7. Общая трудоемкость дисциплины.

6 зачетных единиц (216 академических часов)

8. Формы контроля.

Промежуточная аттестация – экзамен (5 семестр).

9. Составитель.

Смирницкий Юрий Алексеевич, кандидат физико-математических наук, доцент кафедры математического анализа и прикладной математики КГУ.

Аннотация к рабочей программе дисциплины «Теория вероятностей и математическая статистика»

1. Место дисциплины в структуре основной образовательной программы (ооп).

Дисциплина включена в базовую часть профессионального цикла ООП.

К исходным требованиям, необходимым для изучения дисциплины «Теория вероятностей и математическая статистика», относятся знания, умения и виды деятельности, сформированные в процессе изучения дисциплин базовой части математического и естественнонаучного цикла: «Математический анализ», «Комплексный анализ», «Функциональный анализ».

Дисциплина «Теория вероятностей и математическая статистика» является основой:

1. для изучения дисциплин вариативной части профессионального цикла: «Случайные процессы и вероятностные модели», «Теория игр», «Пакеты прикладных программ»;

2. для последующего изучения других дисциплин вариативной части профессионального цикла основных образовательных программ бакалавриата и магистратуры;

3. для дальнейших занятий научной и прикладной деятельностью (в частности при прохождении производственной практики), связанной с построением вероятностных моделей.

2. Место дисциплины в модульной структуре ооп.

Дисциплина «Теория вероятностей и математическая статистика» является самостоятельным модулем.

3. Цель изучения дисциплины.

Целью освоения учебной дисциплины «Теория вероятностей и математическая статистика» является приобретение знаний и умений, позволяющих в дальнейшем заниматься научной и прикладной деятельностью, направленной на построение вероятностных моделей и прогнозирование реальных процессов на основании обработки статистических данных и проведенных исследований. При изучении этой дисциплины формируются общекультурные и профессиональные компетенции, необходимые для осуществления выше указанной деятельности.

4. Структура дисциплины.

Элементарная теория вероятностей. Случайные величины. Распределения. Многомерные случайные величины. Основные понятия математической статистики. Точечные оценки. Интервальные оценки. Проверка статистических гипотез. Элементы корреляционного и регрессионного анализов.

5. Основные образовательные технологии.

В качестве ведущих форм организации педагогического процесса используются традиционные (лекции, практические, семинарские и т.д.), а также активные и интерактивные технологии (проблемное обучение и т.д.)

6. Требования к результатам освоения дисциплины.

Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих общекультурных и профессиональных компетенций:

— способность использовать в научной и познавательной деятельности, а также в социальной сфере профессиональные навыки работы с информационными и компьютерными технологиями (ОК-14);

—способность работы с информацией из различных источников, включая сетевые ресурсы сети Интернет, для решения профессиональных и социальных задач (ОК-15);

—способность к интеллектуальному, культурному, нравственному, физическому и профессиональному саморазвитию, стремление к повышению своей квалификации и мастерства (ОК-16);

—способность понимать и применять в исследовательской и прикладной деятельности современный математический аппарат (ПК-3);

—способность критически переосмысливать накопленный опыт, изменять при необходимости вид и характер своей профессиональной деятельности (ПК-5);

—способность осуществлять целенаправленный поиск информации о новейших научных и технологических достижениях в сети Интернет и из других источников (ПК-6);

—способность собирать, обрабатывать и интерпретировать данные современных научных исследований, необходимые для формирования выводов по соответствующим научным, профессиональным, социальным и этическим проблемам (ПК-7);

В результате изучения дисциплины студент должен:

Знать основные понятия, теоретические положения и методы теории вероятностей и математической статистики;

уметь применять на практике методы теории вероятностей и математической статистики в сочетании с различными компьютерными технологиями;

владеть методологией и навыками решения научных и практических задач теории вероятностей и математической статистики.