24.  Проверка гипотезы о равенстве дисперсий нескольких выборок. Критерии Бартлетта и Кокрена

25.  Проверка гипотезы о независимости двух дискретных случайных величин

26.  Проверка гипотезы о значении коэффициента корреляции двумерной генеральной совокупности

27.  Графические методы проверки нормальности закона распределения

28.  Постановка задачи регрессионного анализа. Его основные предположения

29.  Метод наименьших квадратов. МНК-оценка математического ожидания

30.  Свойства МНК-оценок, свободные от распределения

31.  Свойства МНК-оценок при нормальном законе распределения опытных данных

32.  Статистические критерии значимости параметров

33.  Графические методы анализа регрессий

34.  Статистические критерии адекватности модели опытным данным

35.  Анализ остатков в регрессионном анализе

36.  Нелинейный метод наименьших квадратов

37.  Взвешенный метод наименьших квадратов

38.  Понятие временного ряда, его характеристики

39.  Понятие анализа временного ряда, его составляющие

40.  Критерий Вилкоксона и критерий знаков

10. ПРИМЕРНЫЙ КАЛЕНДАРНЫЙ План ДИСЦИПЛИНЫ

Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Дальневосточный государственный университет путей сообщения»

Институт/факультет Естественно-научный институт

направление подготовки/ специальность Прикладная математика и информатика/  010501 «Прикладная математика и информатика»

Курс 5 Группа (ы) 952

НЕ нашли? Не то? Что вы ищете?

КАЛЕНДАРНЫЙ ПЛАН

занятий по дисциплине Прикладная статистика

полное наименование дисциплины

в 9 семестре 20__/20__учебного года

Число часов лекций

18

Число часов практических занятий

18

Число часов лабораторных занятий

0

Всего часов аудиторных занятий

36

Число часов индивидуальных занятий

0

Число часов самостоятельной работы

36

РГР

1

Форма отчетности

экзамен

Лектор

доцент

Руководитель групповых занятий

доцент

1. План лекций, практических, лабораторных и индивидуальных занятий

Неделя

Кол. час

Тема и содержание лекций

ТСО

Кол. час

Тема и содержание практических, лабораторных и индивидуальных занятий

ТСО

Контроль качества усвоения материала

1

2

3

4

5

6

7

8

1, 2

2

Краткие сведения из еории вероятностей (вероятность; случайные события и величины; закон распределения непрерывной случайной величины; основные числовые характеристики закона распределении и их свойства; интервалы вероятности; ковариация и коэффициент корреляции; распределения Пирсона и Стьюдента, их параметры)

2

Решение задач по теории вероятностей

Рейтинг

3,4

2

Введение в математическую статистику (задачи математической статистики; выборка; точечные оценки параметров закона распределения; среднее арифметическое и выборочная оценка дисперсии, их свойства; доверительные интервалы)

2

Обработка массивов опытных данных

Контрольная работа №1, рейтинг

5, 6

2

Методы построения точечных оценок (метод моментов; метод максимального правдоподобия) Доверительные интервалы для математического ожидания и дисперсии. Статистические гипотезы; статистические критерии; понятие значимости статистического критерия; ошибки 1-го и 2-го рода

2

Использование статистических критериев при объединении серий опытных данных

Контрольная работа №2, рейтинг

7, 8

2

Основные методы проверки статистических гипотез и области их применения

2

Решение задач

Опрос,

рейтинг

9, 10

2

Введение в регрессионный анализ (математические модели; постановка задачи регрессионного анализа; вычислительная процедура метода наименьших квадратов (МНК))

2

Модели регрессионного анализа

Выдача заданий РГР №1

Опрос,

рейтинг

11, 12

2

Свойства МНК-оценок (свойства МНК-оценок, свободные от распределения; свойства МНК-оценок при нормальном распределении экспериментальных данных)

2

Вычислительная процедура МНК. Ортогональные и ортонормированные полиномы Чебышева. Доверительные интервалы для истинной зависимости

Рейтинг

13, 14

2

Взвешенный МНК. Нелинейный МНК (линеаризация модели; взвешивание)

2

Практический пример взвешенного МНК

Опрос,

рейтинг

15, 16

2

Анализ регрессий (статистические методы анализа регрессий; графические методы анализа регрессий; анализ остатков)

2

Практический пример нелинейного МНК

Защита РГР №1, рейтинг

17, 18

2

Интервальное оценивание в регрессионном анализе (методы построения доверительных интервалов для истинной зависимости)

2

Статистические критерии в регрессионном анализе. Анализ остатков

Защита РГР №1, Итоговое тестирование, рейтинг

всего

18

18

2. Выполнение плана самостоятельной работы*

 

Наименование вида работы (подготовка к аудиторным занятиям, РГР, КП, КР и т. д.)

Часы самост. работы

Срок выдачи

Срок сдачи

Рейтинговые баллы по неделям и видам работ

Рейтинг по виду работ

 

 

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

 

Проработка лекционного материала и подготовка к практическим занятиям

20

3

5

5

5

5

5

3

3

3

37

 

Подготовка РГР

4

9 (10)

15 (16)

10

10

 

Подготовка к контрольным работам и тестированию

6

5

5

3

13

 

Подготовка к экзамену

6

5

5

10

 

Рейтинг за неделю

3

10

10

5

5

5

3

18

11

70

 

Рейтинг с нарастанием

3

13

23

28

33

38

41

59

70

70

 

* Заполнение граф плана обязательно, кроме граф "Срок выдачи" и "Срок сдачи" Рейтинговый балл устанавливается преподавателем суммарно по всем видам занятий

УТВЕРЖДАЮ

Руководитель учебного подразделения

_________________________________

«____»________________20__г.

Составила

Доцент кафедры ПМ

зав. кафедрой ПМ,

профессор,

 

 

УТВЕРЖДАЮ

Директор Естественно-научного института

_________________________________

«____»________________20__г.

 

 

 

11. Учебно-методические материалы дисциплины.

Из за большого объема этот материал размещен на нескольких страницах:
1 2 3