3. Информационные ресурсы дисциплины

3.1. Библиографический список

Основной:

1. Охорзин, В.А. Компьютерное моделирование в системе Mathcad: учеб. пособие/ В.А. Охорзин. -М.: Финансы и статистика, 2006. -144 с.

2. Охорзин, В.А. Прикладная математика в системе Mathcad: учеб. пособие/ В.А. Охорзин. - 3-е изд. стер. - СПб.: Лань, 2009. -352 с.

Дополнительный:

3. Клячкин, В.Н. Статистические методы в управлении качеством. Компьютерные технологии: учеб. пособие для вузов/ В.Н. Клячкин. -М.: Финансы и статистика, 2007. -304 с.

4. Экономическая информатика: учеб. для вузов/ В.П. Косарев [и др.]; под ред. В.П. Косарева, Л.В. Еремина. -М.: Финансы и статистика, 2003. – 590 с.

5. Тюрин, Ю.Н. Анализ данных на компьютере/ Ю.Н. Тюрин, А.А. Макаров; под ред. В.Э. Фигурнова. - 3-е изд., перераб. и доп. -М.: ИНФРА-М, 2003. -544 с.

6. Макарова, Н.В. Статистика в MS Excel: учеб. пособие/ Н.В. Макарова, В.Я. Трофимец. -М.: Финанасы и статистика, 2002. -368 с.

7. Лавренов, С.М. Excel сборник примеров и задач/ С.М. Лавренов.- М.: Финансы и статистика, 2002.

8. Экономическая информатика: учебник для вузов/ В.В. Евдокимов [и др.]. - СПб.: Питер, 1997.

9. Очков, В.Ф. Mathcad 12 для студентов и инженеров/ В.Ф. Очков. -СПб.: БХВ-Петербург, 2005. – 457 с.

10. Информатика: метод. указания к выполнению лаб. работ с табличным процессором Excel/ сост.: С.В. Афанасьева [и др.]. - СПб.: Изд-во СЗТУ, 2005. – 72 с.

11. Кулаичев, А.П. Методы и средства анализа данных/ А.П. Кулаичев. -М.: Информатика и компьютеры, 1998.

12. Боровиков, В.П. Statistica. Искусство анализа данных на компьютере: для профессионалов/ В.П. Боровиков. - 2-е изд. -СПб.: Питер, 2003. -688 с.

13. Васильев, А.Н. Mathcad13/ А.Н. Васильев. -СПб.: БХВ-Петербург, 2006. – 512 с.

14. Наследов, А. SPSS 15. Профессиональный статистический анализ данных/ А. Наследов. -СПб.: Питер, 2008.

15. Дьяконов, В.П. Matlab R2006/ 2007/ 2008 + Simulink 5/ 6/ 7. Основы применения/ В.П. Дьяконов. -М.: Солон-Пресс, 2008.

3.2. Опорный конспект

ВВЕДЕНИЕ

В последние годы все большее применение при проведении и обработке результатов экспериментов находят программные статистические комплексы.

Поэтому каждый инженер должен знать и уметь использовать современные программные статистические комплексы при статистической обработке и анализе экспериментальных данных, представлении полученных результатов.

Важным звеном в подготовке к такой работе является изучение дисциплины «Программные статистические комплексы».

В соответствии с рабочей программой материалы по данной дисциплине изложены в шести разделах. Названия разделов и изучаемых тем:

1. Основные понятия статистики.

1.1. Общие сведения о статистике.

1.2. Определение статистических показателей.

2. Общая характеристика программных статистических комплексов.

2.1. Общие сведения о программных статистических комплексах.

2.2. Табличные программные комплексы.

2.3. Табличный программный комплекс MS Exsel.

3. Наглядное представление статистических данных.

3.1. Статистические таблицы и ряды.

3.2. Графики и диаграммы.

4. Статистические функции.

4.1. Использование статистических функций.

4.2. Стандартные статистические функции MS Exsel.

5. Анализ распределения данных в MS Excel.

5.1. Общее представление анализа данных в MS Exsel.

5.2. Основные инструменты пакета анализа.

6. Математическая система Mathcad.

6.1. Общая характеристика системы Mathcad.

6.2. Применение Mathcad.

Основной формой изучения материала для студентов заочной формы обучения является самостоятельная работа с рекомендованной литературой. По узловым вопросам курса читаются лекции.

Умение использовать знания основых программных статистических комплексов, а также навыки их применения при обработке экспериментальных данных и при представлении результатов исследований студенты приобретают при выполнении контрольной работы и на двух практических занятиях.

После изучения каждого раздела следует ответить на вопросы для самопроверки, которые приведены в конце разделов.

Уровень усвоения студентами материалов каждого раздела проверяется путем ответов на тесты текущего контроля. Номера этих тестов соответствуют номерам разделов.

По данной дисциплине студенты очно-заочной и заочной форм обучения выполняют одну контрольную работу. Контрольная работа должна быть представлена на проверку преподавателю и зачтена им. Наличие зачтенной контрольной работы является необходимым условием допуска студента к сдаче зачета по дисциплине в целом.