакетах прикладных программ статистической обработки данных.
       2.2Студент должен знать и уметь:
     2.2.1понятия о вероятностях и событиях, применять основные формулы вычисления вероятности событий.
     2.2.2об основных законах распределения вероятностей, находить их числовые характеристики.
     2.2.3о выборочном методе, вычислять точечные и интервальные оценки, применять критерий согласия Пирсона;
     2.2.4строить регрессионную зависимость между случайными величинами
       2.3Студент должен иметь навыки:
     2.3.1построения вероятностных моделей и вычисления ее параметров;
     2.3.2обработки статистических данных;

                                  3 Объем дисциплины и виды учебной работы

 Вид занятий      1       2       3         4     5       6       7       8       9      10        11      Итого
               ППД РПД ППД РПД ППД РПД ППД РПД ППД РПД ППД РПД ППД РПД ППД РПД ППД РПД ППД РПД ППД РПД ППД РПД
Лекции                                18                                                                        18
Лабораторные
Практические                          18                                                                        18
КСР                                    5                                                                         5
Семинары
Другие виды
АЗ
Ауд. занятия                          41                                                                        41
РГЗ
Реферат
Курсовой
пр./раб.
Другие виды
СР                                     59                                                                       59
Сам. работа                            59                                                                       59
Итого                                 100                                                                      100
Примечание. Ячейки колонок "ППД" заполняются только при наличии примерной программы
дисциплины

                                            4 Содержание дисциплины
                       4.1 Обязательный минимум содержания образовательной программы
                                                (выписка из ГОСа)
   Индекс                        Наименование дисциплины и ее основные разделы                      Всего часов
   ЕН.Ф.       ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА:                                         100
               Теория вероятностей и математическая статистика: вероятности, случайные процессы,
               статистическое оценивание и проверка ги-потез, статистические методы обработки
               экспериментальных дан-ных.
               Особенности статистического анализа количественных и качественных показателей.
               Методы шкалирования при обработке каче-ственных признаков.
               Проблема размерности в многомерных методах исследования. Многомерные методы
               оценивания и статистического сравнения.
               Многомерный статистический анализ. Множественный корреля-ционно-регрессионный
               анализ. Компонентный анализ. Факторный анализ. Кластер-анализ. Классификация без
               обучения.
               Дискриминантный анализ. Классификация с обучением. Канонические корреляции.
               Множественный ковариационный анализ.
               Современные пакеты прикладных программ многомерного стати-стического анализа.
               Применение многомерных статистических методов в социально-экономических
               исследованиях.


13:12:25 22.03.2006                                                                                     Математика