- •Кафедра информатики и прикладной математики математика
- •Часть 2
- •Теория вероятностей и элементы математической статистики учебно - методический комплекс
- •Санкт-Петербург
- •Информация о дисциплине
- •1.1. Предисловие
- •Содержание дисциплины и виды учебной работы Объем дисциплины и виды учебной работы
- •Перечень видов практических занятий и контроля:
- •2. Рабочие учебные материалы
- •2.1. Рабочая программа (объем 150 часов) Введение
- •Раздел 1. Случайные события (50 часов)
- •Раздел 2. Случайные величины ( 60 часов)
- •Раздел 3. Элементы математической статистики (40 часов)
- •2.2. Тематический план занятий Тематический план дисциплины
- •Тематический план дисциплины для студентов очно-заочной формы обучения
- •Тематический план дисциплины для студентов заочной формы обучения
- •2.3. Структурно-логическая схема дисциплины Математика ч.2. Теория вероятностей и элементы математической статистики Теория
- •Раздел 1 Случайные события Раздел 3 Элементы математической Статистики
- •Раздел 2 Случайные величины
- •2.4. Временной график изучения дисциплины
- •2.5. Практический блок Практические занятия (очно-заочная форма обучения)
- •Практические занятия (заочная формы обучения)
- •Практические занятия (очная форма обучения)
- •Лабораторные работы (очно-заочная форма обучения)
- •Лабораторные работы (очная форма обучения)
- •Лабораторные работы (заочная форма обучения)
- •2.6. Бально-рейтинговая система
- •Информационные ресурсы дисциплины
- •Библиографический список Основной:
- •3.2. Опорный конспект по курсу “ Математика ч.2. Теория вероятностей и элементы математической статистики” введение
- •Раздел 1. Случайные события
- •1.1. Понятие случайного события
- •1.1.1. Сведения из теории множеств
- •1.1.2. Пространство элементарных событий
- •1.1.3. Классификация событий
- •1.1.4. Сумма и произведение событий
- •1.2. Вероятности случайных событий.
- •1.2.1. Относительная частота события, аксиомы теории вероятностей. Классическое определение вероятности
- •1.2.2. Геометрическое определение вероятности
- •Вычисление вероятности события через элементы комбинаторного анализа
- •1.2.4. Свойства вероятностей событий
- •1.2.5. Независимые события
- •1.2.6. Расчет вероятности безотказной работы прибора
- •Формулы для вычисления вероятности событий
- •1.3.1. Последовательность независимых испытаний (схема Бернулли)
- •1.3.2. Условная вероятность события
- •Вероятность произведения событий
- •1.3.4. Формула полной вероятности и формула Байеса
- •Раздел 2. Случайные величины
- •2.1. Описание случайных величин
- •2.1.1. Определение и способы задания случайной величины Одним из основных понятий теории вероятности является понятие случайной величины. Рассмотрим некоторые примеры случайных величин:
- •2.1.2. Дискретные случайные величины
- •Рассмотрим события Ai , содержащие все элементарные события , приводящие к значению XI:
- •Пусть pi обозначает вероятность события Ai :
- •2.1.3. Непрерывные случайные величины
- •2.1.4. Функция распределения и ее свойства
- •2.1.5. Плотность распределения вероятности и ее свойства
- •2.2. Числовые характеристики случайных величин
- •2.2.1. Математическое ожидание случайной величины
- •2.2.2. Дисперсия случайной величины
- •2.2.3. Нормальное распределение случайной величины
- •2.2.4. Биномиальное распределение
- •2.2.5. Распределение Пуассона
- •Раздел 3. Элементы математической статистики
- •3.1. Основные определения
- •Систематизация выборки
- •Гистограмма
- •3.3. Точечные оценки параметров распределения
- •Основные понятия
- •Точечные оценки математического ожидания и дисперсии
- •3.4. Интервальные- оценки
- •Понятие интервальной оценки
- •Построение интервальных оценок
- •Основные статистические распределения
- •Интервальные оценки математического ожидания нормального распределения
- •Интервальная оценка дисперсии нормального распределения
- •4. Методические указания к выполнению лабораторных работ
- •Выполнение лабораторных работ в ms Excel
- •Лабораторная работа 1 статистическое оценивание параметров распределения
- •Порядок выполнения лабораторной работы
- •Лабораторная работа 2 проверка гипотезы о законе распределения. Критерий пирсона
- •Понятие статистической гипотезы о виде распределения
- •Порядок выполнения лабораторной работы
- •Ячейка Значение Ячейка Значение
- •5. Методические указания к выполнению контрольной работы Задание на контрольную работу
- •Методические указания к выполнению контрольной работы События и их вероятности
- •Случайные величины
- •Среднее квадратическое отклонение
- •Элементы математической статистики
- •6. Блок контроля освоения дисциплины Репетиционные вопросы Тест № 1
- •Вопрос 10
- •Вопрос 14
- •Вопрос 15
- •Вопрос 16
- •Вопрос 17
- •Вопрос 18
- •Вопрос 19
- •Вопрос 20
- •Тест № 2
- •Вопрос 1
- •Вопрос 7
- •Вопросы для экзамена по курсу «Теория вероятностей и элементы математической статистики»
- •Глоссарий
- •Продолжение таблицы в
- •Окончание таблицы в
- •Равномерно распределенные случайные числа
- •Содержание
- •Раздел 1. Случайные события………………………………………. 18
- •Раздел 2 . Случайные величины ..………………………… ….. 42
- •Раздел 3. Элементы математической статистики ............... 65
- •4. Методические указания к выполнению лабораторных
- •5. Методические указания к выполнению контрольной
1.1. Предисловие
Учебно-методический комплекс Математика ч.2 “Теория вероятностей и элементы математической статистики” предназначен для всех форм обучения студентов всех специальностей подготовки высшего профессионального образования. Программой курса предусматривается изучение случайных событий и случайных величин, приводятся формулы, позволяющие производить расчет вероятностей различных случайных событий, находить характеристики случайных величин и определять их законы распределения, рассматриваются элементы математической статистики.
Данная дисциплина изучается студентами в течение одного семестра.
Рабочая программа включает изучение разделов по темам: «Случайные события», “ Случайные величины“, “Элементы математической статистики“.
План практических занятий предусматривает изучение тем:
События, операции над событиями. Классическое определение вероятности. Условные вероятности.
Формулы полной вероятности и Байеса. Схема Бернулли. Теорема Пуассона.
Случайные величины. Числовые характеристики случайных величин.
В план выполнения лабораторных работ входят темы:
Обработка выборочных данных. Точечные и интервальные оценки. Построение гистограмм.
Моделирование дискретных случайных величин методом жребия.
3. Проверка гипотез по критерию Пирсона.
Контроль знаний студента осуществляется по результатам выполнения контрольной работы, результатам тестирования и заканчивается сдачей экзамена.
Целью изучения дисциплины ”Теория вероятностей и элементы математической статистики“ является приобретение знаний и навыков решения задач, связанных с расчетом вероятностей и числовых характеристик случайных величин и случайных событий.
Задачи изучения дисциплины - правильное понимание основных положений и формул для расчета вероятностей различных событий.
Для этого надо:
знать основные определения и свойства вероятности,
иметь представление о применении формул при решении задач,
владеть методикой расчета определения вероятности правильной работы прибора или устройства.
Место дисциплины. Математика ч. 2 - в учебном процессе тесно связана с курсом Математика ч. 1, курсом Информатика и является базовой основой для различных курсов, в которых необходимо производить обработку статистических данных и делать оценки величин при выполнении дипломных проектов.
Содержание дисциплины и виды учебной работы Объем дисциплины и виды учебной работы
Вид учебной работы |
Всего часов |
||
форма обучения |
|||
Очная |
очно-заочная |
заочная |
|
Общая трудоемкость дисциплины (ОТД) |
150 |
||
Работа под руководством преподавателя (включая ДОТ) |
90 |
90 |
90 |
В том числе аудиторные занятия: лекции практические занятия (ПЗ) лабораторные работы (ЛР) |
28 4 20 |
12 8 12 |
6 4 10 |
Самостоятельная работа студента (СР) |
60 |
60 |
60 |
Промежуточный контроль, количество
|
1 |
1 |
1 |
В том числе: курсовой проект (работа) |
- |
- |
- |
контрольная работа |
- |
1 |
1 |
Вид итогового контроля (зачет, экзамен) |
Экзамен |
||