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):
- Выпускник должен обладать способностью иметь представление о современном состоянии и проблемах прикладной математики и информатики, истории и методологии их развития (ОК-2);
- Выпускник должен обладать способностью использовать углубленные теоретические и практические знания в области прикладной математики и информатики (ОК-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);
- Выпускник должен обладать способностью порождать новые идеи и демонстрировать навыки самостоятельной научно-исследовательской работы и работы в научном коллективе (ОК-5);
- Выпускник должен обладать способностью проводить научные исследования и получать новые научные и прикладные результаты (ПК-1);
- Выпускник должен обладать способностью разрабатывать концептуальные и теоретические модели решаемых научных проблем и задач (ПК-2);
- 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:
- основные типы распределений вероятностей, используемые в статистическом анализе;
- основы методики применения статистических методов;
- методы оптимального оценивания параметров распределений и случайных процессов.
Уметь:
- применять методы статистического анализа выборочных данных и случайных процессов;
- 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
- ТЕМА 1. Введение в прикладную статистику.
- ТЕМА 2. Основы численного моделирования.
- ТЕМА 3. Оценка параметров распределений вероятностей.
- ТЕМА 4. Методы анализа законов распределения вероятностей случайных величин.
- ТЕМА 5. Проверка гипотез о значениях параметров распределений.
- ТЕМА 6. Методы исследования связей между случайными величинами.
- ТЕМА 7. Спектральный анализ случайных процессов.
ВИДЫ УЧЕБНОЙ РАБОТЫ
Лекции, практические занятия.
ФОРМА АТТЕСТАЦИИ ПО ДИСЦИПЛИНЕ
Изучение дисциплины заканчивается экзаменом.
Методические материалы:
-
Мицель А.А. Прикладная математическая статистика. Учебное пособие. — Томск: ТУСУР. – 2015. – 86 с.
-
Мицель А.А. Прикладная математическая статистика. Практические работы. — Томск: ТУСУР. – 2015. – 81 с.
-
Мицель А.А. Прикладная математическая статистика. Лабораторный практикум. — Томск: ТУСУР. – 2015. – 72 с.
-
Мицель А.А. Прикладная математическая статистика. Методические указания по выполнению самостоятельной работы студентов. — Томск: ТУСУР. – 2015. – 10 с.