Методы обработки и анализа гидрометеорологический наблюдений (стр. 3 )

Планирование самостоятельной работы студентов

№	Модули и темы	Виды СРС	Неделя семестра	Объем часов	Кол-во баллов
обязательные	дополнительные
Модуль 1
1.	Основные элементы математической статистики	практическая работа		1	2	0-1
2.	Способы группировки первичных данных	практическая работа	опрос	2	2	0-6
Всего по модулю 1:	4	0-7
Модуль 2
4.	Средние величины и показатели вариации	практическая работа		3	4	0-3
5.	Структурные средние	практическая работа	контрольная работа	4	4	0-3
Всего по модулю 2:	8	0-6
Модуль 3
6.	Анализ однофакторных комплексов	практическая работа	контрольная работа	5	2	0-3
7.	Анализ двухфакторных комплексов	практическая работа	контрольная работа	6	-	0-3
8.	Анализ трехфакторных комплексов	практическая работа	контрольная работа	7	2	0-3
9.	Анализ иерархических комплексов	практическая работа	контрольная работа	8	2	0-3
Всего по модулю 3:	6	0-12
Модуль 4
10	Параметрические и непараметрические показатели связи в корреляционном анализе	практическая работа	контрольная работа	8-9	4	0-2
11	Множественная и частная корреляция	практическая работа		10-11	4	0-2
Всего по модулю 4:	8	0-4
Модуль 5
12	Параметрические и непараметрические показатели связи в корреляционном анализе	практическая работа	-	12-13	4	0-1
13	Множественная и частная корреляция	практическая работа	-	14-16	6	0-2
Всего по модулю 5:	10	0-3
ИТОГО:	36	0-32

4. Разделы дисциплины и междисциплинарные связи с

обеспечиваемыми (последующими) дисциплинами

Таблица 4.

Междисциплинарные связи

№ п/п	Наименование обеспечиваемых (последующих) дисциплин	Темы дисциплины необходимые для изучения обеспечиваемых (последующих) дисциплин
1	2	3	4	5
1.	Гидрология	+	+	+	+	+
2.	Речной сток и гидрологические расчеты	+	+	+	+	+
3.	Воднотехнические изыскания	-	-	-	+	+
4.	Геофизика ландшафта	-	-	-	+	+

5. Структура и содержание дисциплины

Модуль 1.

1.  ОСНОВНЫЕ ЭЛЕМЕНТЫ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ

Задачи математической статистики. Этапы статистической обработки данных. Краткая история. Генеральная и выборочная совокупность. Повторная и бесповторная выборки. Репрезентативная выборка. Способы отбора. Причины варьирования результатов. Формы учета результатов наблюдений. Точность измерения.

2.  СПОСОБЫ ГРУППИРОВКИ ПЕРВИЧНЫХ ДАННЫХ

Понятие о группировке. Таблицы. Статистические ряды. Техника построения вариационных рядов. Графики вариационных рядов.

Модуль 2.

3. СРЕДНИЕ ВЕЛИЧИНЫ И ПОКАЗАТЕЛИ ВАРИАЦИИ

Средняя арифметическая, гармоническая, квадратическая, геометрическая. Размах вариации. Дисперсия и её свойства. Среднее квадратическое отклонения. Поправка Шепарда. Коэффициент вариации. Нормированное отклонение.

4. СТРУКТУРНЫЕ СРЕДНИЕ

Медиана. Мода. Квантили.

Модуль 3.

7. АНАЛИЗ ОДНОФАКТОРНЫХ КОМПЛЕКСОВ

Равночисленные комплексы. Неравночисленные комплексы. Ранговый анализ. Оценка силы влияния факторов. Сравнение групповых средних дисперсионного комплекса.

8.АНАЛИЗ ДВУХФАКТОРНЫХ КОМПЛЕКСОВ

Ортогональные комплексы. Неортогональные комплексы. Оценка силы влияния факторов.

Модуль 4.

11. ПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ И НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ ПОКАЗАТЕЛИ СВЯЗИ В КОРРЕЛЯЦИОННОМ АНАЛИЗЕ

Функциональная зависимость и корреляция. Коэффициент корреляции. Вычисление коэффициента корреляции. Оценка разности между коэффициентами корреляции. Корреляционное отношение. Коэффициенты детерминации. Оценка формы связи. Коэффициент корреляции Фехнера. Коэффициент корреляции рангов. Коэффициент ассоциации. Коэффициент ассоциации Юла. Коэффициент взаимной сопряженности. Коэффициент корреляции знаков. Бисериальный коэффициент корреляции.

12. МНОЖЕСТВЕННАЯ И ЧАСТНАЯ КОРРЕЛЯЦИЯ

Множественная корреляция. Частная корреляция.

Модуль 5.

13. ЛИНЕЙНАЯ И НЕЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ

Понятие регрессии. Уравнение регрессии. Коэффициент регрессии. Определение параметров линейной регрессии. Построение эмпирических рядов регрессии. Выравнивание эмпирических рядов регрессии. Множественная регрессия. Ряды динамики.

6. ПРАКТИЧЕСКИЕ ЗАНЯТИЯ

МОДУЛЬ 1

ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАНЯТИЕ № 1

Подготовка данных к математической обработки (браковка данных, восстановление выпавших дат)

МОДУЛЬ 2

ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАНЯТИЕ № 2

Вычисление статистических характеристик выборки при изучении качественных признаков

ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАНЯТИЕ № 3

Вычисление статистических характеристик выборки при изучении количественной изменчивости

МОДУЛЬ 3

ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАНЯТИЕ № 5

Дисперсионный анализ данных (однофакторный)

ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАНЯТИЕ № 6

Дисперсионный анализ данных (двухфакторный)

ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАНЯТИЕ № 7

Дисперсионный анализ данных (трехфакторные и иерархические комплексы)

МОДУЛЬ 4

ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАНЯТИЕ № 8

Корреляционный анализ

МОДУЛЬ 5

ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАНЯТИЕ № 9

Регрессионный анализ

ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАНЯТИЕ № 10

Ковариационный анализ

7. Учебно - методическое обеспечение самостоятельной работы студентов. Оценочные средства для текущего контроля успеваемости, промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины.

7.1 ТЕМЫ ДЛЯ САМОСТОЯТЕЛЬНЫХ ЗАНЯТИЙ СТУДЕТОВ

1.Подготовка к контрольным работам

2.Выполнение дополнительных домашних заданий

3.Изучение вклада ученых в развитие математической статистики

7.2 ТЕМЫ ДОКЛАДОВ И РЕФЕРАТОВ

1. История развития математической статистики

2. Современные программные продукты, используемые для обработки и анализа данных

3. Классификация статистических методов прогноза

4. Метод группировки и поправок

5.Комбинированный метод прогноза погоды

6.Основные критерии оценки прогнозов

7.Значимость и трудность оценки прогнозов

8.Графическое представление взаимосвязей между более чем двумя переменными

9.Вероятностные прогнозы

10.Метод наложения эпох

7.3. ВОПРОСЫ К ЗАЧЁТУ

1.  Предмет и задачи математической статистики. История развития.

2.  Генеральная и выборочная совокупность

3.  Повторная, бесповторная, репрезентативная выборка.

4.  Способы отбора и причины варьирования результатов

5.  Формы учета результатов наблюдений. Точность измерения

6.  Понятие о группировке. Таблицы. Статистические ряды.

7.  Техника построения вариационных рядов. Графики вариационных рядов

8.  Средняя арифметическая, гармоническая, квадратическая, геометрическая

9.  Дисперсия и её свойства.

10.  Среднее квадратическое отклонения.

11.  Коэффициент вариации.

12.  Нормированное отклонение.

13.  Охарактеризуйте структурные средние (медиану, моду и квантили)

14.  Случайные события. Вероятность события и её свойства.

15.  Закон больших чисел.

16.  Биноминальное распределение.

17.  Распределение Пуассона.

18.  Параметры дискретных распределений.

19.  Нормальное распределение.

20.  Измерение асимметрии и эксцесса.

21.  Параметрические критерии (критерий Стьюдента, критерий Фишера, оценка разности между коэффициентами вариации).

22.  Непараметрические критерии (критерий Уилкоксона, критерий знаков).

23.  Равночисленные и неравночисленные комплексы.

24.  Ранговый анализ. Оценка силы влияния факторов.

25.  Сравнение групповых средних дисперсионного комплекса.

26.  Ортогональные и неортогональные комплексы.

27.  Функциональная зависимость и корреляция.

28.  Коэффициент корреляции.

29.  Корреляционное отношение.

30.  Коэффициенты детерминации.

31.  Оценка формы связи.

32.  Коэффициент корреляции рангов.

33.  Множественная и частная корреляция

34.  Понятие регрессии. Уравнение регрессии. Коэффициент регрессии.

35.  Современные программные продукты, используемые для обработки и анализа данных

36. Классификация статистических методов прогноза

37. Метод группировки и поправок

38. Комбинированный метод прогноза погоды

39. Основные критерии оценки прогнозов

40. Значимость и трудность оценки прогнозов

41. Графическое представление взаимосвязей между более чем двумя переменными

42. Вероятностные прогнозы

43. Метод наложения эпох

8. Образовательные технологии

МОДУЛЬ 1

ТЕМА 1. Мотивационная лекция «Основные элементы математической статистики»

Цель: заинтересовать и заставить задуматься слушателей о предмете изучаемой дисциплины.

МОДУЛЬ 3

ТЕМА 1. Авторская лекция «Анализ однофакторных комплексов»

Цель: в доступной и легкой форме изложить математический аппарат изучаемого метода.

ТЕМА 2. Авторская лекция «Анализ двухфакторных комплексов»

Цель: в доступной и легкой форме изложить математический аппарат изучаемого метода.

МОДУЛЬ 4

ТЕМА 1 и 2. Диспут на темы «Параметрические и непараметрические показатели связи в корреляционном анализе» и «Множественная и частная корреляция»

МОДУЛЬ 5

ТЕМА 1 Авторская лекция «Линейная и нелинейная регрессия»

Цель: в доступной и легкой форме изложить математический аппарат изучаемого метода.

9. Учебно-методическое и информационное

обеспечение дисциплины

9.1 ОСНОВНАЯ ЛИТЕРАТУРА

1. Теория статистики / , . – Тюмень: Изд-во ТюмГУ, 2003 – 216 с.

2. Методы и средства комплексного анализа данных/ . – М.: Форум, 2006. – 512 с.

9.2 ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ ЛИТЕРАТУРА

1.Прикладная статистика на компьютере / Под ред. . – М.: КолосС, 2004 – 225 с.

2., Брайер методы в метеорологии. – Л.: Гидрометеоиздат, 197с.

3. Лакин . – М.: Высшая школа, 1990. – 350 с.

4. Статистика в метеорологии и климатологии / . – М.: Изд-во МГУ, 1988. – 244 с.

5. Методы многомерного статистического анализа гидрологических исследований / , . – Л.: Изд-во ЛГУ, 1989. – 189 с.

6.Статистические методы прогнозирования / . – М.: Статистика, 1977. – 200 с.

9.3 ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ И ИНТЕРНЕТ-РЕСУРСЫ

1.  Сайт Геоинформационных систем - www. *****.

2.  Фонд картографических материалов Российской национальной библиотеки – http://www. *****/fonds/maps/

10.Технические средства и материально-техническое обеспечение дисциплины

1. Учебная аудитория с мультимедийным проектором для лекционных занятий.

2. Учебные аудитории для проведения занятий.

3.Раздаточные материалы для выполнения работ.