
- •Количество информации. Единицы измерения количества информации. Вероятностный и количественный подход к определению количества информации.
- •Системы счисления. Основные характеристики позиционных систем счисления. Перевод чисел в позиционных системах счисления. Арифметические операции в позиционных системах счисления.
- •Основы логики. Базовые логические операции. Таблицы истинности.
- •Программное обеспечение пк. Классификация программного обеспечения.
- •Операционная система и ее задачи. Классификация ос. Современные ос.
- •Организация хранения данных. Файловая система, ее задачи. Основные понятия файловой системы. Ярлыки.
- •Ос ms Windows. Объекты ms Windows. Виды меню, главное меню. Окна. Стандартные операции с объектами ms Windows. Перенос и копирование объектов. Буфер обмена.
- •Навигация в ms Windows. Способы навигации и их сравнительная характеристика. Поиск файлов и папок средствами ms Windows. Параметры задаваемые для поиска.
- •Системы подготовки текстов. Текстовые процессоры. Текстовый процессор ms Word. Функциональные возможности. Настойка окна ms Word. Стандартные операции с документами.
- •Основные структурные единицы документа. Ввод и редактирование текста. Форматирование средствами ms Word.
- •Работа с таблицами средствами ms Word. Создание и форматирование таблицы.
- •Работа с рисунками ms Word. Создание рисунков, операции с рисунками, вывод формул.
- •Параметры страницы документа ms Word. Разрыв страницы. Раздел документа. Номера страниц, колонтитулы. Сноски, проверка правописания. Оглавление.
- •Электронные таблицы назначение. Табличный процессор ms Excel. Функциональные возможности. Стандартные операции с документами.
- •Понятие книга и лист в табличном процессоре Excel. Стандартные операции с листами. Ячейка таблицы, адреса ячеек. Формат данных в ячейках. Оформление таблицы.
- •Расчетные операции средствами ms Excel. Ввод и редактирование формул. Стандартные встроенные функции. Копирование и перенос формул. Фильтрация данных.
- •Построение диаграмм средствами ms Excel. Оформление и редактирование диаграммы.
- •Технологии обработки графической информации. Графические редакторы. Растровая и векторная графика, сравнительная характеристика. Цветовые модели.
- •Электронные презентации. Программа ms Point. Функциональные возможности. Создание презентации. Режим отображения слайдов, режим сортировщик слайдов.
- •Базы данных. Системы управления базы данных. Классификация баз данных.
- •Реляционная база данных. Структура базы данных. Таблица. Поле. Запись. Ключевое поле. Связь между таблицами, типы связей.
- •Программа ms Access. Объекты, таблица, форма, запрос. Виды запроса. Фильтрация данных, виды фильтров.
- •Этапы подготовки задач к решению на компе.
- •Системы программирования. Языки программирования, классификация. Трансляторы, компиляторы и интерпретаторы.
- •Понятие алгоритма. Основные свойства алгоритмов. Базовые алгоритмические конструкции. Понятие о структурно и объектно- ориентированном программировании.
- •Компьютерные сети, классификация. Принципы организации и основные топологии.
- •Адресация в сети. Протоколы.
- •Информационная безопасность. Методы защиты информации в сетях.
- •Услуги сети интернет. Понятие e-mail. Поиск информации.
- •Архивация и разархивация файлов. Программы архивации. Архивный файл. Самораспаковывающиеся пакеты.
- •Компьютерные вирусы. Классификация. Основные пути проникновения и признаки появления вирусов. Антивирусные программные средства.
- •Случайные величины и функции распределения вероятностей, дискретные случайные величины.
- •Непрерывные случайные величины и функция плотности вероятности.
- •Характеристики распределения случайной величины (математическое ожидание, дисперсия, медиана и мода). Примеры распределения случайных величин.
- •40.Непрерывное и дискретное равномерное распределение. Нормальное распределение.
- •42. Понятие случайной выборки. Примеры реальных биологических экспериментов.
- •43 Дескриптивные и графические методы анализа данных. Гистограмма: эмпирическая функция распределения. .
- •Столбчатые и секторные диаграммы.
- •Понятие статистической оценки. Свойства оценок: несмещенность, состоятельность, эффективность.
- •Метод максимального правдоподобия и точечное оценивание характеристик распределения (эмпирическая частота, выборочное среднее, выборочная дисперсия, Интервальное оценивание.
- •Доверительный интервал. Доверительные интервалы для математического ожидания и дисперсия нормального распределения.
- •Логика проверки статистических гипотез. Ошибки первого и второго рода, уровень значимости и мощность критерия.
- •Одновыборочные и двухвыборочные критерии. Сравнение параметров биноминальных и пуассоновских распределений.
- •Линейный регрессионный анализ. Множественная линейная регрессия.
- •Доверительные интервалы и проверка гипотез в линейном регрессионном анализе.
- •Корреляционный и дисперсионный анализ
Оглавление
Информационное общество. Информационная культура. Информационные революции. Информационные технологии. Информация. Способы представления информации. Свойства информации. Алфавит. Естественные и формальные языки. Данные. Операции с данными. Информационные процессы.
Главный ресурс информация. Информационная культура- знания и умение человека в области информационных технологий. Критерии развитости информационного общества: наличие компьютера, уровень развития компьютерных сетей, количество компов на душу населения, использование компа в своей деятельности. Первая информационная революция- письменность. Вторая- создание печатного станка. Третья- открытие электричества. Четвертая- ЭВМ. Человек воспринимает окружающий мир с помощью органов чувств- зрение, слух, обоняние, осязание, вкус. Человек хранит информацию- запоминает, обрабатывает- принимает решения, передает или получает информацию- общается. Компьютер моделирует чувства человека. Для обмена информации существуют языки: естественные , формальные (алфавит состоит из условных символов). Алфавит это набор символов, знаков. Информация от латинского – сведения, разъяснения, осведомление. Термин информация используется в различных науках и связан с различными системами понятий. Все виды энерогообмена сопровождаются появлением сигналов:
тела поля
сигналы. Данные- это сигналы,
зарегистрированные на материальных
носителях. Тела поля
сигналы
данные
→методы. Информация это продукт
взаимодействия данных и адекватных им
методов. Свойства информации:
двойственность, полнота, достоверность,
адекватность, доступность, актуальность.
Информационные процессы: сбор данных,
передача данных, обработка данных,
хранение данных.
Количество информации. Единицы измерения количества информации. Вероятностный и количественный подход к определению количества информации.
Количество информации – числовая характеристика, которая показывает насколько уменьшилась наша неопределенность. Информация – это знания. Процесс познания можно изобразить в виде круга знаний
знание
знание
Незнание
Чем больше знание, тем больше и незнание- это парадокс. Количество информации это числовая характеристика, отражает степень неопределенности, которая исчезает после получения информации. Единицы измерения количества информации: Бит ( от анг. двоичная система):
1 байт- 8 бит, 1 кбайт= 210байта – 1024 байта , 1 Мбайт= 210 кБайта- 1024 кБайта, 1Гбайт- 210 мБайта- 1024 Мбайта. Двоичный (машинный язык) – алфавит который состоит из 0 и 1. Однодвоичный разряд – количество информации в 1 бите. Вероятностный подход к определению количества информации N(количество возможных событий) =2I ( количество информации)подходит только для равновероятных событий., следствие из формулы Шеннона. Количество информации в случае различных вероятностей событий предложил Шеннон в 1948 г.
Событие х1 произойдет с вероятностью p1, событие х2 произойдет с вероятностью p2 и т.д. pI-вероятность отдельных событий I=log2N Алфавитный подход к определению количества информации. При хранении передаче, обработке информации с помощью техсредств информации последовательность символов. Набор символов знаковой системы- различные равновероятные состояния. Количество информации в сообщении =количество информации в одном символе+ количество символов в сообщении. У каждого символа есть свой вес. ( в данном случае в битах) 2I(инфрмационный вес)=N (мощность алфавита). Например, определить объем текста, состоящего из 2000 символов. Алфавит из 128 символов. N= 128 128=2I таким образом I=7 , это количество информации, которое имеет один символ данного алфавита. Тогда объем сообщения равен 7*2000=14000 бит.