Учебно-методический комплекс для студентов специальностей 080801. 65 «Прикладная информатика в скс»

РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ

МИНКУЛЬТУРЫ РОССИИ

Федеральное государственное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

ТЮМЕНСКАЯ ГОСУДАРСТВЕННАЯ АКАДЕМИЯ КУЛЬТУРЫ, ИСКУССТВ И СОЦИАЛЬНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

Дисциплина «Теория вероятностей и математическая статистика»

Учебно-методический комплекс

для студентов специальностей

080801.65 «Прикладная информатика в СКС»

080507.65 «Менеджмент организации»

Учебно-методический комплекс составлен на основании Государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования для специальности «Прикладная информатика в СКС»

Составитель: доцент Т.Н. Берюхова

УМК обсужден и утвержден

на заседании кафедры ИИТ

02.09. 2010 г.

Протокол № 1

Зав. кафедрой ______________________________ / Гусева В.Е. /

Оглавление

1. Рабочая программа 4

1.1. Федеральный компонент Государственного образовательного стандарта 4

1.2. Цели и задачи дисциплины, ее место в учебном процессе 4

1.3. Требования к результатам освоения образовательной программы
по теории вероятностей и математической статистике 5

1.4. Распределение часов по семестрам 6

1.5. Тематический план дисциплины 6

1.6. Темы практических занятий 7

1.7. Литература 9

1.8. Примерные вопросы для экзамена (зачета) 10

2. Контрольная работа для студентов заочной формы обучения 12

3. Приложения 15

Приложение 1. 15

Приложение 2. Титульный лист 21

4. Глоссарий 22

1. Рабочая программа

1.1. Федеральный компонент Государственного образовательного стандарта

высшего профессионального образования обязательный минимум содержания

Индекс

Дисциплина ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ

СТАТИСТИКА

Всего

часов

ЕН.Ф

Федеральный компонент

ЕН.Ф.04.

Теория вероятностей и математическая статистика: вероятности, случайные процессы, статистическое оценивание и проверка гипотез, статистические методы обработки экспериментальных данных.

Особенности статистического анализа количественных и качественных показателей. Методы шкалирования при обработке качественных признаков. Проблема размерности в многомерных методах исследования. Многомерные методы оценивания и статистического сравнения.

Многомерный статистический анализ. Множественный корреляционно-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 статистического анализа. Применение многомерных статистических методов в социально-экономических исследованиях.

1.2. Цели и задачи дисциплины, ее место в учебном процессе

Цель - изучение вероятностных моделей; алгебры событий; типов сходимости последовательностей независимых событий и независимых случайных величин; закона больших чисел; стохастической зависимости случайных величин.

В результате изучения дисциплины студент должен:

ЗНАТЬ случайные события и случайные величины, законы распределения; закон больших чисел, методы статистического анализа; основные вероятностные модели с конечным и бесконечным числом элементарных исходов; основные свойства распределений и числовые характеристики случайных величин; основные дискретные и непрерывные распределения и их свойства; условные распределения и условные числовые характеристики, их свойства, геометрический образ условного математического ожидания- кривая регрессии; некоторые формулировки закона больших чисел, усиленного закона больших чисел, центральной предельной теоремы, неравенства Чебышева, Колмогорова; необходимые и достаточные условия сходимости последовательностей независимых событий, лемму Бореля – Кантелли, необходимое и достаточное условия независимости случайных величин; основные свойства характеристических и производящих функций, области их применения.

УМЕТЬ вычислять вероятности случайных событий, составлять и исследоватьфункции распределения случайных величин, определять числовые характеристики случайных величин; обрабатывать статистическую информацию для оценки значений параметров и проверки значимости гипотез; сопоставлять стохастическому эксперименту вероятностную модель, описывать и анализировать модель явления на языке вероятностей; использовать методики решения основных вероятностных задач; использовать математический аппарат для решения основных задач теории вероятностей; вычислять вероятности событий по определениям вероятности, с использованием комбинаторных методов, свойств вероятности; составления рядов распределения дискретных случайных величин.

ВЛАДЕТЬ комбинаторным, теоретико-множественным и вероятностным подходами к постановке и решению задач.

1.3. Требования к результатам освоения образовательной программы
по теории вероятностей и математической статистике

Выпускник должен обладать следующими общекультурными компетенциями (ОК):

- способен логически верно, аргументировано и ясно строить устную и письменную речь, владеть навыками ведения дискуссии и полемики (ОК-2);

- способен самостоятельно приобретать и использовать в практической деятельности новые знания и умения, стремиться к саморазвитию (ОК-5);

-способен понимать сущность и проблемы развития современного информационного общества (ОК-7);

- способен работать с информацией в глобальных компьютерных сетях (ОК-8);

- способен свободно пользоваться русским языком и одним из иностранных языков на уровне, необходимом для выполнения профессиональных задач (ОК 9);

- способен применять основные методы защиты производственного персонала и населения от возможных последствий аварий, катастроф, стихийных бедствий, технику безопасности на производстве (ОК- 14).

Выпускник должен обладать следующими профессиональными компетенциями (ПК):

общепрофессиональными:

- способен использовать основные законы естественнонаучных дисциплин в профессиональной деятельности и эксплуатировать современное электронное оборудование и информационно-коммуникационные технологии в соответствии с целями образовательной программы бакалавра (ПК-3);

проектная деятельность:

- способен осуществлять и обосновывать выбор проектных решений по видам обеспечения информационных систем (ПК-5);

- способен применять к решению прикладных задач базовые алгоритмы обработки информации, выполнять оценку сложности алгоритмов, программировать и тестировать программы (ПК-10);

организационно-управленческая и производственно-технологическая деятельность:

- способен принимать участие в реализации профессиональных коммуникаций в рамках проектных групп, презентовать результаты проектов и обучать пользователей ИС (ПК-14);

аналитическая деятельность:

- способен проводить оценку экономических затрат на проекты по информатизации и автоматизации решения прикладных задач (ПК-15);

- способен оценивать и выбирать современные операционные среды и информационно-коммуникационные технологии для информатизации и автоматизации решения прикладных задач и создания ИС (ПК-16);

- способен применять методы анализа прикладной области на концептуальном, логическом, математическом и алгоритмическом уровнях (ПК-17);

- способен анализировать и выбирать методы и средства обеспечения информационной безопасности (ПК-18);

- способен анализировать рынок программно-технических средств, информационных продуктов и услуг для решения прикладных задач и создания информационных систем (ПК-19);

научно-исследовательская деятельность:

- способен применять системный подход и математические методы в формализации решения прикладных задач (ПК-21);

1.4. Распределение часов по семестрам

Семестр

Предмет

Объем учебной работы студентов (в час.)

Курсовая работа

Итоговая аттестация

Общий объем

В том числе

Аудиторные

Самостоятельная работа студента

Всего

Из них

Лекций

Лабораторных работ

Практических занятий

5

Теория вероятностей и математическая статистика

140

140

34

-

36

70

-

экзамен

1.5. Тематический план дисциплины

п/п

Темы занятий

Всего

Л

П

СРС

1. Теория вероятностей

Основные понятия теории вероятностей. Действия с вероятностями. Стохастический эксперимент, случайные события. Вероятностное пространство. Пространство с конечным числом исходов. Классическое определение вероятности. Свойства теории вероятностей, вытекающие из этого определения.

12

2

4

6

Вероятностные модели эксперимента с несчетным числом исходов, геометрические вероятности. Статистическое определение вероятностей. Условная вероятность. Формула умножения вероятностей. Формула полной вероятности и формула Байеса. Повторение испытаний. Схема Бернулли. Теорема Пуассона. Локальная теорема Муавра – Лапласа. Интегральная теорема Лапласа.

16

4

4

8

Случайные величины и их распределения. Дискретные случайные величины. Распределение дискретной случайной ве­личины. Непрерывные случайные величины. Плотность случайной величины. Типы случайных величин, свойства плотности распределения случайных величин.

12

4

2

6

Функция распределения. Свойства функции распределения. Преобразование случайных величин, метод функционального преобразования плотности. Математическое ожидание, дисперсия случайных величин: определение, вычисление. Характеристические и производящие функции, их применение для вычислений числовых характеристик.

16

4

4

8

2. Мате6матическая статистика

Основные задачи математической статистики. Выборочный метод. Статистическая функция распределения. Статистический ряд. Гистограмма. Обработка опытов. Оценки для математического ожидания и дисперсии. Доверительные интервалы и доверительные вероятности .

16

4

4

8

Выравнивание статистических рядов. Критерий согласия (Пирсона, Колмогорова).

12

4

2

6

Основные понятия теории случайных процессов. Марковские процессы. Свойства и вероятные характеристики. Стационарные случайные процессы.

16

4

4

8

Элементы теории массового обслуживания. Простейший поток и его свойства. Пуассоновский поток. Марковский случайный процесс. Управления Эрланга.

12

4

2

6

Элементы теории игр. Стратегия. Функция потерь.

28

4

10

14

Всего

140

34

36

70

  1. Учебно-методический комплекс для студентов специальности 080801. 65 «Прикладная информатика в скс»

    Учебно-методический комплекс
    На первом курсе студенты осваиваются с новыми для них формами и ритмом учебного процесса, приобретают навыки самостоятельной работы, овладевают знаниями, являющимися основой всей дальнейшей подготовки специалиста.
  2. Учебно-методический комплекс для студентов специальности 080801. 65 «Прикладная информатика в скс» Оглавление

    Учебно-методический комплекс
    Индустрия туризма – одна из наиболее динамично развивающихся отраслей национальной экономики многих стран. Для целого ряда регионов туризм является одним из главных источников валютных поступлений.
  3. Учебно-методический комплекс специальность 080801 «Прикладная информатика в социально-культурной сфере» Рекомендовано кафедрой

    Учебно-методический комплекс
    Учебно-методический комплекс по дисциплине «Информационные исследования» составлен в соответствии с требованиями Государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования, Профессиональной образовательной программой
  4. Прикладная информатика в экономике Бийск Издательство Алтайского государственного технического университета им. И. И. Ползунова 2008

    Документ
    Трутнева, Л.И. Информатика: учебное пособие по курсу для студентов специальностей 200106 «Информационно-измерительная техника и технологии», 230201 «Информационные системы и технологии», 080801 «Прикладная информатика в экономике» / Л.
  5. Отчет о результатах самообследования деятельности федерального государственного образовательного учреждения высшего профессионального

    Содержательный отчет
    Федеральное государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Пермский государственный институт искусства и культуры» (далее – Институт) образован в 1975 году приказом Министерства культуры РСФСР от 01.
  6. Информационный пакет (41)

    Документ
    Осуществляет подготовку специалистов по специальности 080801 Прикладная информатика в экономике, как по очной, так и заочной форме обучения. Факультет имеет учебные лаборатории, оснащенные современной компьютерной техникой.
  7. Информационный пакет (66)

    Документ
    Научно-исследовательская работа на кафедре математики ведется по следующим направлениям: качественный и численный анализ задач оптимального управления с разрывными траекториями; качественные методы анализа свойств динамических систем;
  8. Информационный пакет (24)

    Документ
    - Кафедра информатики и кибернетики. Заведующий кафедрой доктор экономических наук, профессор Амбросов Николай Владимирович. телефон (3952) 24-13-54, корпус 3, кабинет 405.
  9. Информационный пакет (32)

    Документ
    - Кафедра математики. Заведующий кафедрой доктор физико-математических наук, профессор, заслуженный деятель науки и техники Дыхта Владимир Александрович.

Другие похожие документы..