rpd000006158 (230100 (09.03.01).Б11 Вычислительные машины, комплексы и сети), страница 2

2017-06-172017-06-17zzyxelСтудИзба

230100 (09.03.01).Б11 Вычислительные машины, комплексы и сети180

Описание файла

Файл "rpd000006158" внутри архива находится в следующих папках: 230100 (09.03.01).Б11 Вычислительные машины, комплексы и сети, 230100.Б11. Документ из архива "230100 (09.03.01).Б11 Вычислительные машины, комплексы и сети", который расположен в категории "". Всё это находится в предмете "вспомогательные материалы для первокурсников" из 1 семестр, которые можно найти в файловом архиве МАИ. Не смотря на прямую связь этого архива с МАИ, его также можно найти и в других разделах. Архив можно найти в разделе "остальное", в предмете "вспомогательные материалы для первокурсников" в общих файлах.

Онлайн просмотр документа "rpd000006158"

Текст 2 страницы из документа "rpd000006158"

Тематика: Моделирование закона распределения случайной величины

Трудоемкость(СРС): 17

Прикрепленные файлы: Задания на КР.DOC

Типовые варианты:

Рубежный контроль

Промежуточная аттестация

1. Экзамен (3 семестр)

Прикрепленные файлы: вопросы ТВ и МС.DOC, Задачи_экз.doc

УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ И ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

а)основная литература:

1. Бородин А. Н., Элементарный курс теории вероятностей и математической статистики, СПб.: Лань, 2002 г. (Гриф Министерства образования РФ)

2. Ефимова М. Р. и др., Общая теория статистики, М.: ИНФРА-М, 2004 г. (Гриф Министерства образования РФ)

3. Гурский Е.И., Сборник задач по теории вероятностей и математической статистике, М.: Высшая школа, 1984 г.

б)дополнительная литература:

1. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика: Учеб.пособие для вузов. – 6-е изд., стереотип – М.: Высшая школа, 1997. – 479 с.

2. Гмурман В.Е. Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике: Учеб.пособие для студентов втузов. – М.: Высшая школа, 1979. – 400 с.

3. Вентцель Е.С., Овчаров Л.А. Задачи и упражнения по теории вероятностей: Учеб.пособие для втузов. – 3-е изд., стереотип. – М.: Высшая школа, 2000. – 366 с.

в)программное обеспечение, Интернет-ресурсы, электронные библиотечные системы:

МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

Для проведения лекций и практических занятий необходима аудитория с доской и мелом (маркером)

Приложение 1
к рабочей программе дисциплины
«Теория вероятностей и математическая статистика »

Аннотация рабочей программы

Дисциплина Теория вероятностей и математическая статистика является частью Математического и естественно-научный цикл дисциплин подготовки студентов по направлению подготовки Информатика и вычислительная техника. Дисциплина реализуется на «Восход» факультете «Московского авиационного института (национального исследовательского университета)» кафедрой (кафедрами) Б22.

Дисциплина нацелена на формирование следующих компетенций: ПКП-9.

Содержание дисциплины охватывает круг вопросов, связанных с: овладением методов решения задач вычисления вероятностей случайных событий, изучением способов задания законов распределения случайных величин и определения их числовых характеристик, изучением наиболее распространенных законов распределения случайных величин, изучением систем и функций случайных величин, ознакомлением с предельными теоремами теории вероятностей и случайными процессами, освоением принципов применения математической статистики для выдвижения гипотез о законах распределения исследуемых объектов по полученным статистическим данным, подтверждение или опровержение этих гипотез.

Преподавание дисциплины предусматривает следующие формы организации учебного процесса: Лекция, мастер-класс, Практическое занятие.

Программой дисциплины предусмотрены следующие виды контроля: промежуточная аттестация в форме Экзамен (3 семестр).

Общая трудоемкость освоения дисциплины составляет 4 зачетных единиц, 144 часов. Программой дисциплины предусмотрены лекционные (34 часов), практические (34 часов), лабораторные (0 часов) занятия и (49 часов) самостоятельной работы студента. Настоящий курс содержит основные положения теории вероятностей и математической статистики. Для успешного усвоения данного курса необходимы: знания традиционного курса математического анализа, в частности, умение интегрировать, дифференцировать. Слушатель должен быть знаком с элементами теории меры, с понятием интеграла и его простейшими свойствами.

Задачи изучения настоящего курса состоят в следующем: закрепить и развить знания, полученные при изучении разделов математики, на которые опирается данный курс; подготовить необходимый уровень знаний для успешного освоения курсов, которые опираются на знание основ теории вероятности и математической статистики, таких как теория надёжности, квантовая механика, планирование эксперимента и др.

Цель изучения курса состоит в том, чтобы вооружить будущего специалиста мощным инструментом, который он может использовать при решении прикладных технических, социальных и экономических задач.

В результате изучения курса студент должен научиться:

• видеть в конкретных научных, экономических, социальных проблемах вопросы, задачи, допускающие решения методами теории вероятностей, уметь формулировать и решать такие задачи;

• при постановке любого рода эксперимента уметь формулировать цель эксперимента, планировать эксперимент, обрабатывать данные и интерпретировать результаты.

Для достижения поставленной цели необходимо:

• прочно усвоить и научиться применять при решении задач понятия: событие; полная группа событий; вероятность; случайная величина, функция распределения; закон распределения, плотность распределения, параметры закона распределения; математическое ожидание; дисперсия; оценка: эффективная, несмещенная, состоятельная; доверительный интервал для оценки; критерий проверки гипотезы; коэффициент корреляции, коэффициент ковариации.

• твердо знать и уметь использовать следующие теоремы, формулы и правила:

 "классическое" определение вероятности;

 правило сложения вероятностей;

 правило умножения вероятностей;

 формулы условной вероятности, полной вероятности;

 вычисление математического ожидания и дисперсии для дискретных и непрерывных случайных величин;

 вычисление вероятности, попадания в интервал для непрерывной случайной величины;

 закон больших чисел;

 центральная предельная теорема;

 локальная и интегральная теорема Муавра-Лапласа.

• твердо знать, когда (при каких условиях) случайные величины распределены по перечисленным выше законам, как вычисляется вероятность конкретных значений этих величин или вероятность попадания в интервал;

• уметь пользоваться соответствующими формулами или табличным представлением законов распределения;

• уметь ориентироваться в учебной, справочной, научной литературе и нормативных документах по вопросам курса.

Приложение 2
к рабочей программе дисциплины
«Теория вероятностей и математическая статистика »

Cодержание учебных занятий

Лекции

1.1.1. Классификация случайных событий. Алгебра событий.(АЗ: 2, СРС: 0)

Тип лекции: Информационная лекция