
Код и наименование дисциплины
MT1203: Теория вероятностей и математическая статистика
О курсе
В данном курсе основное внимание уделяется математическим методам статистического анализа социально-экономических явлений и процессов, а также специфике проведения владения комплексных исследований, принципам формирования и организации основных источников социально-экономической информации.
Требования
Курс не предусматривает специальных требований к началу изучения. Однако мы рекомендуем приступать к изучению материала после ознакомления с курсом MT1102 — «Введение в математику».
Польза
Знания, полученные из этого курса, будут полезны при изучении предметов компьютерного цикла дисциплин.
Цели и намерения
Целями данного курса является:
- дать минимально-достаточные знания по данному разделу математики с тем, чтобы подготовить необходимый фундамент для дальнейшего усвоения студентами ряда прикладных задач специальных дисциплин;
- формирование у студентов научного математического мышления, умения применять математический аппарат для исследования экономических процессов;
- формирование у студентов навыков обработки статистических данных при исследовании экономических процессов; научить студентов использовать компьютерные программы для обработки статистических данных.
Условия завершения и оценка
Электронный экзамен.
Для успешного завершения дисциплины с оценкой «удовлетворительно» необходимо верно выполнить все обязательные тестовые задания (см. раздел «Ваш прогресс»)
с оценкой «хорошо» — 75% всех заданий дисциплины, включая верно выполненную обязательную часть;
с оценкой «отлично» — 100% всех тестовых заданий.
Результат с точки зрения государственного стандарта РФ
Изучив курс, студент будет способен уметь и использовать:
- понятие случайного события и его вероятности;
- основные понятия о частоте и статистической вероятности события;
- основные правила сложения и умножения вероятностей;
- понятия дискретных и непрерывных случайных величин и законы их распределения;
- числовые характеристики дискретных и непрерывных случайных величин уметь их находить;
- применять закон больших чисел и центральную предельную теорему;
- понятие о статистических методах оценки параметров распределения;
- производить обработку экспериментальных данных статистическими методами;
- находить параметры выборочного уравнения прямой линии регрессии;
- осуществлять статистическую оценку параметров распределения; находить выборочный коэффициент корреляции, осуществлять статистическую проверку статистических гипотез, выполнять сравнение средних методом дисперсионного анализа;
- доказывать теоремы по всем изучаемым разделам и темам курса;
- методы решения задач, имеющих большое значение в практических приложениях;
- осуществлять выбор математических методов при решении прикладных задач;
Используемые образовательные технологии
Технология дистанционного обучения, технология объяснительно-иллюстративного обучения, технология развивающего обучения, технология проблемного обучения, технология информационного обучения, технология организации самостоятельной работы, технология развития критического мышления, технология постановки цели, технология концентрированного обучения.
Рекомендованная литература
- Теория вероятностей и математическая статистика: учебник [Электронный ресурс]; Региональный финансово-экономический инс-т. – Курск, 2010. – 85 с.
- Теория вероятностей и математическая статистика: практикум [Электронный ресурс]; Региональный финансово-экономический инс-т. – Курск, 2011. – 69 с.
- Сидняев Н.И. Теория вероятностей и математическая статистика. – М.: Издательство Юрайт, 2011. – 219 с.
Содержание
- Введение
- Случайные события
- Вероятность
- Условная вероятность
- Схема Бернулли
- Проверка знаний: схема Бернулли
- Случайные величины
- Числовые характеристики случайных величин
- Нормальное распределение
- Обязательная оценка курса