Цели освоения дисциплины. Требования к результатам освоения содержания дисциплины




Цели освоения дисциплины

Цель преподавания дисциплины заключается в подготовке высококвалифицированных специалистов, владеющих основами современных компьютерных технологий обработки информации методами математической статистики в экологии и природопользовании.

Основными задачами при изучении дисциплины являются:

- выработать умение самостоятельно использовать современные технологии при обработке и статистическом анализе информации в экологии и природопользовании;

- научить общим принципам статистической обработки и визуализации геоэкологической информации с применением специализированных программных пакетов;

- научить общим принципам выполнения геоэкологической интерпретации результатов статистического анализа, моделирования и прогноза природных и техногенных процессов.

2. Место дисциплины в структуре ООП магистратуры

Учебная дисциплина Б1.Б.3.2 – Статистические методы в экологии и природопользовании относится к дисциплинам базового цикла (Б1.Б) и опирается на освоенные знания и умения, полученные при изучении дисциплин математического и естественнонаучного цикла бакалавриата («Математика», «Общая теория статистики»).

Для успешного освоения дисциплины должны быть сформированы на пороговом уровне следующие компетенции:

-ОК-2– знанием современных компьютерных технологий, применяемых при сборе, хранении, обработке, анализе и передаче географической информации; способностью самостоятельно использовать современные компьютерные технологии для решения научно-исследовательских и производственно-технологических задач профессиональной деятельности;

-ОК-4 - владением методами оценки репрезентативности материала, объема выборок при проведении количественных исследований, статистическими методами сравнения полученных данных и определения закономерностей;

-ПК-1 -в научно-исследовательской деятельности: способностью формулировать проблемы, задачи и методы научного исследования; получать новые достоверные факты на основе наблюдений, опытов, научного анализа эмпирических данных; реферировать научные труды, составлять аналитические обзоры накопленных сведений в мировой науке и производственной деятельности; обобщать полученные результаты в контексте ранее накопленных в науке знаний; формулировать выводы и практические рекомендации на основе репрезентативных и оригинальных результатов исследований

Перечень последующих учебных дисциплин, для которых необходимы знания, умения и навыки, формируемые данной учебной дисциплиной:

- Методы почвенных исследований;

- Влияние агрохимикатов на окружающую среду;

- Комплексная экологическая оценка агроэкосистем;

- НИР; - ГИА.

Требования к результатам освоения содержания дисциплины

 

В совокупности с другими дисциплинами направления 05.04.06 Экология и природопользование дисциплина «Статистические методы в экологии и природопользовании» направлена на формирование следующих общекультурных компетенций (ОК) и профессиональных компетенций профиля (ПК) магистра:

ОК-2 – знанием современных компьютерных технологий, применяемых при сборе, хранении, обработке, анализе и передаче географической информации; способностью самостоятельно использовать современные компьютерные технологии для решения научно-исследовательских и производственно-технологических задач профессиональной деятельности;

ОК-4 – владением методами оценки репрезентативности материала, объема выборок при проведении количественных исследований, статистическими методами сравнения полученных данных и определения закономерностей;

ПК-1 – в научно-исследовательской деятельности:способностью формулировать проблемы, задачи и методы научного исследования; получать новые достоверные факты на основе наблюдений, опытов, научного анализа эмпирических данных; реферировать научные труды, составлять аналитические обзоры накопленных сведений в мировой науке и производственной деятельности; обобщать полученные результаты в контексте ранее накопленных в науке знаний; формулировать выводы и практические рекомендации на основе репрезентативных и оригинальных результатов исследований.

В результате изучения дисциплины студент должен:

Знать:

- важнейшие методы статистического анализа,

- элементарные понятия анализа данных;

- статистические показатели в экологии и природопользовании.

- методы расчета системы обобщающих показателей, отражающих результаты развития в России.

Уметь:

- использовать методы статистического анализа для исследования явлений и процессов;

- применять статистические методы сбора, обработки, обобщения и анализа статистической информации при изучении тенденций и закономерностей явлений и процессов.

- анализировать результаты статистических исследований и делать аргументированные выводы

Владеть:

- навыками и приемами принятия самостоятельного решения по подбору исходной информации, выявлению тенденций развития объекта (явления, процесса) в ретроспективном периоде;

- методами оценки репрезентативности материала, объема выборок при проведении количественных исследований, статистическими методами сравнения полученных данных и определения закономерностей.

 

4. Структура и содержание дисциплины (модуля)

 

 

Данные по рабочему учебному плану: 36 час., 1 зачет.ед.

 

Семестры   А В С           Всего
Трудоемкость по Госстандарту - из них:                    
Экзамен - -                 -
самостоятельная работа –                    
аудиторные занятия – в том числе:                    
лекции -                    
лабораторные -                    
семинарские - -                 -
практические - -                 -

 

Семестры   А В С           Всего
недель в семестре                    
Форма контроля:                    
экзамен -                 -
зачет +                 +
курсовая работа -                 -
курсовой проект -                 -

 

 

 


 

5. УЧЕБНО-ТЕМАТИЧЕСКИЙ ПЛАН

№ пп Разделы (модули) дисциплины и темы занятий Количество часов (очная форма обучения) Формы текущего контроля успеваемости Коды формируемых компетенций
Всего Лекции Лабораторные Сам.работы
1. Статистические методы предварительной обработки информационной базы исследования         Опрос ОК-2
2. Средние величины         Опрос ОК-4
3. Ряды динамики         Опрос ПК-1
4. Выборочный метод         Тест ОК-4
5. Корреляционно-регрессионный анализ         Решение задач ПК-1
  Итого            

 

СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

Лекционный курс

Наименование раздела учебной дисциплины (модуля) Содержание раздела Всего часов
Тема 1: Статистические методы предварительной обработки информационной базы исследования Понятие о статистической информации и ее источнике. Формы статистических наблюдений. Планы, цель и единицы наблюдения Понятие о статистической сводке, ее организация, этапы. Группировка. Выбор группированного признака. Атрибутивные и вариационные признаки. Интервалы группировок. Типологические, структурные и аналитические (факторные) группировки.  
Тема 2: Средние величины Средняя величина и ее сущность. Средняя агрегатная. Средняя арифметическая. Простая и взвешенная, средняя гармоническая, геометрическая. Структурные средние: мода и медиана.  
Тема 3: Ряды динамики Понятие о ряде динамики. Виды рядов динамики и правила их построения. Основные показатели: абсолютный прирост, темп роста, темп прироста, абсолютное значение 1% прироста. Среднегодовые темпы роста и прироста.  
Тема 4: Выборочный метод Понятие о выборочном исследовании. Генеральная и выборочная совокупность. Единица отбора и основные его способы. Собственно-случайный отбор, механический отбор, серийный отбор, типический отбор. Ошибки выборки. Средняя и предельная ошибка выборки.  
Тема 5: Корреляционно- регрессионный анализ Статистические методы изучения связей между социально-экономическими явлениями: виды и формы связей между явлениями; простая корреляция; определение тесноты корреляционной связи; множественная корреляция. Методика выполнения КРА с применением программных продуктов.  

 

6.2. Перечень лабораторных работ



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: 2019-01-11 Нарушение авторских прав и Нарушение персональных данных


Поиск по сайту: