- •Срок освоения ооп бакалавриата 4 года по очной форме обучения. Трудоемкость ооп бакалавриата 240 зачетных единиц.
- •4.1. Учебный план подготовки бакалавра по направлению
- •230100 Информатика и вычислительная техника Профиль 1 Вычислительные машины, комплексы, системы и сети
- •4.2. Аннотация учебных курсов, предметов, дисциплин (модулей), практик.
- •«Иностранный язык»
- •«История России»
- •«Философия»
- •«Экономика»
- •«Организация и управление предприятиями»
- •«История и культура Чувашии»
- •«Чувашский язык»
- •«Правоведение»
- •«Культурология»
- •«Инженерная психология»
- •«Автоматизация учета и управления в системе 1с»
- •«Основы маркетинга программного обеспечения и вычислительной техники»
- •«Математический анализ»
- •«Алгебра и геометрия»
- •«Информатика»
- •«Физика»
- •«Экология»
- •«Теория вероятностей и математическая статистика»
- •«Математическая логика и теория алгоритмов»
- •«Дискретная математика»
- •«Методы вычислений»
- •«Абстрактная алгебра»
- •«Системы компьютерной математики»
- •«Нечеткая логика»
- •«Функциональное и логическое программирование»
- •«Структуры и алгоритмы компьютерной обработки данных»
- •«Экспертные системы»
- •«Теория быстрых алгоритмов»
- •«Электротехника, электроника и схемотехника»
- •«Программирование»
- •«Инженерная и компьютерная графика»
- •«Защита информации»
- •«Эвм и периферийные устройства»
- •«Операционные системы»
- •«Базы данных»
- •«Сети и телекоммуникации»
- •«Безопасность жизнедеятельности»
- •«Метрология, стандартизация и сертификация»
- •«Теория автоматов»
- •«Микропроцессорные системы»
- •«Системное программное обеспечение»
- •«Теория кодирования»
- •«Архитектура вычислительных систем и компьютерных сетей»
- •«Цифровая обработка сигналов»
- •«Системы реального времени»
- •«Проектирование информационно-вычислительных систем»
- •«Конструкторско-технологическое обеспечение производства эвм»
- •«Техническое обслуживание эвм»
- •«Теория передачи информации»
- •«Программирование на Java»
- •«Графические системы»
- •«Исследование операций»
- •«Визуальное программирование»
- •«Основы теории управления»
- •«Компьютерное моделирование»
- •«Процессоры обработки сигналов»
- •«Операционная система Unix»
- •«Распределенные базы данных»
- •«Параллельное программирование»
- •«Физическая культура»
«Теория вероятностей и математическая статистика»
Цель дисциплины: изучение теоретических основ теории вероятностей и математической статистики, их применение в других науках.
Задачи дисциплины: формировать умение представлять математические утверждения и их доказательства, проблемы и их решения ясно и точно в терминах, понятных для профессиональной аудитории, как в письменной, так и устной форме.
В результате изучения дисциплины студенты должны:
знать: основные понятия и формулы теории вероятностей; методы вычисления вероятностей, закон больших чисел, теоремы Бернулли и Чебышева, функции распределения случайных величин, условные математические ожидания.
уметь: вычислять вероятности событий; находить числовые характеристики случайных величин; находить основные выборочные характеристики случайной величины, строить доверительные интервалы для параметров нормального распределения и вероятности события; проверять гипотезы о числовых значениях параметров.
владеть: навыками теоретических рассуждений при доказательствах теорем; аналитического и численного решения основных задач, излагаемых в курсе; использования основных приемов обработки экспериментальных данных.
Содержание дисциплины:
Случайные события. Пространство элементарных событий. Алгебра событий. Понятие случайного события. Вероятность. Аксиоматическое построение теории вероятностей. Элементарная теория вероятностей. Методы вычисления вероятностей. Условная вероятность. Формула полной вероятности. Формула Байеса. Схема Бернулли. Теоремы Пуассона и Муавра-Лапласа.
Случайные величины. Дискретные случайные величины. Функция распределения и ее свойства. Математическое ожидание и дисперсия дискретной случайной величины.
Непрерывные случайные величины. Функция распределения, плотность вероятности случайной величины, их взаимосвязь и свойства. Математическое ожидание и дисперсия непрерывной случайной величины. Нормальное распределение и его свойства. Закон больших чисел. Теоремы Бернулли и Чебышева. Центральная предельная теорема Ляпунова.
Системы случайных величин. Случайные векторы. Функция распределения. Условные распределения случайных величин. Условные математические ожидания. Ковариационная матрица. Коэффициенты корреляции. Функции случайных величин и случайных векторов, их законы распределения. Характеристические функции и их свойства.
Случайные процессы. Цепи Маркова. Переходные вероятности. Предельная теорема. Стационарное распределение. Понятие случайного процесса. Процессы. С независимыми приращениями. Пуассоновский процесс. Стационарные процессы.
Статистическое описание результатов наблюдений. Генеральная совокупность и выборка. Вариационный ряд. Гистограмма, эмпирическая функция распределения, выборочная средняя и дисперсия.
Статистические оценки: несмещенные, эффективные, состоятельные. Погрешность оценки. Доверительная вероятность и доверительный интервал. Определение необходимого объема выборки. Принцип максимального правдоподобия.
Функциональная зависимость и регрессия. Кривые регрессии, их свойства. Коэффициент корреляции, корреляционное отношение, их свойства и оценки.
Статистические методы обработки результатов наблюдений. Определение параметров нелинейных уравнений регрессии методом наименьших квадратов непосредственно и с помощью линеаризующих замен переменных. Понятие о критериях согласия. Проверка гипотез о равенстве долей и средних. Проверка гипотезы о значении параметров нормального распределения. Проверка гипотезы о виде распределения.
Аннотация примерной программы дисциплины