Статистический анализ данных космического эксперимента

Бакалавриат 2024/2025

Статус: Курс обязательный (Физика)

Направление: 03.03.02. Физика

Кто читает: Базовая кафедра физики космоса Института космических исследований РАН

Где читается: Факультет физики

Когда читается: 4-й курс, 2, 3 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Петрукович Анатолий Алексеевич

Язык: русский

Кредиты: 8

Контактные часы: 44

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Целями курса «Статистический анализ данных космического эксперимента» являются: • создание среды для совершенствования и развития своей интеллектуального и культурного уровня, помощь в построении своей траектории профессионального развития и карьеры • развитие навыков проведения профессиональной, в том числе научноисследовательской деятельности в международной среде • формирование навыков задавать и транслировать правовые и этические нормы в профессиональной и социальной деятельности, способности определять, транслировать общие цели в профессиональной и социальной деятельности • формирование у студентов профессиональных компетенций, связанных с использованием современных инструментов, методов получения и обработки данных в области статистического анализа данных; • развитие умений, основанных на полученных знаниях, позволяющих получать ограничения на параметры астрофизических объектов и их природу, используя результаты различных астрономических наблюдений; • получение студентами навыков самостоятельной исследовательской работы с использованием специфических методов экспериментальной астрофизики; • получение практических навыков использования данных современных наземных и орбитальных обсерваторий для решения задач исследования космического пространства.

Цель освоения дисциплины

Формирование компетенций применения статистических методов в космических науках.

Планируемые результаты обучения

Применяет физические методы теоретического и экспериментального исследования, методы математического анализа и моделирования для постановки задач по развитию, внедрению и коммерциализации новых наукоемких технологий.
Представляет результаты проведенных физико-математических и прикладных исследований в виде конкретных рекомендаций, выраженных в терминах предметной области
Использует знания современных проблем и новейших достижений физики в научно-исследовательской работе
Проводит научные эксперименты и/или теоретические (аналитические и имитационные) исследования для их решения поставленных профессиональных задач
Анализирует, верифицирует, оценивает полноту информации в ходе профессиональной деятельности, при необходимости восполнять и синтезировать недостающую информацию.

Содержание учебной дисциплины

История теории вероятности и математической статистики
Базовые понятия теории вероятности
Базовые понятия математической статистики
Проверка гипотез
Непараметрические методы
Анализ связей между случайными величинами
Метод максимального правдоподобия и байесовский подход
Временные ряды и спектральный анализ
АРСС методы
Цифровые фильтры
Регрессия и классификация сложных данных

Элементы контроля

Экзамен
Экзамен проводятся в устной форме по билетам. В каждом билете представлен один теоретический вопрос. Во время подготовки ответа обучающиеся могут пользоваться программой дисциплины, материалами лекций, а также любой справочной литературой и вычислительной техникой. После ответа на основной вопрос могут быть заданы дополнительные вопросы для проверки знания базовых понятий математической статистики. При необходимости для подготовки ответа может быть предоставлено дополнительное время.
Контрольная работа

Промежуточная аттестация

2024/2025 2nd module
Оценивание усвоенных студентами знаний и навыков по теме курса состоит из двух промежуточных контрольных и одного экзамена. Итоговая оценка студента за курс складывается из оценок за контрольные и экзамен в соотношении 3:3:4.
2024/2025 3rd module
0.6 * Контрольная работа + 0.4 * Экзамен

Список литературы

Авторы

Панкратова Елена Игоревна
Петрукович Анатолий Алексеевич

Программа дисциплины