2. Разделы дисциплин и виды занятий

№

Наименование раздела дисциплины

Лекции

Практи-ческие

Лабора-торные

Семи-нары

СРС

Теория вероятностей

1

Предмет теории вероятности и основные понятия

2

2

4

2

Основные теоремы теории вероятностей

4

4

4

3

Дискретные и непрерывные случайные величины

4

4

8

4

Модели законов распределения вероятностей

2

2

4

5

Системы случайных величин

2

2

4

6

Закон больших чисел

2

2

4

7

Цепи Маркова

2

2

4

Математическая статистика

1

Основные понятия и задачи математической статистики

2

4

4

2

Статистическое оценивание

6

2

12

3

Проверка статистических гипотез

4

6

4

4

Регрессионный анализ

2

2

8

5

Дисперсионный анализ

2

2

8

№

Наименоваеие раздела дисциплины

Наименование лабораторных (практических работ)

1

Предмет теории вероятности и основные понятия

Элементы комбинаторики. Предмет теории вероятности. Основные понятия теории вероятностей. Теоремы сложения и умножения вероятностей.

2

Основные теоремы теории вероятностей

Условная вероятность. Формула полной вероятности. Формула Байеса.

3

Основные теоремы теории вероятностей

Повторные испытания. Схема Бернулли. Формулы Бернулли и Пуассона.

4

Дискретные и непрерывные случайные величины

Дискретные случайные величины. Числовые характеристики дискретных случайных величин. Функция распределения случайной величины.

5

Дискретные и непрерывные случайные величины

Непрерывные случайные величины. Числовые характеристики непрерывных случайных величин. Функция распределения вероятностей и плотность вероятности.

6

Модели законов распределения вероятностей

Законы распределения непрерывных случайных величин: равномерный и нормальный.

7

Системы случайных величин

Законы распределения двумерной случайной величины. Числовые характеристики системы двух случайных величин. Зависимость

между случайными величинами.

8

Закон больших чисел

Применение теоремы Чебышева. Закон больших чисел и его следствия. Центральная предельная теорема.

9

Цепи Маркова

Анализ переходных процессов в дискретных цепях Маркова. Расчет попадания системы в заданное состояние.

10

Основные понятия и задачи математической статистики

Генеральная совокупность и выборки. Оценки генеральной совокупности и выборочные оценки.

11

Основные понятия и задачи математической статистики

Распределение частот в выборке. Теоретическая и эмпирическая функции распределения. Полигон и гистограмма.

12

Статистическое оценивание

Точечные оценки. Выборочная средняя и выборочная дисперсия. Интервальные оценки для параметров нормального закона распределения.

13

Проверка статистических гипотез

Проверка статистических гипотез: проверка гипотезы о равенстве средних (критерий Стьюдента).

14

Проверка статистических гипотез

Проверка статистических гипотез: проверка гипотезы об однородности дисперсий (критерий Фишера).

15

Проверка статистических гипотез

Проверка статистических гипотез: проверка гипотезы о нормальном распределении генеральной совокупности (критерий Пирсона).

16

Регрессионный анализ

Линейная регрессия с несгруппированными данными. Линейная регрессия со сгруппированными данными.

17

Дисперсионный анализ

Схема однофакторного дисперсионного анализа.