• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Бакалавриат 2022/2023

Теория вероятностей и математическая статистика

Статус: Курс обязательный (Бизнес-информатика)
Направление: 38.03.05. Бизнес-информатика
Когда читается: 2-й курс, 1, 2 модуль
Формат изучения: без онлайн-курса
Охват аудитории: для своего кампуса
Язык: русский
Кредиты: 4
Контактные часы: 40

Программа дисциплины

Аннотация

Дисциплина «Теория вероятностей и математическая статистика» является одной из наиболее важных, и если рассматривать ее как один из разделов чистой математики, и если смотреть на нее как на методологию для работы с числовой информацией. Во втором случае математическую статистику часто называют теорией статистического вывода. По мере изучения новых понятий и методов в курсе сразу же даются примеры их использования для решения задач экономики и управления, а также задач инженерного характера. Рассматриваются такие применения, как статистический контроль качества производимой продукции, анализ полезности и анализ риска, страхование, портфельная теория и другие. С одной стороны, в курс входит материал по теории вероятностей и математической статистике, который обычно включается в западные курсы бизнес-статистики. Здесь присутствует большое число задач-ситуаций из различных прикладных областей, где, иногда, самое трудное – это увидеть, какой из статистических методов следует применить для решения данной задачи. Но также в курс входит и материал, традиционно включаемый в программы российских технических и физических вузов с повышенной математической подготовкой.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Приобретение студентами базовых знаний по теории вероятностей и математической статистике
  • Формирование навыков работы с абстрактными понятиями высшей математики, в том числе, и с применением к конкретным прикладным задачам
  • Формирование умения решать типовые задачи дисциплины
  • Формирование у студентов трудолюбия, ответственности, добросовестного отношения к стоящим перед ними задачам
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Знает основные определения и результаты, относящиеся к биномиальному распределению и нормальному распределению, понимает пути практического применения, умеет решать задачи.
  • Знает основные определения и результаты, относящиеся к дисперсионному анализу, понимает пути практического применения, умеет решать задачи.
  • Знает основные определения и результаты, относящиеся к интервальным оценкам, понимает пути практического применения, умеет решать задачи
  • Знает основные определения и результаты, относящиеся к информации Фишера, понимает пути практического применения, умеет решать задачи
  • Знает основные определения и результаты, относящиеся к исследованию выборками, понимает пути практического применения, умеет решать задачи
  • Знает основные определения и результаты, относящиеся к моментам случайных величин, понимает пути практического применения, умеет решать задачи
  • Знает основные определения и результаты, относящиеся к проверке гипотез, понимает пути практического применения, умеет решать задачи
  • Знает основные определения и результаты, относящиеся к распределению Пуассона и некоторым другим распределениям, понимает пути практического применения, умеет решать задачи
  • Знает основные определения и результаты, относящиеся к событиям и случайным величинам, понимает пути практического применения, умеет решать задачи.
  • Знает основные определения и результаты, относящиеся к совместным функциям распределения нескольких случайных величин, понимает пути практического применения, умеет решать задачи
  • Знает основные определения и результаты, относящиеся к точечным оценкам, понимает пути практического применения, умеет решать задачи.
  • Знает основные определения и результаты, относящиеся к условным вероятностям, понимает пути практического применения, умеет решать задачи.
  • Знает основные определения и результаты, относящиеся к функциям распределения случайных величин, понимает пути практического применения, умеет решать задачи.
  • Знает основные определения и результаты, относящиеся к цепям Маркова, понимает пути практического применения, умеет решать задачи
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • События и случайные величины
  • Функция распределения случайной величины
  • Моменты случайных величин
  • Условные вероятности
  • Биномиальное распределение и нормальное распределение
  • Распределение Пуассона и некоторые другие распределения
  • Исследование выборками
  • Точечные оценки
  • Интервальные оценки
  • Проверка гипотез
  • Дисперсионный анализ
  • Совместная функция распределения нескольких случайных величин
  • Информация Фишера
  • Цепи Маркова
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Контрольная работа
  • неблокирующий Домашнее задание
  • неблокирующий Тест
  • неблокирующий Самостоятельная работа
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2022/2023 учебный год 2 модуль
    0.3 * Контрольная работа + 0.15 * Домашнее задание + 0.4 * Самостоятельная работа + 0.15 * Тест
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • 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

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Бочаров, П. П. Теория вероятностей. Математическая статистика [Электронный ресурс] / П. П. Бочаров, А. В. Печинкин. - 2-е изд. - М. : ФИЗМАТЛИТ, 2005. - 296 с. - ISBN 5-9221-0633-3.
  • Сборник задач по теории вероятностей и математической статистике : учеб. пособие для студентов экономических специальностей, Ратникова Т. А., 2004
  • Теория вероятностей. Примеры и задачи/ВасильчикМ.Ю., АркашовН.С., КовалевскийА.П. и др., 2-е изд. - Новосиб.: НГТУ, 2014. - 124 с.: ISBN 978-5-7782-2487-2

Авторы

  • Фурманов Кирилл Константинович
  • Ужегов Алексей Александрович
  • Шведов Алексей Сергеевич