1. Объем дисциплины

Таблица 1 – Объем дисциплины и виды учебной работы

Виды учебной работы	Очная форма обучения	Заочная форма обучения
Курс	2	3
Семестр	1	5/6
Объем в часах: всего	168	168
в т.ч.
Лекций	-	12
Лабораторно-практических занятий	-	12
Самостоятельная работа	-	144
Распределение контрольных мероприятий по семестрам
Курсовая работа	-	-
Контрольная работа	-	+
зачет	+	+
экзамен	-	-

Таблица 2 – Распределение учебной работы по дисциплине по семестрам при заочной форме обучения

Вид учебной работы	Всего часов	Семестры
			1	2
Общая трудоемкость дисциплины	168
В том числе:
Лекции	12		2	10
Практические занятия	12		2	10
Самостоятельная работа	144		72	72
Распределение контрольных мероприятий
Контрольная работа			-	+
Зачет	-		-	+
Экзамен	-		-	-

2. Содержание дисциплины

2.1. Разделы дисциплины и виды занятий (заочная форма обучения)

Таблица 3 – Тематический план дисциплины

№ п/п	Раздел дисциплины	Лекции	Лабораторно-практические занятия
1	Распределения дискретной и непрерывной случайной величины. Вариационные ряды распределения	2	2
2	Случайные процессы	-	-
3	Выборочный метод и теория оценивания параметров	4	4
4	Статистические гипотезы и их проверка	4	4
5	Статистические методы обработки экспериментальных данных	2	2
	Итого:	12	12

2. Содержание дисциплины и методические указания по изучению курса

1. Распределения дискретной и непрерывной случайной величины. Вариационные ряды распределения. Распределения ДСВ и НСВ. Специальные распределения. Понятие вариационного ряда, способы задания. Средние величины. Показатели вариации. Начальные и центральные моменты.

2. Случайные процессы. Понятие случайных процессов. Цепь Маркова. Переходные вероятности. Равенство Маркова. Уравнение Колмогорова.

3. Выборочный метод и теория оценивания параметров. Генеральная и выборочная совокупности. Повторная и бесповторная выборки. Репрезентативные выборки. Статистическое распределение выборки. Стати­стические оценки параметров распределения. Генеральная средняя. Выборочная средняя. Групповая и общая средние. Дисперсии, их виды и способы вычисления. Точность оценки. Доверительные ин­тервалы. Оценка истинного значения измеряемой величины. Оценка точности измерений. Точечные оценки параметров распределения, требования, предъявляемые к ним. Выборочные среднее и дисперсия как оценки среднего и дисперсии случайной величины. Методы нахождения точечных оценок. Интервальные оценки. Доверительные интервалы для оценки средних и дисперсии нормально распределенной случайной величины. Сглаживание экспериментальных кривых методом наименьших квадратов.

4. Статистические гипотезы и их проверка. Статистическая гипотеза. Нулевая и конкурирующая, простая и сложная гипотезы. Ошибки первого и второго рода. Сравнения дисперсий, нормальных совокупностей, генеральных совокупностей, нормальных биномиальных распределений. Критерий согласия Пирсона. Критерий Бартлетта. Сравнение нескольких средних.

5. Статистические методы обработки экспериментальных данных. Функцио­нальная, статистическая и корреляционная зависимости. Условные средние. Выборочные уравнения регрессии. Корреляционная таблица. Выборочный коэффициент корреляции. Выборочное корреля­ционное отношение. Однофакторный дисперсионный анализ. Понятие о дисперсионном анализе. Общая, факторная и остаточная дисперсии. Основные положения регрессионного анализа. Парная регрессионная модель. Интервальная оценка функции регрессии. Проверка значимости уравнения регрессии.

Контроль усвоения содержания разделов дисциплины осуществляется при собеседовании по контрольной работе и на экзамене.