2. Мета та завдання навчальної дисципліни

Мета : формування у студентів системи знань про методичні прийоми одержання дослідного матеріалу, придатного для формулювання достовірних науково обґрунтованих висновків.

Завдання: набуття навичок застосовування теоретичних знань щодо прийняття розумних рішень перед лицем невизначеності, аналізу факторів, що впливають на формування якості продукції та послуг та виявлення парних взаємозалежностей між показниками.

У результаті вивчення навчальної дисципліни студент повинен

знати:основні етапи математико-статистичної обробки первинних даних експерименту, статистичні гіпотези, які підтверджують достовірність отриманих даних;

вміти:визначати основні статистичні характеристики сукупності первинних даних, виявляти наявність кореляційної, регресійної залежності між рядами даних.

Змістовий модуль 1. Первинна математико-статистична обробка експериментальних даних. Роль статистичних методів в аналізі та інтерпретації інформації. Похибки вимірювань. Основні характеристики випадкової величини: математичне очікування, дисперсія, середнє квадратичне відхилення, коефіцієнт варіації, імовірність. Вибірковий метод експериментального дослідження. Гранична помилка вибірки. Основні етапи первинної математико-статистичної обробки експериментальних даних. Статистичне дослідження результатів експерименту (відсів грубих помилок, перевірка однорідності різних вибірок, оцінка суттєвості різниць між двома середніми величинами, обчислення χ² (ксі-квадрат) критерію).

Тема 1. Вступ. Вимірювання випадкової величини. Похибки вимірювання.

Тема 2. Статистична обробка результатів вимірювання.

Тема 3. Перевірка статистичних гіпотез.

Змістовий модуль 2. Математико-статистичні методи аналізу парних залежностей дослідних даних. Загальні поняття. Типи залежностей, математичний апарат для статистичного їх дослідження. Кореляційний аналіз парних залежностей величин. Основні поняття. Форма, напрям, тіснота кореляційного зв’язку. Статистична оцінка кореляційного зв’язку між показниками, які контролюються. Регресійний аналіз експериментальних даних. Основні поняття. Лінія регресії, функція регресії, результативна чинникова ознака, параметри функції. Загальна схема регресійного аналізу. Метод найменших квадратів для визначення параметрів функції регресії. Обчислення лінійної, квадратичної, кубічної функції регресії. Статистична оцінка адекватності емпіричної функції регресії. Лінеаризація нелінійних парних залежностей.

Тема 1. Кореляційний аналіз парних залежностей.

Тема 2. Статистична оцінка кореляційного зв’язку.

Тема 3. Регресійний аналіз експериментальних даних. Обчислення параметрів функцій регресії.

Тема 4. Статистична оцінка адекватності функції регресії.

Змістовий модуль 3. Багато чинникові експерименти. Загальні поняття. Активний експеримент, його види. Планування активного експерименту. Планування екстремального експерименту методом Бокса-Уілсона. Повний чинниковий експеримент. План повного чинникового експерименту (ПЧЕ). Дрібний чинників експеримент. Статистична обробка екстремального експерименту. Обчислення дисперсій, коефіцієнтів функції відгуку параметра оптимізації. Перевірка адекватності функції відгуку параметра оптимізації. Перевірка значущості коефіцієнтів множинної функції регресії. Інтерпретація результатів експерименту на підставі адекватної моделі функції відгуку параметра оптимізації. Загальні відомості про круте сходження до оптимуму.

Тема 1. Планування активних експериментів.

Тема 2. Статистична обробка та інтерпретація результатів екстремального експерименту.