Бакалавриат 2020/2021

Прикладные методы математической статистики

Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»

Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»

Статус: Курс обязательный (Программная инженерия)

Направление: 09.03.04. Программная инженерия

Кто читает: Департамент прикладной экономики

Где читается: Факультет компьютерных наук

Когда читается: 2-й курс, 3, 4 модуль

Формат изучения: с онлайн-курсом

Преподаватели: Румянцева Екатерина Владимировна, Фурманов Кирилл Константинович, Чернышева Ирина Константиновна

Язык: русский

Кредиты: 6

Контактные часы: 72

Программа дисциплины

Аннотация

Настоящая программа учебной дисциплины «Прикладные методы математической статистики» устанавливает минимальные требования к знаниям и умениям студента и определяет содержание и виды учебных занятий и отчетности. Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления 09.03.04 «Программная инженерия» уровня бакалавра, изучающих дисциплину «Прикладные методы математической статистики». В соответствии с учебным планом по направлению «Программная инженерия» дисциплина читается студентам второго курса бакалавриата в 3 и 4 модулях.

Цель освоения дисциплины

• формирование у студентов профессиональных компетенций, связанных с использованием методов теории вероятностей и математической статистики в области программной инженерии;
• выработка практических навыков применения статистических и эмпирических методов;
• получение студентами опыта самостоятельной исследовательской работы, предполагающей изучение специфических методов математической статистики, инструментов и средств, необходимых для решения прикладных задач.

Содержание учебной дисциплины

• Выборочные обследования и основные задачи математической статистики
• Точечные оценки и их свойства: несмещённость, состоятельность, эффективность
• Доверительные интервалы
• Проверка гипотез
• Сравнение распределений в нескольких выборках
• Корреляционный анализ
• Регрессионный анализ
• Элементы кластерного анализа
• Метод главных компонент

Элементы контроля

• Письменный экзамен
  Проводится очно
• Онлайн-курс
• Домашнее задание
  Сдаётся в письменном виде с устной зашитой. Заключается в обработке данных эксперимента с использованием изученных методов.

Промежуточная аттестация

• Промежуточная аттестация (4 модуль)
  0.4*[Оценка за домашнее задание]+0.2*[Оценка за онлайн-курс]+0.4*[Оценка за экзамен]

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Modern mathematical statistics with applications, Devore, J. L., 2007
• Statistics for business and economics, Newbold, P., 2013

Рекомендуемая дополнительная литература

• Introduction to econometrics, Maddala, G. S., 2005
• Теория вероятностей и математическая статистика - 2 (промежуточный уровень) : учеб. пособие, Шведов, А. С., 2007
• Теория вероятностей и математическая статистика : учеб. пособие для вузов, Шведов, А. С., 2005
• Эконометрика. Начальный курс, учебник, 8-е изд., 504 с., Магнус, Я. Р., Катышев, П. К., Пересецкий, А. А., 2007