rpd000004022 (1010489), страница 2
Текст из файла (страница 2)
Тематика: Обработка экспериментальных данных методом наименьших квадратов
Трудоемкость(СРС): 36
Прикрепленные файлы: 2. ЗАДАНИЕ ДЛЯ КР ПО МС.doc, 3. ДАННЫЕ ДЛЯ КР.doc
Типовые варианты:
-Типовые варианты во вложенных файлах
-
Рубежный контроль
1.1. Контрольная работа по теме случайные события
Тип: Контрольная работа
Тематика: Контрольная работа по теме случайные события
Прикрепленные файлы: Билет 1.doc
Перечень вопросов и задач:
1.см. прикрепленный файл
1.2. Контрольная работа по теме случайные величины
Тип: Контрольная работа
Тематика: Контрольная работа по теме случайные величины
Прикрепленные файлы: kontr_sv.doc
Перечень вопросов и задач:
1.см. прикрепленный файл
1.3. Тест по теории вероятностей
Тип: Тестирование
Тематика: Тест по теории вероятностей
Прикрепленные файлы: test2.doc
Перечень вопросов и задач:
1.см. прикрепленный файл
-
Промежуточная аттестация
1. Рейтинговая оценка (4 семестр)
Прикрепленные файлы: 1. ВОПРОСЫ ПО ТВ.doc
Вопросы для подготовки к экзамену/зачету:
1.Оценка по результатам контрольных работ №№ 1,2
2. Экзамен (5 семестр)
Прикрепленные файлы: 2. ВОПРОСЫ ПО МС.doc, 4. БИЛЕТЫ ПО МС.doc
Вопросы для подготовки к экзамену/зачету:
1.см. файл с типовыми билетами
3. Экзамен (6 семестр)
Прикрепленные файлы: ВОПРОСЫ К ЭКЗАМЕНУ.doc, Билеты-СП (ЭКЗАМЕН).doc
Вопросы для подготовки к экзамену/зачету:
1.см. файлы
-
УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ И ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
а)основная литература:
1. Кибзун А.И. и др. Теория вероятностей и математическая статистика. Базовый курс с примерами и задачами. М.: Физматлит, 2005.
2. Ивченко Г.И., Медведев Ю.И. Математическая статистика. М.: Высшая школа, 1984.
3. Панков А.Р., Платонов Е.Н. Практикум по математической статистике. М.: МАИ, 2006.
4. Миллер Б.М., Панков А.Р. Теория случайных процессов. М.: Наука, 2002 (темы 1-6)
5. Пугачев В.С., Синицын И.Н. Стохастические дифференциальные системы. М.: Наука, 1990.
б)дополнительная литература:
1. Ширяев А.Н. Вероятность. М.: Наука, 1980
2. Болдин М.В., Кочетков Е.С. Практикум по теории вероятностей. М.:МАИ,1993.
3. Болдин М.В. и др. Теория вероятностей и математическая статистика. Лабораторные работы. М.: МАИ, 1992.
4. Дэвис М.Х.А. Линейное оценивание и стохастическое управление. М.: Наука, 1984.
в)программное обеспечение, Интернет-ресурсы, электронные библиотечные системы:
не предусмотрены
-
МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
При выполнении КР используются ПЭВМ дисплейного класса факультета № 8
для проведения моделирования и оформления отчетов, а также электронные калькуляторы,
предназначенные для инженерных расчетов.
Приложение 1
к рабочей программе дисциплины
«Теория вероятностей, математическая статистика и теория случайных процессов »
Аннотация рабочей программы
Дисциплина Теория вероятностей, математическая статистика и теория случайных процессов является частью Математического и естественно-научный цикл дисциплин подготовки студентов по направлению подготовки Прикладная математика. Дисциплина реализуется на 8 факультете «Московского авиационного института (национального исследовательского университета)» кафедрой (кафедрами) 804.
Дисциплина нацелена на формирование следующих компетенций: ПК-14.
Содержание дисциплины охватывает круг вопросов, связанных с: - изучением математических моделей случайных событий, величин и процессов;
- овладением базовыми методами анализа моделей, содержащих случайные факторы;
- приобретением навыков моделирования случайных событий и величин на ЭВМ.
Преподавание дисциплины предусматривает следующие формы организации учебного процесса: Лекция, мастер-класс, Практическое занятие, Самостоятельная работа.
Программой дисциплины предусмотрены следующие виды контроля: рубежный контроль в форме Контрольная работа ,Тестирование и промежуточная аттестация в форме Рейтинговая оценка (4 семестр) ,Экзамен (5 семестр) ,Экзамен (6 семестр).
Общая трудоемкость освоения дисциплины составляет 10 зачетных единиц, 360 часов. Программой дисциплины предусмотрены лекционные (102 часов), практические (102 часов), лабораторные (0 часов) занятия и (102 часов) самостоятельной работы студента. Целью преподавания дисциплины является ознакомление студентов с математическими методами описания случайных явлений и технологией учета последних при разработке и исследовании реальных систем, принятии решений в условиях неопределенности, анализе и обработке опытных данных.
Приложение 2
к рабочей программе дисциплины
«Теория вероятностей, математическая статистика и теория случайных процессов »
Cодержание учебных занятий
-
Лекции
1.1.1. Введение в теорию вероятностей(АЗ: 2, СРС: 0)
Тип лекции: Информационная лекция
Форма организации: Лекция, мастер-класс
Описание: Статистическая регулярность непредсказуемых событий. Частота и вероятность.
1.1.2. Аксиоматика теории вероятностей(АЗ: 2, СРС: 0)
Тип лекции: Информационная лекция
Форма организации: Лекция, мастер-класс
Описание: Пространство элементарных событий. Действия над событиями. Аксиомы Колмогорова.
1.1.3. Основные свойства вероятности(АЗ: 2, СРС: 0)
Тип лекции: Информационная лекция
Форма организации: Лекция, мастер-класс
Описание: Основные свойства вероятности
1.1.4. Классическая схема теории вероятности(АЗ: 2, СРС: 0)
Тип лекции: Информационная лекция
Форма организации: Лекция, мастер-класс
Описание: Классическая формула теории вероятностей. Элементы комбинаторики, гипергеометрическая формула.
1.1.5. Формулы сложения и умножения вероятностей(АЗ: 2, СРС: 0)
Тип лекции: Информационная лекция
Форма организации: Лекция, мастер-класс
Описание: Теорема сложения вероятностей. Условная вероятность, независимость событий. Формула умножения вероятностей.
1.1.6. Формулы полной вероятности, Байеса, Бернулли(АЗ: 2, СРС: 0)
Тип лекции: Информационная лекция
Форма организации: Лекция, мастер-класс
Описание: Статистические гипотезы. Формулы полной вероятности и Байеса. Последовательность независимых испытаний, формула Бернулли.
1.2.1. Общие понятия о случайных величинах (СВ)(АЗ: 2, СРС: 0)
Тип лекции: Информационная лекция
Форма организации: Лекция, мастер-класс
Описание: Числовые характеристики опыта. Дискретные и непрерывные СВ. Закон распределения СВ.
1.2.2. Дискретные СВ(АЗ: 2, СРС: 0)
Тип лекции: Информационная лекция
Форма организации: Лекция, мастер-класс
Описание: Ряд распределения дискретной СВ. Вероятность попадания дискретной СВ в заданную область. Математическое ожидание и дисперсия дискретной СВ.
1.2.3. Основные дискретные распределения(АЗ: 2, СРС: 0)
Тип лекции: Информационная лекция
Форма организации: Лекция, мастер-класс
Описание: Основные дискретные распределения (равномерное, Бернулли, биномиальное, Пуассона, геометрическое).
1.2.4. Непрерывные СВ(АЗ: 2, СРС: 0)
Тип лекции: Информационная лекция
Форма организации: Лекция, мастер-класс
Описание: Функция распределения и плотность вероятности непрерывной СВ. Характеристическая функция СВ. Вычисление вероятности попадания непрерывной СВ в заданную область.
1.2.5. Числовые характеристики непрерывных СВ(АЗ: 2, СРС: 0)
Тип лекции: Информационная лекция
Форма организации: Лекция, мастер-класс
Описание: Математическое ожидание и дисперсия непрерывной СВ. Общие свойства математического ожидания и дисперсии.
1.2.6. Основные непрерывные законы распределения(АЗ: 2, СРС: 0)
Тип лекции: Информационная лекция
Форма организации: Лекция, мастер-класс
Описание: Основные непрерывные распределения (равномерное, показательное, нормальное).
1.2.7. Функции от СВ(АЗ: 2, СРС: 0)
Тип лекции: Информационная лекция
Форма организации: Лекция, мастер-класс
Описание: Неравенство Чебышева. Законы распределения функций случайных величин.
1.3.1. Основные понятия о случайных векторах (СВ)(АЗ: 2, СРС: 0)
Тип лекции: Информационная лекция
Форма организации: Лекция, мастер-класс
Описание: Закон распределения и вероятностные характеристики СВ.
1.3.2. Числовые характеристики СВ(АЗ: 2, СРС: 0)
Тип лекции: Информационная лекция
Форма организации: Лекция, мастер-класс
Описание: Ковариация и корреляция, их основные свойства. Ковариационная матрица.
1.3.3. Многомерное нормальное распределение(АЗ: 2, СРС: 0)
Тип лекции: Информационная лекция
Форма организации: Лекция, мастер-класс
Описание: Нормальный СВ. Линейные преобразования СВ. Свойства гауссовского СВ.
1.3.4. Теория условного математического ожидания(АЗ: 2, СРС: 0)
Тип лекции: Информационная лекция
Форма организации: Лекция, мастер-класс
Описание: Условные распределения дискретных СВ. Условное математическое ожидание и его свойства. Формула полного математического ожидания.
2.1.1. Виды вероятностной сходимости(АЗ: 2, СРС: 0)
Тип лекции: Информационная лекция
Форма организации: Лекция, мастер-класс
Описание: Виды вероятностной сходимости (сходимость почти наверное, в среднем квадратическом, по вероятности, слабая) и связи между ними.
2.1.2. Закон больших чисел(АЗ: 2, СРС: 0)
Тип лекции: Информационная лекция
Форма организации: Лекция, мастер-класс
Описание: Закон больших чисел. Теоремы Чебышева, Колмогорова, Бернулли.
2.1.3. Центральная предельная теорема(АЗ: 2, СРС: 0)
Тип лекции: Информационная лекция
Форма организации: Лекция, мастер-класс
Описание: Центральная предельная теорема. Условия Ляпунова и Линдеберга.
2.1.4. Основные распределения в математической статистике(АЗ: 2, СРС: 0)
Тип лекции: Информационная лекция
Форма организации: Лекция, мастер-класс
Описание: Распределения хи-квадрат и Стьюдента. Асимптотические свойства.
2.2.1. Основные понятия математической статистики(АЗ: 2, СРС: 0)
Тип лекции: Информационная лекция
Форма организации: Лекция, мастер-класс
Описание: Основные понятия МС: выборка, вариационный ряд, статистика, порядковые статистики.
2.2.2. Оценка закона распределения случайной величины(АЗ: 2, СРС: 0)
Тип лекции: Информационная лекция
Форма организации: Лекция, мастер-класс
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
