Category 'Best Course for Broadening Horizons and Diversity of Knowledge and Skills'

Category 'Best Course for New Knowledge and Skills'

Delivered at:: Department of Informatics

Course type:: Compulsory course

When:: 2 year, 3, 4 module

Instructors

Андреева Инга Александровна

Gladkaya, Anna

Gorikhovskii, Vyacheslav I.

Миронов Алексей Владиславович

Pusev, Ruslan

Safronenko, Evgenii

Simarova, Ekaterina

Khrabrov, Alexander I.

Цишевич Павел Дмитриевич

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Дисциплина базовой части профессионального цикла. Данная дисциплина служит основой для профессиональной ориентации студентов при выборе дисциплин из вариативной части Программы. Дисциплина направлена на формирование у студентов теоретических знаний и практических навыков по основам теории вероятностей и математической статистике как основного математического аппарата для построения моделей случайных явлений, освоение методов математического моделирования и анализа таких явлений. Для освоения дисциплины студентам необходимо иметь знания, полученные в результате освоения дисциплин «Математический анализ 2», «Алгебра».

Цель освоения дисциплины

Формирование у студентов теоретических знаний и практических навыков по основам теории вероятностей и математической статистике как основного математического аппарата для построения моделей случайных явлений, освоения методов математического моделирования и анализа таких явлений.

Планируемые результаты обучения

Знает основные понятия и факты теории вероятностей и математической статистики, такие, как вероятностное пространство, случайные величины, виды сходимости последовательностей случайных величин, выборка, оценки параметров, статистические критерии.
Умеет вычислять числовые характеристики случайных величин, применять предельные теоремы теории вероятностей, находить предельное распределение марковских цепей, строить точечные и интервальные оценки параметров распределений.
Имеет опыт использования статистических методов для решения задач оценивания параметров и проверки гипотез.

Содержание учебной дисциплины

Раздел 1. Элементарная теория вероятностей
Раздел 2. Общая теория вероятностей
Раздел 3. Метод характеристических функций
Раздел 4. Случайные процессы
Раздел 5. Оценивание параметров распределений
Раздел 6. Линейные статистические модели
Раздел 7. Проверка статистических гипотез
Раздел 8. Прикладные аспекты теории вероятностей и математической статистики

Элементы контроля

Домашнее задание №2
Домашнее задание №2 выдается студентам в одном варианте и состоит из 7 задач. Каждой задаче присвоен свой балл. Срок выполнения домашнего задания - 2 недели. Форма представления обучающимися домашнего задания - представленные в письменном виде решения задач.
Экзамен №1
Письменный экзамен №1 проводится в форме ответов на вопросы экзаменационного билета. Экзаменационный билет содержит два вопроса из перечня вопросов к экзамену. На подготовку ответа выделяется 2,5 часа.
Домашнее задание №3
Домашнее задание No3 выдается студентам в одном варианте и состоит из 9 задач. Каждой задаче присвоен свой балл. Срок выполнения домашнего задания - 2 недели. Форма представления обучающимися домашнего задания - представленные в письменном виде решения задач.
Домашнее задание №1
Домашнее задание №1 выдается студентам в одном варианте и состоит из 9 задач. Каждой задаче присвоен свой балл. Срок выполнения домашнего задания - 2 недели. Форма представления обучающимися домашнего задания - представленные в письменном виде решения задач.
Домашнее задание №4
Домашнее задание №4 выдается студентам в одном варианте и состоит из 6 задач. Каждой задаче присвоен свой балл. Срок выполнения домашнего задания - 2 недели. Форма представления обучающимися домашнего задания - представленные в письменном виде решения задач.
Экзамен №2
Письменный экзамен №2 проводится в форме ответов на вопросы экзаменационного билета. Экзаменационный билет содержит два вопроса из перечня вопросов к экзамену. На подготовку ответа выделяется 2,5 часа.
Контрольная работа
Контрольная работа проводится в письменной форме. Каждый студент получает список из 5 задач. Для получения положительной оценки он должен решить не менее трех из них. На проведение работы отводится 1,5 часа.

Промежуточная аттестация

2023/2024 учебный год 4 модуль
0.2 * Домашнее задание №3 + 0.2 * Домашнее задание №3 + 0.2 * Домашнее задание №4 + 0.2 * Домашнее задание №4 + 0.3 * Контрольная работа + 0.3 * Контрольная работа + 0.3 * Экзамен №2 + 0.3 * Экзамен №2
2024/2025 учебный год 1 модуль
1 * Домашнее задание №1 + 1 * Домашнее задание №1
2024/2025 учебный год 2 модуль
0.5 * Домашнее задание №2 + 0.5 * Домашнее задание №2 + 0.5 * Экзамен №1 + 0.5 * Экзамен №1

Список литературы

Авторы

Храбров Александр Игоревич
Кольцов Сергей Николаевич
Пусев Руслан Сергеевич

Bachelor’s Programme 'Applied Data Analysis and Artificial Intelligence'

Probability Theory and Mathematical Statistics

Instructors

Программа дисциплины