
- •1. Информация о дисциплине
- •1.1. Предисловие
- •1.2. Содержание дисциплины и виды учебной работы Объем дисциплины и виды учебной работы
- •Перечень видов практических занятий и контроля:
- •2. Рабочие учебные материалы
- •2.1.Рабочая программа (объем 75 часов)
- •Раздел 1. Система двух случайных величин (10 часов)
- •Раздел 2. Элементы математической статистики (10 часов)
- •Раздел 3. Вероятностные методы прогнозирования (11 часов)
- •Раздел 4. Структуризация вероятностных моделей неопределенности
- •Раздел 5. Экстремальные распределения экстремальных случайных величин (8 часов)
- •Раздел 6. Статистики малых выборок (11 часов)
- •Раздел 7. Примеры применения вероятностных методов прогнозирования сложных систем (12 часов)
- •2.2. Тематический план дисциплины
- •2.2.1. Тематический план дисциплины для студентов очной формы обучения
- •2.2.2. Тематический план дисциплины для студентов очно-заочной формы обучения
- •2.2.3. Тематический план дисциплины для студентов заочной формы обучения
- •2.3. Структурно-логическая схема дисциплины
- •Введение
- •1. Система двух случайных величин
- •2. Элементы математической статистики
- •3. Вероятностные методы прогнозирования
- •4. Структуризация вероятностных моделей неопределенности
- •5. Экстремальные распределения экстремальных случайных величин
- •7. Примеры Применения вероятностных методов прогнозирования сложных систем
- •6. Статистики малых выборок
- •Заключение
- •2.4. Временной график изучения дисциплины при использовании информационно-коммуникационных технологий
- •2.5. Практический блок
- •2.5.1. Практические занятия
- •2.5.1.1. Практические занятия (очная форма обучения)
- •Практические занятия (очно-заочная форма обучения)
- •Практические занятия (заочная форма обучения)
- •2.6. Рейтинговая система оценки знаний
- •3. Информационные ресурсы дисциплины
- •3.1. Библиографический список
Раздел 6. Статистики малых выборок (11 часов)
[5], c. 65…88
Метод построения законов распределения статистик. Статистики малых выборок из гауссовых генеральных совокупностей. Закон распределения коэффициента вариации. Непараметрические статистики малых выборок. Энтропийные метрики.
Раздел 7. Примеры применения вероятностных методов прогнозирования сложных систем (12 часов)
[1], c. 380…393; [9],c. 140…168
Формализация слабоструктурированных и неструктурированных задач экономики (многокритериальные задачи экономики, неопределенность целевых функций, метод взвешенных сумм, метод парных сравнений).
Производственные функции и информационно-статистические методы их структуризации (основные понятия, определения и постулаты, производственная функция Кобба-Дугласа, структуризация производственных функций). Функции потребительского спроса и информационно-статистические методы их структуризации (основные постулаты теории потребления, функции спроса, экстремальный принцип оценивания параметров модели).
Заключение (2 часа)
[1], с. 400...470
Рекомендации по дальнейшему овладению дисциплиной вероятностные методы прогнозирования сложных систем. Роль вероятностные методы прогнозирования в научных исследованиях.
2.2. Тематический план дисциплины
2.2.1. Тематический план дисциплины для студентов очной формы обучения
№ п/п |
Наименование раздела (отдельной темы) |
Кол-во часов по очной форме обучения |
Вид занятий |
|||||||||
лекции |
ПЗ (С) |
ЛР |
Сам. раб. |
Тесты |
Контрольная работа |
ПЗ (С) |
||||||
аудиторные |
ДОТ |
аудиторные |
ДОТ |
аудиторные |
ДОТ |
|||||||
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
13 |
Всего часов |
75 |
20 |
6 |
16 |
4 |
0 |
0 |
29 |
|
1 |
|
|
|
Введение |
2 |
1 |
|
|
|
|
|
1 |
|
|
|
1 |
Раздел 1. Система двух случайных величин |
10 |
|
|
|
|
|
|
2 |
№1 |
|
|
1.1 |
Законы распределения случайных величин. Закон и функция распределения вероятностей дискретной двумерной случайной величины |
|
1 |
|
1 |
|
|
|
|
|
|
№1 |
1.2 |
Вероятность попадания случайной точки в полуполосу и в прямоугольник |
|
1 |
|
1 |
|
|
|
|
|
|
№2 |
1.3 |
Плотность совместного распределения вероятностей непрерывной двумерной случайной величины |
|
1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1.4 |
Условные законы распределения и математическое ожидание составляющих системы случайных величин |
|
|
|
1 |
|
|
|
|
|
|
№3 |
1.5 |
Коррелированность и зависимость случайных величин. Линейная регрессия |
|
1 |
|
1 |
|
|
|
|
|
|
№4 |
2 |
Раздел 2. Элементы математической статистики |
10 |
|
|
|
|
|
|
2 |
№2 |
|
|
2.1 |
Статистическое распределение выборки. Эмпирическая функция распределения. Полигон и гистограмма. Точечные оценки |
|
|
|
|
1 |
|
|
|
|
|
№5 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
13 |
2.2 |
Метод моментов. Метод наибольшего правдоподобия |
|
|
1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
2.3 |
Интервальные оценки. Метод произведений вычисления выборочных средней и дисперсии |
|
|
1 |
1 |
|
|
|
|
|
|
№6 |
2.4 |
Метод сумм для вычисления выборочных средней и дисперсии. Асимметрия и эксцесс эмпирического распределения |
|
1 |
|
1 |
|
|
|
|
|
|
№7 |
2.5 |
Исследование гипотез. Некоторые общие понятия теории оценки. Интервал конфиденции. Решающие функции |
|
|
1 |
|
1 |
|
|
|
|
|
№8 |
3 |
Раздел 3. Вероятностные методы прогнозирования |
11 |
|
|
|
|
|
|
6 |
№3 |
|
|
3.1 |
Краткая характеристика методов прогнозирования. Виды прогнозов |
|
|
1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
3.2 |
Приложение теории суммирования случайного числа независимых случайных величин в задачах прогнозирования |
|
1 |
|
1 |
|
|
|
|
|
|
№9 |
3.3 |
Ориентированный процесс случайного блуждания как метод вероятностного моделирования |
|
1 |
|
1 |
|
|
|
|
|
|
№10 |
4 |
Раздел 4. Структуризация вероятностных моделей неопределенности |
9 |
|
|
|
|
|
|
4 |
№4 |
|
|
4.1 |
Меры неопределенности и субъектные вероятности |
|
1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
4.2 |
Аппроксимация субъективных вероятностей |
|
1 |
|
1 |
|
|
|
|
|
|
№11 |
4.3 |
Принцип максимума неопределенности и стохастическое доминирование |
|
1 |
|
1 |
|
|
|
|
|
|
№12 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
13 |
5 |
Раздел 5. Экстрема-льные распределения экстремальных случайных величин |
8 |
|
|
|
|
|
|
3 |
№5 |
|
|
5.1 |
Теоретико-вероятност-ные основы построения распределений экстремальных значений |
|
1 |
|
1 |
|
|
|
|
|
|
№13 |
5.2 |
Гипернормальное распределение (HN-распределение) |
|
|
1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
5.3 |
Квантильная функция экстремального М–распределения (-распределения) |
|
1 |
|
1 |
|
|
|
|
|
|
№14 |
6 |
Раздел 6. Статистики малых выборок |
11 |
|
|
|
|
|
|
4 |
№6 |
|
|
6.1 |
Метод построения законов распределения статистик. |
|
1 |
|
1 |
|
|
|
|
|
|
№15 |
6.2 |
Статистики малых выборок из гауссовых генеральных совокупностей |
|
|
1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
6.3 |
Закон распределения коэффициента вариации |
|
1 |
|
1 |
|
|
|
|
|
|
№16 |
6.4 |
Непараметрические статистики малых выборок. Энтропийные метрики |
|
1 |
|
|
1 |
|
|
|
|
|
№17 |
7 |
Раздел 7. Примеры применения вероятностных методов прогнозирования сложных систем |
12 |
|
|
|
|
|
|
6 |
№7 |
|
|
7.1 |
Формализация слабоструктурированных и неструктурированных задач экономики |
|
1 |
|
|
1 |
|
|
|
|
|
№18 |
7.2 |
Производственные функции и информационно-статистические методы их структуризации |
|
1 |
|
1 |
|
|
|
|
|
|
№19 |
7.3 |
Функции потребительского спроса и информационно-статистичес-кие методы их структуризации |
|
1 |
|
1 |
|
|
|
|
|
|
№20 |
|
Заключение |
2 |
1 |
|
|
|
|
|
1 |
|
|
|