Анотація, місце дисципліни у навчальному процесі і зміст дисципліни "Математико-статистичні методи досліджень"

АНОТАЦІЯ

„Математико-статистичні методи досліджень”

І. Математико-статистичні методи досліджень.

ІІ. Автор робочої навчальної програми  ст. викладач Н.С.Борозенець    

ІІІ. Лектор:  ст. викладач Н.С.Борозенець

ІV. Кількість годин - 54. Розподіл навантаження по семестрам приведено в таблиці 1.

Таблиця 1

Форма навчання

Курс

Семестр

Кредит.

Види занять

Всього годин

Форми контролю

лекції

ЛПЗ

семінари

навчальна  практика

самостійна робота

Контрольна робота

Розрахункова робота

залік

екзамен

Денна

5

9

1

18

18

18

54

1

1

х

V. Анотація

Математико-статистичні методи досліджень — галузь математичної статистики, яка розглядає застосування математичних і статистичних знань у різних сферах діяльності. Прикладами такого застосування є: математична фізика, оптимізація та дослідження операцій, біоматематика та біоінформатика, теорія інформації, теорія ігор, фінансова математика та теорія страхування, інформатика. Математико-статистичні методи застосовуються до специфічного класу прикладних задач шляхом складання математико-статистичної моделі системи.

 VI - VIІ. Мета вивчення дисципліни та її місце у навчальному процесі

            Метою вивчення дисципліни є:

Метою дисципліни є формування вмінь студентів розв’язувати прикладні задачі, в набутті теоретичних знань та практичних навиків з питань застосування математико-статистичних методів.

Завдання курсу полягає в тому, щоб студенти отримали знання про основи математичної статистики, дисперсійного аналізу.

            знати:

1)  Дискретний статистичний розподіл вибірки  та її числові характеристики

2)  генеральну і вибіркову сукупності.

3)  Полігон частот і відносних частот.

4)  Числові характеристики.

вміти:

1)  систематизувати, обробляти і використовувати статистичну інформацію для виявлення статистичних закономірностей ознак або ознак певної сукупності елементів;

2)  статистичне оцінювання (точкове, інтервальне) параметрів генеральної сукупності;

3)  перевіряти правдивості статистичних гіпотез про значення параметрів генеральної сукупності або про закон розподілу ознаки генеральної сукупності на підставі обробки результатів вибірки.

9  семестр

Модуль 1Статистичні розподіли вибірок та їх числові характеристики. Статистичні оцінки параметрів генеральної сукупності (лекцій – 8 год., практичних занять –8 год., індивідуальна і самостійна робота – 8 год.)

1.1  Дискретний та інтервальний статистичні розподіли вибірок та їх числові характеристики.

1.2  Двомірний та парний статистичні розподіли вибірок та їх числові характеристики. Емпіричні моменти.

1.3  Точкові статистичні оцінки параметрів генеральної сукупності. Методи визначення точкових статистичних оцінок.

1.4  Закони розподілу ймовірностей. Інтервальні статистичні оцінки для параметрів генеральної сукупності. Побудова довірчих інтервалів.

Модуль 2  Статистичні гіпотези. Елементи дисперсійного аналізу (лекцій – 10 год., практичних занять – 10 год., індивідуальна і самостійна робота – 10 год.)

2.1 Статистичні гіпотези.

2.2 Параметричні статистичні гіпотези.

2.3 Параметричні статистичні гіпотези.

2.4 Непараметричні статистичні гіпотези.

2.5 Елементи дисперсійного аналізу.

Розділ IV. Літературні джерела

Основна:

1.  Бобик О.І., Берегова Г.І., Копитко Б.І. Теорія ймовірностей і математична статистика. – К.: Професіонал, 2007. – 560 с.

2.  Борковський В.В., Барковська Н.В., Лопатін О.К. Теорія ймовірностей і математична статистика. – К.: ЦУЛ, 2002. – 448 с.

3.  Жолдак М.І., Кузьміна Н.М., Берлінська С.Ю. Теорія ймовірностей і математична статистика. – К.: Вища школа, 1995. – 351 с.

4.  Замков О.О., Толстопятенко А.В., Черемных Ю.Н. Математические методы в экономике. – М.: ДИС, 1997. – 369 с.

5.  Самарський А.А., Михайлов А.П. Математическое моделирование. – М.: Физматлит, 2005. – 320 с.

Додаткова:

6.  Ашманов С.А. Линейное программирование: Учебное пособие. – М.: Физматлит, 1981. – 304 с.

7.  Бахвалов Н.С. Численные методы: Учебное пособие. – М.: Наука, 1973. – 632 с.

8.  Бобик О.І., Берегова Г.І., Копитко Б.І. Теорія ймовірностей і математична статистика. – К.: Професіонал, 2007. – 560 с.

9.  Пак В.В., Носенко Ю.Л. Высшая математика. Учебник.- Д.: Сталкер, 1997.- 560 с.

10.  Щипачев В.С. Высшая математика. - М.: Высш. Школа, 1991.

11.  Вища математика: основні означення, приклади і задачі. За ред. проф. Г.Л.Кулінича. Частина 1,2. К.: Либідь, 1992.