rpd000004022 (1010489)
Текст из файла
Министерство образования и науки Российской Федерации
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования
Московский авиационный институт
(национальный исследовательский университет)
УТВЕРЖДАЮ
Проректор по учебной работе
______________Куприков М.Ю.
“____“ ___________20__
РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ (000004022)
Теория вероятностей, математическая статистика и теория случайных процессов
(указывается наименование дисциплины по учебному плану)
Направление подготовки | Прикладная математика | |||||
Квалификация (степень) выпускника | Бакалавр | |||||
Профиль подготовки | 231300.Б3, 231300.Б4, 231300.Б2, 231300.Б5 | |||||
Форма обучения | очная | |||||
(очная, очно-заочная и др.) | ||||||
Выпускающая кафедра | 803, 804, 802, 805 | |||||
Обеспечивающая кафедра | 804 | |||||
Кафедра-разработчик рабочей программы | 804 | |||||
Семестр | Трудоем-кость, час. | Лек-ций, час. | Практич. занятий, час. | Лаборат. работ, час. | СРС, час. | Экзаменов, час. | Форма промежуточного контроля |
4 | 108 | 34 | 34 | 0 | 40 | 0 | Р |
5 | 108 | 34 | 34 | 0 | 13 | 27 | Э |
6 | 144 | 34 | 34 | 0 | 49 | 27 | Э |
Итого | 360 | 102 | 102 | 0 | 102 | 54 |
Москва
2011 г.
РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ
Разделы рабочей программы
-
Цели освоения дисциплины
-
Структура и содержание дисциплины
-
Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины
-
Материально-техническое обеспечение дисциплины
Приложения к рабочей программе дисциплины
Приложение 1. Аннотация рабочей программы
Приложение 2. Cодержание учебных занятий
Приложение 3. Прикрепленные файлы
Программа составлена в соответствии с требованиями ФГОС ВПО по направлению подготовки 231300 Прикладная математика
по профилям:
231300.Б3 Математическое моделирование динамических систем
231300.Б4 Математическая экономика
231300.Б2 Математическое и компьютерное моделирование в механике
231300.Б5 Математическое и программное обеспечение систем обработки информации и управления
Авторы программы :
Наумов А.В. | _________________________ |
Заведующий обеспечивающей кафедрой 804 | _________________________ |
Программа одобрена:
Заведующий выпускающей кафедрой 803 _________________________ | Декан выпускающего факультета 8 _________________________ |
Заведующий выпускающей кафедрой 804 _________________________ | |
Заведующий выпускающей кафедрой 802 _________________________ | |
Заведующий выпускающей кафедрой 805 _________________________ | |
-
ЦЕЛИ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ
Целью освоения дисциплины Теория вероятностей, математическая статистика и теория случайных процессов является достижение следующих результатов образования (РО):
N | Шифр | Результат освоения |
1 | В-5 | Владеть стандартными методами и моделями математического анализа и их применением к решению прикладных задач |
2 | В-16 | Владеть навыками формализации прикладных задач; способностью выбирать конкретные методы анализа и синтеза для ее решения |
3 | Знания: на уровне воспроизведения: использование методов и подходов теории вероятности и математической статистики для обработки информации | |
4 | Знания: на уровне понимания: методов и подходов теории вероятности и математической статистики для обработки информации | |
5 | Знания: на уровне представлений: роли и теории вероятности и математической статистики как науки в практическом и теоретическом использовании для решения задач обработки информации и управления | |
6 | Навыки: определения характеристик законов распределения случайных величин, оценок статистических параметров и проверки гипотез согласования законов распределения выборке. | |
7 | Умения: практические – использование математического аппарата для решения практических задач методами теории вероятностей и математической статистики. | |
8 | Умения: теоретические – применение основных подходов и методов теории вероятности и математической статистики. |
Перечисленные РО являются основой для формирования следующих компетенций: (в соответствии с ФГОС ВПО и требованиями к результатам освоения основной образовательной программы (ООП))
N | Шифр | Компетенция |
1 | ПК-14 | Способен самостоятельно изучать новые разделы фундаментальных наук |
-
СТРУКТУРА И СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
Общая трудоемкость дисциплины составляет 10 зачетных(ые) единиц(ы), 360 часа(ов).
Модуль | Раздел | Лекции | Практич. занятия | Лаборат. работы | СРС | Всего часов | Всего с экзаменами и курсовыми |
Теория вероятностей | Случайные события | 12 | 14 | 0 | 14 | 40 | 108 |
Случайные величины | 14 | 10 | 0 | 14 | 38 | ||
Случайные векторы | 8 | 10 | 0 | 12 | 30 | ||
Математическая статистика | Законы больших чисел | 8 | 6 | 0 | 3 | 17 | 108 |
Выборочный метод | 8 | 6 | 0 | 2 | 16 | ||
Методы построения оценок | 10 | 12 | 0 | 5 | 27 | ||
Проверка статистических гипотез | 8 | 10 | 0 | 3 | 21 | ||
Теория случайных процессов | Основные понятия теории случайных процессов | 4 | 8 | 0 | 2 | 14 | 144 |
СК-теория случайных процессов | 6 | 4 | 0 | 2 | 12 | ||
Стационарные случайные процессы | 6 | 8 | 0 | 3 | 17 | ||
Процессы с ортогональными приращениями | 8 | 8 | 0 | 3 | 19 | ||
Марковские процессы | 10 | 6 | 0 | 3 | 19 | ||
Всего | 102 | 102 | 0 | 66 | 270 | 360 |
-
Содержание (дидактика) дисциплины
В разделе приводится полный перечень дидактических единиц, подлежащих усвоению при изучении данной дисциплины.
- 1. Случайные события
- 2. Случайные величины (СВ)
- 3. Случайные векторы (СВ)
- 4. Статистика случайных векторов
- 5. Законы больших чисел
- 6. Выборочный метод
- 7. Методы построения оценок
- 8. Метод наименьших квадратов
- 9. Проверка статистических гипотез
- 10. Основные понятия теории случайных процессов
- 11. СК-теория случайных процессов
- 12. Стационарные случайные процессы
- 13. Процессы с ортогональными приращениями
- 14. Цепи Маркова
- 15. Марковские процессы с непрерывным временем и конечным или счетным числом состояний
-
Лекции
№ п/п | Раздел дисциплины | Объем, часов | Тема лекции | Дидакт. единицы |
1 | 1.1.Случайные события | 2 | Введение в теорию вероятностей | 1 |
2 | 1.1.Случайные события | 2 | Аксиоматика теории вероятностей | 1 |
3 | 1.1.Случайные события | 2 | Основные свойства вероятности | 1 |
4 | 1.1.Случайные события | 2 | Классическая схема теории вероятности | 1 |
5 | 1.1.Случайные события | 2 | Формулы сложения и умножения вероятностей | 1 |
6 | 1.1.Случайные события | 2 | Формулы полной вероятности, Байеса, Бернулли | 1 |
7 | 1.2.Случайные величины | 2 | Общие понятия о случайных величинах (СВ) | 2 |
8 | 1.2.Случайные величины | 2 | Дискретные СВ | 2 |
9 | 1.2.Случайные величины | 2 | Основные дискретные распределения | 2 |
10 | 1.2.Случайные величины | 2 | Непрерывные СВ | 2 |
11 | 1.2.Случайные величины | 2 | Числовые характеристики непрерывных СВ | 2 |
12 | 1.2.Случайные величины | 2 | Основные непрерывные законы распределения | 2 |
13 | 1.2.Случайные величины | 2 | Функции от СВ | 2 |
14 | 1.3.Случайные векторы | 2 | Основные понятия о случайных векторах (СВ) | 3, 4 |
15 | 1.3.Случайные векторы | 2 | Числовые характеристики СВ | 3, 4 |
16 | 1.3.Случайные векторы | 2 | Многомерное нормальное распределение | 3 |
17 | 1.3.Случайные векторы | 2 | Теория условного математического ожидания | 3, 4 |
18 | 2.1.Законы больших чисел | 2 | Виды вероятностной сходимости | 5 |
19 | 2.1.Законы больших чисел | 2 | Закон больших чисел | 5 |
20 | 2.1.Законы больших чисел | 2 | Центральная предельная теорема | 5 |
21 | 2.1.Законы больших чисел | 2 | Основные распределения в математической статистике | 5 |
22 | 2.2.Выборочный метод | 2 | Основные понятия математической статистики | 6 |
23 | 2.2.Выборочный метод | 2 | Оценка закона распределения случайной величины | 6 |
24 | 2.2.Выборочный метод | 2 | Точечные оценки неизвестных параметров и их свойства | 6 |
25 | 2.2.Выборочный метод | 2 | Выборочные моменты и их свойства | 6 |
26 | 2.3.Методы построения оценок | 2 | Основные методы построения точечных оценок | 7 |
27 | 2.3.Методы построения оценок | 2 | Интервальные оценки | 7 |
28 | 2.3.Методы построения оценок | 2 | Теорема о нормальной корреляции | 7 |
29 | 2.3.Методы построения оценок | 2 | Метод наименьших квадратов | 8 |
30 | 2.3.Методы построения оценок | 2 | Свойства МНК-оценок | 8 |
31 | 2.4.Проверка статистических гипотез | 2 | Основные понятия теории статистической проверки гипотез | 9 |
32 | 2.4.Проверка статистических гипотез | 2 | Проверка гипотезы о виде закона распределения случайной величины | 9 |
33 | 2.4.Проверка статистических гипотез | 2 | Критерий Пирсона | 9 |
34 | 2.4.Проверка статистических гипотез | 2 | Проверка гипотез об однородности, независимости и случайности | 9 |
35 | 3.1.Основные понятия теории случайных процессов | 2 | Основные понятия теории случайных процессов | 10 |
36 | 3.1.Основные понятия теории случайных процессов | 2 | Гауссовские случайные процессы | 10 |
37 | 3.2.СК-теория случайных процессов | 2 | Случайные процессы с дискретным временем | 11 |
38 | 3.2.СК-теория случайных процессов | 2 | Свойства траекторий случайного процесса с непрерывным временем | 11 |
39 | 3.2.СК-теория случайных процессов | 2 | Критерии СК- непрерывности, интегрируемости и дифференцируемости случайных процессов | 11 |
40 | 3.3.Стационарные случайные процессы | 2 | Стационарные случайные процессы | 12 |
41 | 3.3.Стационарные случайные процессы | 2 | Стохастические интегралы | 12 |
42 | 3.3.Стационарные случайные процессы | 2 | Спектральное представление стационарных процессов | 12 |
43 | 3.4.Процессы с ортогональными приращениями | 2 | Процессы с ортогональными приращениями | 13 |
44 | 3.4.Процессы с ортогональными приращениями | 2 | Свойства винеровского процесса | 13 |
45 | 3.4.Процессы с ортогональными приращениями | 2 | Стохастический интеграл Ито | 13 |
46 | 3.4.Процессы с ортогональными приращениями | 2 | Стохастические дифференциальные уравнения | 13 |
47 | 3.5.Марковские процессы | 2 | Цепи Маркова | 14 |
48 | 3.5.Марковские процессы | 2 | Свойсва цепей Маркова | 14 |
49 | 3.5.Марковские процессы | 2 | Марковские процессы с непрерывным временем | 15 |
50 | 3.5.Марковские процессы | 2 | Примеры марковских процессов | 15 |
51 | 3.5.Марковские процессы | 2 | Приложения теории случайных процессов | 15 |
Итого: | 102 |
-
Практические занятия
№ п/п | Раздел дисциплины | Объем, часов | Тема практического занятия | Дидакт. единицы |
1 | 1.1.Случайные события | 6 | Алгебра событий. Классическая формула вычисления вероятности. | 1 |
2 | 1.1.Случайные события | 6 | Формулы вычисления вероятностей сложных событий | 1 |
3 | 1.1.Случайные события | 2 | Контрольная работа № 1 | 1 |
4 | 1.2.Случайные величины | 6 | Случайные величины. Основные понятия. | 2 |
5 | 1.2.Случайные величины | 4 | Основные непрерывные распределения. | 2 |
6 | 1.3.Случайные векторы | 8 | Случайные векторы | 3 |
7 | 1.3.Случайные векторы | 2 | Контрольная работа № 2 | 2, 3 |
8 | 2.1.Законы больших чисел | 4 | Виды вероятностной сходимости | 5 |
9 | 2.1.Законы больших чисел | 2 | Центральная предельная теорема | 5 |
10 | 2.2.Выборочный метод | 6 | Выборочный метод и точечные оценки параметров | 6 |
11 | 2.3.Методы построения оценок | 12 | Методы построения точечных оценок | 7, 8 |
12 | 2.4.Проверка статистических гипотез | 10 | Проверка статистических гипотез | 9 |
13 | 3.1.Основные понятия теории случайных процессов | 4 | Вероятностные распределения случайных процессов | 10 |
14 | 3.1.Основные понятия теории случайных процессов | 4 | Моментные характеристики случайных процессов | 10, 11 |
15 | 3.2.СК-теория случайных процессов | 2 | Непрерывность и дифференцируемость случайных функций | 11 |
16 | 3.2.СК-теория случайных процессов | 2 | Интегрирование случайных функций | 11 |
17 | 3.3.Стационарные случайные процессы | 4 | Стационарные случайные процессы | 12 |
18 | 3.3.Стационарные случайные процессы | 2 | Линейные преобразования стационарных случайных процессов | 12 |
19 | 3.3.Стационарные случайные процессы | 2 | Потоки событий. Пуассоновский процесс. | 12 |
20 | 3.4.Процессы с ортогональными приращениями | 2 | Процессы с ортогональными приращениями | 13 |
21 | 3.4.Процессы с ортогональными приращениями | 2 | Винеровский процесс | 13 |
22 | 3.4.Процессы с ортогональными приращениями | 4 | Элементы стохастического дифференциального исчисления Ито | 13 |
23 | 3.5.Марковские процессы | 2 | Марковские процессы | 14, 15 |
24 | 3.5.Марковские процессы | 2 | Цепи Маркова | 14 |
25 | 3.5.Марковские процессы | 2 | Дискретные марковские функции | 15 |
Итого: | 102 |
-
Лабораторные работы
№ п/п | Раздел дисциплины | Наименование лабораторной работы | Наименование лаборатории | Объем, часов | Дидакт. единицы |
Итого: |
-
Типовые задания
№ п/п | Раздел дисциплины | Объем, часов | Наименование типового задания |
Итого: |
-
Курсовые работы и проекты по дисциплине
3.1. Обработка экспериментальных данных методом наименьших квадратов
Характеристики
Тип файла документ
Документы такого типа открываются такими программами, как Microsoft Office Word на компьютерах Windows, Apple Pages на компьютерах Mac, Open Office - бесплатная альтернатива на различных платформах, в том числе Linux. Наиболее простым и современным решением будут Google документы, так как открываются онлайн без скачивания прямо в браузере на любой платформе. Существуют российские качественные аналоги, например от Яндекса.
Будьте внимательны на мобильных устройствах, так как там используются упрощённый функционал даже в официальном приложении от Microsoft, поэтому для просмотра скачивайте PDF-версию. А если нужно редактировать файл, то используйте оригинальный файл.
Файлы такого типа обычно разбиты на страницы, а текст может быть форматированным (жирный, курсив, выбор шрифта, таблицы и т.п.), а также в него можно добавлять изображения. Формат идеально подходит для рефератов, докладов и РПЗ курсовых проектов, которые необходимо распечатать. Кстати перед печатью также сохраняйте файл в PDF, так как принтер может начудить со шрифтами.