• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Бакалавриат 2024/2025

Теория вероятностей

Статус: Курс обязательный (Программная инженерия)
Направление: 09.03.04. Программная инженерия
Когда читается: 2-й курс, 1, 2 модуль
Формат изучения: без онлайн-курса
Охват аудитории: для своего кампуса
Язык: русский
Кредиты: 5

Программа дисциплины

Аннотация

Изучение дисциплины Теория вероятностей и математическая статистика базируется на следующих дисциплинах: математический анализ; геометрия и алгебра. Для освоения учебной дисциплины студенты должны владеть следующими знаниями и компетенциями: знаниями основных определений и теорем перечисленных выше дисциплин; навыками решения типовых задач этих дисциплин. Основные положения дисциплины должны быть использованы в дальнейшем при изучении следующих дисциплин: статистические и эмпирические методы компьютинга; машинное обучение; анализ данных.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • сформировать теоретические знания в области теории вероятностей и математической статистики
  • обучить студентов применять основные модели и методы математической статистики для обработки реальных данных
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • владеть навыками решения типовых задач теории вероятностей и математической статистики
  • владеть основными определениями, методами и алгоритмами анализа данных, содержащих случайную составляющую
  • владеть стандартными инструментариями обработки статистической информации
  • знать алгоритм проверки статистических гипотез
  • знать виды сходимости случайных величин
  • знать критерии, позволяющие проверять адекватность регрессионной модели
  • знать методы оценивания параметров в регрессионных моделях
  • знать методы построения доверительных интервалов параметров случайных величин
  • знать методы проверки независимости признаков, измеренных в различных шкалах
  • знать основные законы распределения случайных величин
  • знать основные методы оценивания параметров (метод моментов (ММ) и метод максимального правдоподобия (ММП))
  • знать основные понятия математической статистики (выборка, оценки параметров и их свойства, гистограмма, эмпирическая функция распределения)
  • знать основные понятия теории вероятностей (вероятность, случайное событие, случайная величина, числовые характеристики случайных величин и их свойства, случайный вектор и его характеристики, независимость и некоррелированность случайных величин)
  • знать предельные теоремы теории вероятностей
  • уметь вычислять вероятность попадания случайной величины в заданную область
  • уметь вычислять вероятность случайного события
  • уметь вычислять числовые характеристики случайной величины
  • уметь использовать статистические критерии для проверки гипотез относительно наблюдаемых случайных данных
  • уметь оценивать неизвестные параметры статистической модели
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Основные понятия теории вероятностей. Случайные события
  • Случайные величины
  • Случайные векторы
  • Предельные теоремы теории вероятностей
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий контрольная работа
    Письменная работа, состоящая из практических и теоретических задач. Для прохождения контроля студент должен, как минимум, продемонстрировать знание основных определений и формулировок теорем; умение решать типовые задачи, разобранные на семинарских занятиях. Оценивается правильность решения, степень обоснованности и ответ. Ответ без решения не принимается. Отсутствие обоснования при правильном решении влечёт понижение оценки. В каждой задаче должен быть объявлен ответ по форме: "Ответ:....". Оценки по всем формам текущего контроля выставляются по 10-ти балльной шкале. Работа будет оценена в ноль баллов, если в ней получено значение вероятности, не принадлежащее отрезку [0;1]. Если у преподавателя возникает сомнение в том, что работа выполнена студентом самостоятельно, то студент может быть вызван для проведения устной защиты.
  • неблокирующий работа на семинарах
    Оценивается качество ответов на семинарах и оценки за рубежные мини-контроли
  • неблокирующий индивидуальное домашнее задание
    Домашнее задание (ИДЗ) сдаётся в письменной форме. Работа должна быть написана разборчиво и аккуратно. ИДЗ разбито на четыре блока заданий по следующим разделам – случайные события, случайные величины, случайные векторы и предельные теоремы. Проверка ИДЗ проводится учебными ассистентами. Учебные ассистенты назначают дедлайны сдачи каждого блока ИДЗ и проводят выборочный устный опрос по темам ИДЗ.
  • неблокирующий экзаменационная работа
    Письменная работа, состоящая из теоретических и практических задач. Если у преподавателя возникает сомнение в том, что работа выполнена студентом самостоятельно, то студент может быть вызван для проведения устной защиты.
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2024/2025 2nd module
    0.1 * индивидуальное домашнее задание + 0.25 * контрольная работа + 0.15 * работа на семинарах + 0.5 * экзаменационная работа
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Математическая статистика : учеб. пособие для вузов, Ивченко, Г. И., 1992
  • Теория вероятностей и математическая статистика. Базовый курс с примерами и задачами : учебник для вузов, Кибзун, А. И., 2013

Авторы

  • Горяинова Елена Рудольфовна