Прикладная математическая статистика

ТРУДОЕМКОСТЬ ДИСЦИПЛИНЫ
Общая трудоемкость дисциплины составляет 6 ЗЕТ (216 час.).

ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ДИСЦИПЛИНЫ
Целью изучения дисциплины является формирование у магистрантов научного представления о вероятностной интерпретации обрабатываемых данных, о понятиях, приемах, математических методах и моделях, предназначенных для организации сбора, стандартной записи, систематизации и обработки статистических данных с целью их удобного представления, интерпретации, получения научных и практических выводов.
Основной задачей дисциплины является формирование у студентов теоретических знаний и практических навыков в области обработки статистических данных, включая случайные процессы.

МЕСТО ДИСЦИПЛИНЫ В СТРУКТУРЕ ООП
Дисциплина «Прикладная математическая статистика» относится к числу дисциплин общенаучного цикла (базовой части). Успешное овладение дисциплиной предполагает предварительные знания математического анализа, теории вероятностей, основ математической статистики, численных методов, а также знакомство с пакетами прикладных программ Mathcad и Matlab.

ТРЕБОВАНИЯ К РЕЗУЛЬТАТАМ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ
Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих общекультурных (ОК) и профессиональных компетенций (ПК):

  1. Выпускник должен обладать способностью иметь представление о современном состоянии и проблемах прикладной математики и информатики, истории и методологии их развития (ОК-2);
  2. Выпускник должен обладать способностью использовать углубленные теоретические и практические знания в области прикладной математики и информатики (ОК-3);
  3. Выпускник должен обладать способностью самостоятельно приобретать с помощью информационных технологий и использовать в практической деятельности новые знания и умения, в том числе, в новых областях знаний, непосредственно не связанных со сферой деятельности, расширять и углублять свое научное мировоззрение (ОК-4);
  4. Выпускник должен обладать способностью порождать новые идеи и демонстрировать навыки самостоятельной научно-исследовательской работы и работы в научном коллективе (ОК-5);
  5. Выпускник должен обладать способностью проводить научные исследования и получать новые научные и прикладные результаты (ПК-1);
  6. Выпускник должен обладать способностью разрабатывать концептуальные и теоретические модели решаемых научных проблем и задач (ПК-2);
  7. Выпускник должен обладать способностью углубленного анализа проблем, постановки и обоснования задач научной и проектно-технологической деятельности (ПК-3).
В результате изучения дисциплины студент должен:

Знать:
  1. основные типы распределений вероятностей, используемые в статистическом анализе;
  2. основы методики применения статистических методов;
  3. методы оптимального оценивания параметров распределений и случайных процессов.
Уметь:
  1. применять методы статистического анализа выборочных данных и случайных процессов;
  2. интерпретировать результаты статистического анализа и использовать их при построении математических моделей.
Владеть практическими навыками численных расчетов оценок параметров распределений и случайных процессов.

СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ. ОСНОВНЫЕ РАЗДЕЛЫ

  1. ТЕМА 1. Введение в прикладную статистику.
  2. ТЕМА 2. Основы численного моделирования.
  3. ТЕМА 3. Оценка параметров распределений вероятностей.
  4. ТЕМА 4. Методы анализа законов распределения вероятностей случайных величин.
  5. ТЕМА 5. Проверка гипотез о значениях параметров распределений.
  6. ТЕМА 6. Методы исследования связей между случайными величинами.
  7. ТЕМА 7. Спектральный анализ случайных процессов.

ВИДЫ УЧЕБНОЙ РАБОТЫ
Лекции, практические занятия.

ФОРМА АТТЕСТАЦИИ ПО ДИСЦИПЛИНЕ
Изучение дисциплины заканчивается экзаменом.

Методические материалы:

  1. Мицель А.А. Прикладная математическая статистика. Учебное пособие. — Томск: ТУСУР. – 2015. – 86 с.
  2. Мицель А.А. Прикладная математическая статистика. Практические работы. — Томск: ТУСУР. – 2015. – 81 с.
  3. Мицель А.А. Прикладная математическая статистика. Лабораторный практикум. — Томск: ТУСУР. – 2015. – 72 с.
  4. Мицель А.А. Прикладная математическая статистика. Методические указания по выполнению самостоятельной работы студентов. — Томск: ТУСУР. – 2015. – 10 с.