Теория вероятностей и математическая статистика

Бакалавриат 2024/2025

Статус: Курс обязательный (Бизнес-информатика)

Направление: 38.03.05. Бизнес-информатика

Кто читает: Кафедра высшей математики

Где читается: Высшая школа бизнеса

Когда читается: 2-й курс, 1, 2 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Панов Петр Алексеевич, Саночкин Юрий Ильич

Язык: русский

Кредиты: 4

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Учебная дисциплина посвящена изучению Теории вероятностей и математической статистики. Курс создает базу для изучения дисциплин, связанных с экономической и социальной статистикой, рыночной аналитикой, а также для дисциплин, реализуемых в рамках проекта Data Culture. Студенты, освоившие дисциплину, приобретают следующие знания и навыки: понимание основных концепций теории вероятностей и умение рассчитывать и интерпретировать основные статистические показатели, критерии и метрики, актуальные для маркетинга и бизнес-аналитики. Курс предполагает проверку теоретических знаний и практических навыков посредством проведения регулярных самостоятельных работ, оценивания работы на семинаре, контрольной и экзаменационной работ. Изучение дисциплины базируется на следующих дисциплинах: школьном курсе математики (включая раздел Теории Вероятностей) и курсе Высшей Математики, изучаемом на первом курсе. Для полноценного освоения дисциплины надо знать и понимать и уметь пользоваться: базовыми формулами комбинаторики (перестановки, размещения, сочетания, свойства биномиальных коэффициентов); знать простейшие операции над множествами; уметь вычислять вероятность в простейших задачах; понимать математический смыл выражений "не более", "менее", "как минимум" и тд. пределы, ряды – в простейшем виде; производные и поиск экстремума, в том числе функции нескольких переменных; интегралы – смысл и основные методы интегрирования. Основные положения дисциплины должны быть использованы в следующих курсах: Экономическая статистика, Социология, Финансовый и бухгалтерский учет, Финансовый менеджмент, Основы программирования на языке Python, Введение в Data Science, Маркетинговые исследования, Инструменты интернет-маркетинга и веб-аналитики, Анализ данных на Python и при сдаче экзаменов независимой оценки цифровых компетенций.

Цель освоения дисциплины

Сформировать у студентов концептуальное понимание основных терминов из Теории вероятностей и математической статистики, таких как зависимость и независимость событий, априорная и апостериорная вероятность, плотность распределения, матожидание и другие характеристики случайных величин.
Сформировать необходимые умения, которые позволят рассчитывать характеристики случайных величин.
Сформировать необходимые умения, которые позволят формулировать статистические гипотезы и проверять их, подбирая релевантные статистические критерии и уровни значимости, адекватные поставленным задачам.
Сформировать необходимые умения, которые позволят применять изученные статистические методы к прикладным профессиональным задачам.

Планируемые результаты обучения

Выбирает корректные методы для получения точечных оценок параметров генеральной совокупности.
Знает основные понятия теории вероятностей: событие, действия над событиями, благоприятные исходы.
Использует закон больших чисел и центральную предельную теорему для прикладных задач.
Обобщает показатели центральной тенденции и вариации ряда для анализа данных.
Применяет вычисление характеристик случайных величин для решения аналитических задач
Применяет знания о действиях над событиями для вычисления вероятности событий.
Применяет знания о законах распределений непрерывных и дискретных случайных величин для описания экономических, маркетинговых и бизнес-кейсов.
Применяет корректные статистические критерии для принятия решений в профессиональных задачах.
Распознает условия схемы Бернулли в практических задачах
Умеет применять методы комбинаторики и основные теоремы о вычислении вероятностей для решения практических задач.

Содержание учебной дисциплины

Введение в теорию вероятностей
Вероятности случайных событий. Основные теоремы теории вероятностей
Испытания Бернулли. Формула Бернулли
Случайные величины и их числовые характеристики. Применение числовых характеристик в социально-экономических исследованиях.
Наиболее часто используемые законы распределения дискретных и непрерывных случайных величин. Применение этих законов для решения реальных задач экономического и социологического характера.
Предельные теоремы теории вероятностей
Основы математической статистики
Точечные и интервальные оценки параметров генеральной совокупности.
Проверка некоторых статистических гипотез.

Элементы контроля

контрольная работа
Контрольная работа по пройденному материалу.
Экзамен
Экзаменационная контрольная работа, проверяющая знания по всему курсу.
лекционные ср
Задача на 10-15 минут, на 1-2 балла, тестовая – либо выбрать ответ, либо записать в ответ число. Всего работ планируется на 10 баллов, общая оценка – сумма всех баллов. Отдельные работы не переписываются.
семинарские МКР
Каждая отдельная МКР это работа на 2-3 задачи, на 15-20 минут, проводится в начале семинара.

Промежуточная аттестация

2024/2025 2nd module
0.4 * Экзамен + 0.25 * контрольная работа + 0.1 * лекционные ср + 0.25 * семинарские МКР

Список литературы

Авторы

Панов Петр Алексеевич

Программа дисциплины