1.5. Требования к уровню освоения учебной дисциплины

Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетенций (в соответствии с ФГОС ВПО):

Общепрофессиональные компетенции (ПК):

ПК-1

Способностью применять основные законы социальных, гуманитарных, экономических и естественно-научных наук в профессиональной деятельности, а также методы математического анализа и моделирования, теоретического и экспериментального исследования; владением математическим аппаратом при решении профессиональных проблем

В результате освоения дисциплины студент должен:

Знать:

-  теорию вероятностей и статистические методы обработки экспериментальных данных;

-  общую теорию статистики, статистические методы оценки и прогнозирования коммерческой, маркетинговой, товароведной, логистической и рекламной деятельности, статистические методы оценки и прогнозирования этих видов деятельности;

-  основные виды количественных характеристик эмпирических данных и способы их гра­фического представления;

-  методы точечных и интервальных оценок характеристик генеральной совокупности по выборочным данным;

-  корреляционные методы построения трендов и методологию проверки статистических гипотез.

Уметь:

-  применять математический аппарат теории вероятностей для качественного и количественного анализа торговой деятельности;

-  производить расчеты математических величин;

-  применять статистические методы обработки экспериментальных данных;

НЕ нашли? Не то? Что вы ищете?

-  применять статистические методы оценки и прогнозирования коммерческой, маркетинговой, логистической, товароведной и рекламной деятельности.

Владеть:

-  навыками использования методов теории вероятностей и математической статистики при решении практиче­ских задач;

-  методами математического анализа и моделирования, математическим аппаратом при решении профессиональных проблем;

-  аналитическими методами для оценки эффективности коммерческой, товароведной, маркетинговой, логистической и рекламной деятельности на предприятиях;

-  методами теоретического и экспериментального исследования явлений и процессов, об­ладающих неопределенностью, порожденной случайными факторами;

-  компьютерными комплексами обработки статистических данных.

РАЗДЕЛ 2. СТРУКТУРА И СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

2.1. Структура и содержание учебной дисциплины:

Тематический план учебной дисциплины

Распределение часов по темам и видам занятий представлено в таблице 1.

Табл.1

Распределение часов по темам и видам занятий

№

п/п

Наименование разделов и тем

Количество часов

Формируемые компетенции

(ОК, ПК)

Лекции (Л)

Вид занятия (ЛР, ПЗ)

Самостоятельная работа (СР)

Всего по теме

1

2

3

4

5

6

7

Семестр № 3

1.

Раздел 1: Теория вероятностей. Случайные события

1.1

Тема 1.1. Виды событий. Классическое определение вероятности. Комбинаторика.

2

2

4

8

ПК-1

1.2

Тема 1.2. Теоремы сложения и умножения вероятностей.

2

2

4

8

ПК-1

1.3

Тема 1.3. Формула полной вероятности. Формула Байеса.

2

4

4

10

ПК-1

1.4

Тема 1.4. Повторные независимые испытания. Формула Бернулли. Теоремы Муавра-Лапласа

4

4

6

14

ПК-1

2.

Раздел 2: Теория вероятностей. Случайные величины (СВ)

2.1

Тема 2.1. Дискретная случайная величина (ДСВ). Закон распределения ДСВ. Математическое ожидание и дисперсия.

2

2

2

6

ПК-1

2.2

Тема 2.2. Непрерывная случайная величина (НСВ). Плотность и функция распределения НСВ. Математическое ожидание и дисперсия.

2

4

6

12

ПК-1

2.3

Тема 2.3. Теоретические моменты случайной величины.

2

4

6

ПК-1

2.4

Тема 2.4. Система двух случайных величин. Корреляция.

2

4

6

12

ПК-1

3.

Раздел 3: Основные понятия и методы математической статистики

3.1

Тема 3.1. Генеральная совокупность и выборка. Методы группировки данных. Гистограмма и полигон. Функция распределения.

2

2

2

6

ПК-1

3.2

Тема 3.2. Средние по Коши и по Колмогорову. Эмпирические моменты.

2

2

4

ПК-1

3.3

Тема 3.3. Оценка функции распределения. Оценка плотности распределения. Оценка математического ожидания.

2

2

4

8

ПК-1

3.4

Тема 3.4. Точечные оценки параметров распределения. Метод моментов. Метод максималь-ного правдоподобия.

2

4

6

12

ПК-1

3.5

Тема 3.5. Интервальные оценки параметров распределения. Доверительный интервал для генеральной средней.

2

4

6

12

ПК-1

4.

Раздел 4: Статистическая проверка гипотез

4.1

Тема 4.1 Постановка задачи. Основная и альтернативная гипотезы. Критическая область. Методы построения критериев.

2

2

2

6

ПК-1

4.2

Тема 4.2. Проверка гипотез о равенстве средних и дисперсий. Критерии согласия.

2

2

4

8

ПК-1

5.

Раздел 5: Корреляционный и регрессионный анализ

5.1

Тема 5.1. Парная корреляция. Уравнение линейной регрессии. Нелинейные тренды.

2

4

4

10

ПК-1

5.2

Тема 5.2. Метод наименьших квадратов. Множественная линейная регрессия.

2

2

2

6

ПК-1

Итого

32

48

64

80

Содержание отдельных разделов и тем

третий СЕМЕСТР

Раздел 1: Теория вероятностей. Случайные события

Тема 1.1. Виды событий. Вероятностное пространство. Невозможное и достоверное события. Пространство элементарных исходов. Классическое определение вероятности. Принцип умножения. Виды выборок. Комбинаторика. Число перестановок (факториал). Число сочетаний. Число размещений. Геометрическая вероятность. Статистическое определение вероятности.

Тема 1.2. Сумма и произведение событий. Условная вероятность. Зависимость событий. Противоположные события. Совместность событий. Теоремы сложения и умножения вероятностей.

Тема 1.3. Полная группа событий. Гипотезы. Формула полной вероятности. Формула Байеса.

Тема 1.4. Повторные независимые испытания (схема Бернулли). Формула Бернулли. Формула Пуассона. Теоремы Муавра-Лапласа. Свойства нормированных функций Гаусса и Лапласа. Наивероятнейшее число.

Раздел 2: Теория вероятностей. Случайные величины (СВ)

Тема 2.1. Дискретная случайная величина (ДСВ). Закон распределения ДСВ. Математическое ожидание и дисперсия ДСВ. Биномиальное распределение (БР – схема «число успехов»). Математическое ожидание и дисперсия БР. Геометрическое распределение (ГР – схема «до первого успеха»»). Математическое ожидание и дисперсия ГР.

Тема 2.2. Непрерывная случайная величина (НСВ). Плотность и функция распределения НСВ. Математическое ожидание и дисперсия НСВ. Нормальное распределение (НР). Математическое ожидание и дисперсия НР. Равномерное распределение (РР). Математическое ожидание и дисперсия РР. Показательное распределение (ПР). Математическое ожидание и дисперсия ПР.

Тема 2.3. Теоретические моменты случайной величины. Начальные и центральные моменты. Рекуррентные формулы вычисления моментов. Асимметрия и эксцесс.

Тема 2.4. Система двух случайных величин. Функция распределения и плотность двумерной СВ. Ковариация. Зависимость составляющих. Корреляция. Коэффициент корреляции.

Раздел 3: Основные понятия и методы математической статистики

Тема 3.1. Генеральная совокупность и выборка. Репрезентативность выборки. Варианта. Вариационный ряд. Интервальное распределение. Статистическое распределение. Методы группировки данных. Гистограмма и полигон. Теоретическая и эмпирическая функция распределения.

Тема 3.2. Средние по Коши и по Колмогорову. Мода. Медиана. Квантиль порядка р. Среднее арифметическое. Среднее геометрическое. Среднее квадратическое. Выборочное среднее. Выборочная дисперсия. Эмпирические моменты высших порядков. Асимметрия и эксцесс выборки.

Из за большого объема этот материал размещен на нескольких страницах:
1 2 3 4