rpd000003768 (1009908), страница 2

Файл №1009908 rpd000003768 (230100 (09.03.01).Б2 Автоматизированные системы обработки информации и управления) 2 страницаrpd000003768 (1009908) страница 22017-06-172017-06-17СтудИзба

230100 (09.03.01).Б2 Автоматизированные системы обработки информации и управления

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Регистрация/авторизация

Текст из файла (страница 2)

Тематика: Математическая статистика

Трудоемкость(СРС): 9

Прикрепленные файлы:

Типовые варианты:

-Методы и алгоритмы расчета вероятностей случайных событи.

-Методы анализа законов распределения и числовых характеристик случайных величин.

-Методы анализа законов распределения и числовых характеристик системы двух случайных величин.

-Методы анализа функций случайных аргументов.

-Методы и алгоритмы анализа статистических данных.

-Компьютерная реализация алгоритмов моделирования случайных явлений.

Рубежный контроль

Промежуточная аттестация

1. Экзамен

Прикрепленные файлы:

Вопросы для подготовки к экзамену/зачету:

1.Случайные события, алгебра событий.

2.Классическое и геометрическое определения вероятности события.

3.Статистическое определение вероятности события.

4.Аксиомы теории вероятностей.

5.Условная вероятность, теорема умножения вероятностей событий.

6.Теорема сложения вероятностей событий.

7.Формула полной вероятности и формула Байеса.

8.Теоремы о повторении опытов, формула Бернулли.

9.Случайная величина, способы задания закона распределения.

10.Числовые характеристики случайной величины, их свойства.

11.Биномиальный закон распределения и закон распределения Пуассона.

12.Равномерное, экспоненциальное и нормальное распределения случайных величин.

13.Система двух случайных величин, способы задания закона распределения, основные числовые характеристики.

14.Условные законы распределения случайных величин, зависимые и независимые случайные величины, теорема умножения законов распределения.

15.Нормальный закон распределения системы двух случайных величин.

16.Системы n случайных величин, способы задания закона распределения, числовые характеристики.

17.Нахождение числовых характеристик функции случайных величин.

18.Нахождение закона распределения функции случайных величин, специальные законы распределения случайных величин.

19.Центральная предельная теорема, формула Муавра-Лапласа.

20.Неравенство и теоремы Чебышева.

21.Теоремы Пуассона и Бернулли.

22.Простая статистическая совокупность, статистическая функция распределения, полигон, гистограмма.

23.Нахождение точечных оценок параметров закона распределения, выдвинутого в качестве гипотезы.

24.Интервальное оценивание.

25.Критерии согласия.

26.Критерий согласия Пирсона.

27.Критерий согласия Колмогорова.

28.Линейная регрессия, оценка значимости коэффициентов регрессии.

Вопросы на тестирование:

1.Алгебра событий.

2.Классическое определение вероятности события.

3.Теоремы сложения и умножения вероятностей событий.

4.Формула полной вероятности и формула Байеса.

5.Схемы повторения опытов, формула Бернулли.

6.Функция и плотность распределения случайной величины, их свойства.

7.Математическое ожидание и дисперсия случайной величины, их свойства.

8.Биномиальный закон распределения и закон распределения Пуассона.

9.Нормальный закон распределения.

10.Связь коррелированности и зависимости случайных величин.

11.Нахождение закона распределения функции случайных величин.

12.Центральная предельная теорема.

13.Неравенство и теоремы Чебышева.

14.Статистическая функция распределения, полигон, гистограмма.

15.Метод максимального правдоподобия и метод моментов оценки параметров закона распределения.

16.Критерии согласия Пирсона и Колмогорова.

УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ И ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

а)основная литература:

Вентцель Е.С. Теория вероятностей, М.: Высшая школа, 2006. У.

Вентцель Е.С., Овчаров Л.А. Теория вероятностей и ее инженерные приложения. М.: Наука, 1988. У.

Теория вероятностей и математическая статистика. Под ред. пролф. Н.Ш. Кремера. М.: ВЗФЭИ, 2010.

б)дополнительная литература:

Бомас В.В., Булыгин В.С., Машкин М.Н. Теория вероятностей и математическая статистика. М. : МАИ, 2000, УП.

Гмурман В.Е. Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике. М. : Высшая школа, 2000. УП.

Письменный Д.Т. Конспект лекций по теории вероятностей, математической статистике и случайным процессам. М, : Айрис-пресс, 2010, УП.

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

МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

Для проведения занятий необходима доска с 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 3 факультете «Московского авиационного института (национального исследовательского университета)» кафедрой (кафедрами) 302.

Дисциплина нацелена на формирование следующих компетенций: ПСК 1.

Содержание дисциплины охватывает круг вопросов, связанных с: овладением методов решения задач нахождения 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 вероятностейи случайными процессами, освоением принципов применения методов математической статистики для выдвижения гипотезы о законе распределения исследуемого объекта по полученным статистическим данным, подтверждения или опровержения гипотезы на основании критериев согласия.

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

Программой дисциплины предусмотрены следующие виды контроля: промежуточная аттестация в форме Экзамен.

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. Программа охватывает основные разделы теории вероятностей и математической статистики, рассматриваемые в технических высших учебных заведениях. Полезна как для преподавателей, читающих лекции по этому предмету, так и для преподавателей, проводящих со студентами практические занятия и лабораторные работы.

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

Cодержание учебных занятий

Лекции

1.1.1. Задачи теории вероятностей и математической статистики. Случайные события.(АЗ: 2, СРС: 0,5)

Тип лекции: Информационная лекция