По данному запросу не найдено записей!
»
Версия для печати
ЛекцииПРОГРАММНЫЕ И СТАТИСТИЧЕСКИЕ КОМПЛЕКСЫ
ЛЕКЦИЯ 1. Примеры задач математической статистики. Возможности исполь-зования PC. Основы теории вероятностей - события, алгебра событий, случай-ные события. Вероятность, ее свойства. Классическое определение вероятности. Геометрические вероятности.
ЛЕКЦИЯ 2. Случайные величины, их виды. Примеры. Способы задания случай-ных величин (закон распределения, функция распределения, плотность распре-деления), их свойства. Примеры законов распределения (биномиальный, Пуас-сона) и плотностей (равномерная, нормальная, Стьюдента, хи-квадрат, Фише-ра-Снедекора). Обратные функции. Числовые характеристики случайных ве-личин - математическое ожидание, дисперсия и среднеквадратичное отклоне-ние, асимметрия, эксцесс (русскоязычная и англоязычная терминология). Свой-ство математического ожидания и дисперсии.
ЛЕКЦИЯ 3. Основы математической статистики. Понятия генеральной сово-купности и выборки. Примеры. Выборочные оценки, понятия о смещенности. Оценки для математического ожидания, для дисперсии (смещенная и несме-щенная). Гистограмма, методы ее построения. Псевдослучайные числа и векто-ры (с заданным распределением координат).
ЛЕКЦИЯ 4. Совместное изучение нескольких случайных величин. Случайные векторы. Ковариация, коэффициент корреляции, их свойства. Оценки. Проверка гипотезы о равенстве нулю коэффициента корреляции. Линейная регрессия. Метод наименьших квадратов.
ЛЕКЦИЯ 5. Нелинейная регрессия - сведение к линейной, полиномиальная регрессия, линейное разложение по заданной системе функций. Множественная регрессия - линейная, мультипликативная. Примеры.
ЛЕКЦИЯ 6. Дополнительные исследования случайных величин и векторов. От-сеивание выбросов. Исследование остатков регресии. Критерии согласия (хи-квадрат и др.).
ЛЕКЦИЯ 7. Математический пакет MathCad и его использование для решения задач математической статистики.
ЛЕКЦИЯ 8. Математический пакет StatGraph (или Stadia) и его использование для решения задач математической статистики. Обзор универсальных и специ-альных статистико-математических пакетов.
ПрактикаЗАНЯТИЕ 1. Работа в Windows. Работа с программой Excel.
ЗАНЯТИЕ 2. Работа с данными в MathCad. Статистические вычисления в Math-Cad.
ЗАНЯТИЕ 3. Корреляция и регрессия в MathCad.
ЗАНЯТИЕ 4. Обзор пакета StatGraph. Работа с данными.
ЗАНЯТИЕ 5. Числовые характеристики случайных величин и векторов.
ЗАНЯТИЕ 6. Корреляционный анализ (простой и кратный).
ЗАНЯТИЕ 7. Анализ статистической информации. Исследование полученных результатов.
ЗАНЯТИЕ 8. Итоговая работа.
Курсовые работыКУРСОВЫЕ РАБОТЫ
5 СЕМЕСТР
КР 1. Программные и статистические комплексы.
Сформулировать прикладные задачи как задачи на применение методов математической статистики, выполнить расчеты, проинтерпретировать полученные результаты.
1. Полиномиальная регрессия (степеней 1, 2, 3), объем выборки не менее 10.
а). С использованием Excel, MathCad.
б). С использованием Statgraphics (Stadia, SPSS, Statistica).
2. Кратная линейная или мультипликативная регрессия (объем выборки не менее 16) с использованием Statgraphics (Stadia, SPSS, Statistica).
Рекомендуемая литература1. Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Статистически анализ данных на компьютере. М., 1997.
2. Дюк В.А. Обработка данных на ПК в примерах. СПб, 1997.
3. Кулаичев А.П. Методы и средства анализа данных. М., 1998.
4. Очков В.Ф. MathCad для студентов и инженеров (разные издания).
|