Статистическая обработка результатов эксперимента (стр. 2 )

Виды и формы оценочных средств в период текущего контроля

№ темы	Устный опрос	Письменные работы	Технические формы контроля	Информационные системы и технологии	Итого количество баллов
коллоквиумы	собеседование	ответ на семинаре	лабораторная работа	контрольная работа	тест	реферат	эссе	программы компьютерного тестирования	комплексные ситуационные задания	электронные практикум	другие формы
Модуль 1
1.			0-8										0 - 8
2.	0-14		0-8						-				0 - 22
Всего													0 - 30
Модуль 2
1.			0-8		0-8								0 - 16
2.			0-6		0-8								0 - 14
Всего													0 - 30
Модуль 3
1.			0-8										0 - 8
2.	0-8		0-4		0-8		0-12						0 - 32
Всего	0-8		0-12		0-8		0-12						0 - 40
Итого	22		42		24		12						0 – 100

Таблица 3.

Планирование самостоятельной работы студентов

№	Модули и темы	Виды СРС	Неделя семестра	Объем часов	Кол-во баллов
обязательные	дополнительные
Модуль 1
1.1	Способы отбора статистических данных. Эмпирические характеристики распределений наблюдаемых данных.	Домашние задания		2	4	0 - 4
1.2	Основы корреляционного анализа. Приближённые методы определения собственных чисел и собственных векторов корреляционной матрицы.	Домашние задания. Самостоятельные работы и контрольная работа. Коллоквиум.	Доклады на семинарах	3,4	12	0 - 26
	Всего по модулю 1:		16	0 - 30
Модуль 2
2.1	Линейный регрессионный анализ. Структурные уравнения линейной регрессии. Модели и методы факторного анализа: Основная идея факторного анализа. Модели факторного анализа.	Домашние задания. Самостоятельные работы и контрольная работа.	Доклады на семинарах	5,6	12	0 - 12
2.2	Задача агрегирования: Постановка задачи агрегирования. Автоматичная классификация объектов.	Домашние задания. Самостоятельные работы и контрольная работа.		7,8	6	0 - 18
	Всего по модулю 2:		18	0 - 30
Модуль 3
3.1	Задачи восстановления зависимостей: Задача обучения распознавания образов. Задача восстановления регрессии. Задача минимизации среднего риска по эмпирическим данным.	Домашние задания. Самостоятельные работы и контрольная работа.	Доклады на семинарах	9,10	4	0 - 20
3.2	Теория ошибок: Статистический анализ случайных погрешностей. Случайные и систематические ошибки. Аппроксимация методом наименьших квадратов.	Домашние задания. Самостоятельные работы и контрольная работа.	Доклады на семинарах, Реферат.	10,11	4	0 - 20
	Всего по модулю 3:	8	0 - 40
	ИТОГО:	42	0 - 100

4. Разделы дисциплины и междисциплинарные связи с обеспечиваемыми (последующими) дисциплинами

№ п/п	Наименование обеспечиваемых (последующих) дисциплин	Темы дисциплины необходимые для изучения обеспечиваемых (последующих) дисциплин
1	2	3	4	5	6	7	8	…
1.	Выпускная квалификационная работаю	+	+	+	+	+	+
2.	Экзаменационные вопросы на ГЭК	+	+	+	+	+	+
…

5. Содержание дисциплины.

Элементы математической статистики: Способы отбора статистических данных. Вариационный ряд. Эмпирический закон распределения. Полигон частот и относительных частот. Гистограмма. Эмпирические характеристики распределений наблюдаемых данных. Начальные и центральные эмпирические моменты, семиинварианты. Коэффициент асимметрии и эксцесс.

Основы корреляционного анализа: Матрица данных. Коэффициент корреляции и корреляционная матрица. Приближённые методы определения собственных чисел и собственных векторов корреляционной матрицы. Криволинейная корреляция. Ранговая корреляция.

Линейный регрессионный анализ. Метод наименьших квадратов. Структурные уравнения линейной регрессии. Статистический подход к решению структурных уравнений регрессии.

Модели и методы факторного анализа: Основная идея факторного анализа. Модели факторного анализа. Метод главных компонент. Специальный факторный анализ. Вращение факторов.

Задача агрегирования: Постановка задачи агрегирования. Диагонализация матрицы связи произвольной природы. Экстремальная группировка параметров. Автоматичная классификация объектов.

Теория ошибок: Статистический анализ случайных погрешностей. Случайные и систематические ошибки. Среднее и стандартное отклонения. Отбрасывание данных. Аппроксимация методом наименьших квадратов. Обзор расчёта ошибок в косвенных измерениях.

6. План семинарских занятий.

1). Элементы прикладной математической статистики.

2). Основы корреляционного анализа.

3). Регрессионный анализ. Структурные уравнения линейной регрессии.

4). Основы однофакторного и многофакторного анализа.

5. Задача агрегирования. Диагонализация матрицы связи произвольной природы.

6).Задачи восстановления зависимостей. Задачи интерпретации косвенных экспериментов. Некорректно поставленные задачи.

7) Теория ошибок. Статистический анализ случайных погрешностей. Расчёт ошибок в косвенных измерениях.

7. Темы лабораторных работ (Лабораторный практикум).

Непредусмотрено программой

8. Примерная тематика курсовых работ (если они предусмотрены учебным планом ООП).

Курсовые работы непредусмотрены по плану.

9. Учебно-методическое обеспечение самостоятельной работы, оценочные средства контроля успеваемости, промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины.

9.1. После каждого практического занятия задаётся домашнее задание, с последующей проверкой на следующем практическом задании.

9.2. Контрольные работы (по возможности, проводимые во внеаудиторное время).

9.3. Возможны доклады на семинарах, определяемых преподавателем.

9.4. Рефераты:

Темы рефератов:

1.  Статистические оценки неизвестных параметров дискретных распределений гипергеометрического, биномиального, геометрического и Пуассона.

2.  Статистические оценки неизвестных параметров непрерывных распределений равномерного, нормального, Коши.

3.  Статистические оценки неизвестных параметров непрерывных распределений гамма, бета, экспоненциальное, хи-квадрат.

4.  Интервальные оценки параметров распределений

5.  Характеристические функции дискретных распределений и их производящие свойства.

6.  Характеристические функции непрерывных распределений и их производящие свойства.

7.  Многомерный корреляционный анализ.

8.  Распознавание образов.

9.  Случайные функции и их функции распределения.

10.  Нормальное двойное распределение и его математические характеристики.

11.  Элементы дисперсионного анализа и его вероятностные приложения.

12.  Множественная корреляция.

9.2. Перечень экзаменационных вопросов:

1. Математическая статистика основные понятия и определения: Генеральная и выборочная совокупности. Задачи математической статистики. Примеры.

2. Получение эмпирических распределений: частот, относительных частот, Эмпирическая функция распределения и её график. Полигон относительных частот. Гистограмма. Примеры.

3. Эмпирические начальные и центральные моменты. Связь между ними. Семиинварианты.

4. Эмпирические коэффициент асимметрии и Эксцесс.

5. Теория корреляций: основные понятия и определения: Функциональная, статистическая и корреляционная зависимость между случайными величинами. Примеры.

6. Коэффициент корреляции, корреляционная матрица.

7. Собственные значения и собственные числа корреляционной матрицы. Примеры.

8. Криволинейные корреляции, Ранговая корреляция. Примеры.

9. Линейный регрессионный анализ. Метод наименьших квадратов.

10. Структурные уравнения линейной регрессии. Статистический подход к решению

структурных уравнений регрессии.

11. Основная идея факторного анализа. Модели факторного анализа.

12. Метод главных компонент. Специальный факторный анализ.

Вращение факторов.

13. Задача агрегирования: Постановка задачи агрегирования. Диагонализация

матрицы связи произвольной природы.

14. Экстремальная группировка параметров. Автоматичная классификация объектов.

15. Теория ошибок: Статистический анализ случайных погрешностей.

16. Случайные и систематические ошибки.

17. Среднее и стандартное отклонения. Отбрасывание данных. Аппроксимация

методом наименьших квадратов.

18. Обзор расчёта ошибок в косвенных измерениях.

19. Аппроксимация методом наименьших квадратов.

20. Задача восстановления регрессии.

10. Образовательные технологии.

При изучении дисциплины "Статистическая обработка результатов эксперимента"

– аудиторные занятия (лекционные и практические занятия);

– внеаудиторные занятия (самостоятельная работа, индивидуальные консультации).

В соответствии с требованиями ФГОС при реализации различных видов учебной работы в процессе изучения дисциплины «Устойчивость и управление движением» предусматривается использование в учебном процессе следующих активных и интерактивных форм проведения занятий:

– практические занятия в диалоговом режиме;

– компьютерное моделирование и практический анализ результатов;

– научные дискуссии;

– работа в малых группах по темам, изучаемым на практических занятиях;

– ролевая игра: студент в качестве преподавателя.

11. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины.

11.1 Основная литература:

1.  Орлов статистика. М.: Экзамен. 2004.

2.  Маркин теории обработки результатов измерений. – М.: Издательство стандартов.2010.

3.  , Овчаров случайных процессов и её инженерные приложения. М.: Наука.. 2010. – 384 с.

4.  Тейлор Дж. Введение в теорию ошибок. М.: Мир. 2005. – 272 с.

5.  Н, , Степанов стохастического моделирования для решения инженерных задач. БГТУ “BОЕНМЕХ” – СПБ.: [б. и.], 2008.

_______________________________________________________________________

11. 2 Дополнительная литература:

1.  Харман. Г. Современный факторный анализ М.: Статистика. 1972.

2.  Факторный анализ как статистический метод. М.:Мир.1967.

3.  , Мучник методы обработки эмпирических данных. М.: Наука. 1983. – 464 с.

4.  , , Я Алгоритмы и программы восстановления зависимостей. М.: Наука. 1984. – 816 с.

________________________________________________________________________

11.3 Программное обеспечение и Интернет – ресурсы:

12. Технические средства и материально-техническое обеспечение дисциплины

Лекционная аудитория с мультимедийным оборудованием, компьютерный класс для практических занятий.