Тематика практических занятий (семинаров)




МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ФГОБУ ВПО «МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ГОРНЫЙ

УНИВЕРСИТЕТ»

КАФЕДРА

АВТОМАТИЗИРОВАННЫЕ СИСТЕМЫУПРАВЛЕНИЯ

УТВЕРЖДАЮ

Проректор МГГУ

___________________В.Л.Петров

 

" " __________ 201__ г.

РАБОЧАЯ УЧЕБНАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

ЕН.Ф.01.6

Теория вероятностей, математическая статистика

И случайные процессы

 

 

По направлению подготовки 230100. Профиль: Автоматизированные системы обработки информации и управления.

 

Квалификация (степень) выпускника

«бакалавр»

Форма обучения

очная

Москва 2012

Цели освоения дисциплины

Целью изучения данной дисциплины является: -ознакомление студентов с элементами математического аппарата теории вероятностей и математической статистики, необходимого для решения теоретических и практических задач; -изучение общих принципов описания стохастических явлений; -овладение студентом современными математическими методами исследования массовых случайных явлений, позволяющими выявлять основные закономерности, формирующие и управляющие этими стохастическими явлениями, а также делать корректный анализ массовых случайных явлений.

 

З адачи изучения дисциплины:

- формирование представления о месте и роли теории вероятностей и математической статистики в современном мире;

- формирование системы основных понятий, используемых для описания важнейших вероятностных моделей и методов, и раскрытие взаимосвязи этих понятий;

- формирование навыков самостоятельной работы, организации исследовательской работы;

- обучение практическим и теоретическим навыкам построения математических моделей, правильно отражающих те или иные стороны реальных случайных явлений, происходящих в отраслях естествознания и техники;

2 Место дисциплины в структуре ООП.

Дисциплина входит в Математический и естественно-научный цикл. Цикл Б.2. Вариативная часть Б.2.2. Обязательные дисциплины.

Изучение дисциплины опирается на курс «Высшая математика» (операции с множествами, числовые ряды, пределы, дифференцирование и интегрирование, кратные интегралы, общие сведения из теории матриц).

Содержание дисциплины является обязательным минимум для последующих дисциплин: - «Защита информации»; -«Моделирование систем»; - «Анализ рисков в управлении и проектировании».

 

Конечные результаты освоения дисциплины (модуля)

В результате освоения дисциплины (модуля) обучающийся должен:

Знать: основополагающие концепции современного теоретико-вероятностного подхода к задачам проектирования и создания автоматизированных систем обработки информации и управления;

Уметь: уметь формулировать, классифицировать и решать разного рода вероятностно-статические задачи, встречающиеся в различных областях науки и техники с использованием ЭВМ;

Владеть: современными программными комплексами методов расчета и анализа производственных процессов детерминированно-стохастического характера.

 

4. Структура и содержание дисциплины.

Общая трудоемкость дисциплины составляет 3 зачетных единицы, 108 часов. 0.5 единиц на семестровый курс лекций, 1 единица на семинарские занятия в течении семестра, 1 единица – на самостоятельную работу и 0.5 единиц на экзамен.

Объем дисциплины и виды учебных занятий

Вид* учебной работы Всего часов  
 
Аудиторные занятия (всего)    
В том числе: -  
Лекции    
Практические занятия (ПЗ)    
Контрольная работа    
Самостоятельная работа (всего)    
В том числе: -  
Самостоятельное изучение разделов, повторение лекционного материала, подготовка к практическим занятиям    
Подготовка к текущим занятиям    
Выполнение индивидуальных домашних заданий    
Подготовка к контрольной работе    
Вид аттестации (зачет, экзамен) экзамен  
Общая трудоемкость час зач. ед.    
   

Структура дисциплины «Теория вероятностей, математическая статистика случайные процессы»

Таблица 1 Структура дисциплины ЕН.Ф.01.6

 

    № п/п Дидактические единицы дисциплины) Семестр Неделя семестра Трудоемкость видов учебной работы*) обучающихся, включая самостоятельную работу (в часах) Формы текущего контроля успеваемости**) (по неделям семестра) Форма промежуточной аттестации***) (по семестрам)
Аудиторная Внеаудиторная
Лк Кс С/Пр Лб Кр Кол Ср НР КП КР
  Аксиоматика теории вероятностей   1,3                     УО-1
  Случайная величина, ее функция распределения, математическое ожидание и дисперсия   4,5                     ПР-2
  Системы случайных величин, условные плотности, зависимость и независимость случайных величин, корреляционный момент   6,7                     ПР-5
  Закон больших чисел и центральная предельная теорема                          
  Точечные и интервальные оценки случайных величин                         КР
  Критерии проверки гипотез   12,13                     ПР-6
  Статистические характеристики случайных процессов   14,15                     ПР-6
  Стационарный случайный процесс   16,17                      
  Всего (в семестре):                         экзамен

 

Лабораторный практикум.

Не предусмотрен.

 

Тематика практических занятий (семинаров)

№ п/п № раздела дисциплины Тематика практических занятий (семинаров) Трудо-емкость (час.)
1.   Теория вероятностей: элементы комбинаторики; случайные события. Действия над событиями; вероятность случайного события; условная вероятность; формула полной вероятности. Формула Байеса; схема испытаний Бернулли. Дискретные случайные величины. Непрерывные случайные величины. Числовые характеристики случайных величин. Важнейшие распределения случайных величин.  
Системы случайных величин. Двумерные случайные величины. Функция распределения, плотность распределения вероятностей двумерной случайной величины, их свойства. Условные законы распределения. Числовые характеристики двумерной случайной величины.  
Неравенство Чебышева. Теорема Чебышева, Бернулли. Центральная предельная теорема  
    Выборки и их характеристики; генеральная и выборочная совокупности; статистическое распределение выборки. Эмпирическая функция распределения; числовые характеристики статистического распределения.  
Элементы теории оценок: оценка неизвестных параметров; методы нахождения точечных оценок; понятие интервального оценивания параметров; доверительные интервалы для параметров нормального распределения.  
Проверка статистических гипотез. Проверка гипотез о законе распределения.  
Корреляционные функции (автокорреляционная функция, взаимная корреляционная функция, автонормированная корреляционная функция, взаимная нормированная функция), определение, свойства. Производная случайной функции и её характеристики.  
   
   

 



Поделиться:




Поиск по сайту

©2015-2024 poisk-ru.ru
Все права принадлежать их авторам. Данный сайт не претендует на авторства, а предоставляет бесплатное использование.
Дата создания страницы: 2018-01-08 Нарушение авторских прав и Нарушение персональных данных


Поиск по сайту: