Учебно-методический комплекс учебной дисциплины icon

Учебно-методический комплекс учебной дисциплины



НазваниеУчебно-методический комплекс учебной дисциплины
страница1/4
Дата конвертации05.07.2012
Размер0.82 Mb.
ТипУчебно-методический комплекс
  1   2   3   4

Министерство образования и науки Российской Федерации

Федеральное агентство по образованию


ПСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ПЕДАГОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ С.М.КИРОВА


Физико-математический факультет


кафедра алгебры и геометрии


УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ


ДПП.В.02. СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА ИНФОРМАЦИИ


ООП: Специальности

032100.00 Математика (код ОКСО 050201);

032100.00 Математика с дополнительной специальностью физика (код ОКСО 050201)

Факультет: физико-математический

Форма обучения: дневная

Курс - IV, семестр – 7


ПСКОВ

2007

Министерство образования и науки Российской Федерации

Федеральное агентство по образованию


^ ПСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ПЕДАГОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ С.М.КИРОВА


Физико-математический факультет


кафедра алгебры и геометрии


«УТВЕРЖДАЮ»

Декан физико-математического факультета

_______________И.Н. Медведева

«_____»_____________200__г.


^ РАБОЧАЯ ПРОГРАММА УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ


ДПП.В.02. СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА ИНФОРМАЦИИ


ООП: Специальности

032100.00 Математика (код ОКСО 050201);

032100.00 Математика с дополнительной специальностью физика (код ОКСО 050201)

Факультет: физико-математический

Форма обучения: дневная

Курс - IV, семестр – 7


Всего часов: 28

Лекции: 18

Практические работы:10

Самостоятельная работа: 20

зачет, 7 семестр


ПСКОВ

2007

^ ДПП.В.02. СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА ИНФОРМАЦИИ


Рабочая программа принята на заседании кафедры алгебры и геометрии.


Протокол № ____ заседания кафедры

«____»____________ 200 __ г.


Программу разработала старший преподаватель кафедры алгебры и геометрии, кандидат педагогических наук


________________________ Т.А. Гаваза


Заведующий кафедрой алгебры и геометрии

________________________ И.Н. Медведева


1.
Пояснительная записка


^ Целью изучения курса по выбору «Статистическая обработка информации» является систематизация, углубление и расширение знаний студентов по теории вероятностей и математической статистике.

^ Задачи изучения дисциплины:

В результате изучения курса обучающиеся должны:

  • Иметь представление о статистических методах обработки информации.

  • Владеть основными понятиями таких разделов статистики как сбор информации, первичная обработка информации, анализ информации, теории проверки статистических гипотез.

  • Уметь проводить все этапы статистического исследования.

  • Уметь ориентироваться в информационном потоке, находить и перерабатывать информацию, критически относится к полученной информации, владеть новыми информационными технологиями.

  • Иметь опыт создания математических моделей конкретных ситуаций.

  • Иметь опыт ответственного отношения к процессу обучения, выполнения всех требований, предъявляемых в процессе обучения, самоорганизации.


1.3 Принципы построения дисциплины

Курс по выбору «Статистическая обработка информации» относится к курсам по выбору предметного блока и опирается на знания по теории вероятностей и математической статистике, может способствовать формированию ключевых, общепрофессиональных и специальных компетентностей будущего специалиста.

Данный курс является дополнительным при изучении математических методов в теории педагогического эксперимента, ССОРО.

2. Структура учебной дисциплины

Учебно-тематический план.



Наименование темы

Количество часов

Трудоемкость

Лекции

Практические

Самостоятельная

работа

Статистические методы обработки экспериментальных данных.

24

8

6

10

1.1

Предмет и методы статистики. Этапы статистического исследования. Методы формирования информационной базы статистического исследования. Метод сплошных наблюдений. Выборочный метод. Ошибки выборочного наблюдения.

3

1

-

2

1.2

Методы группировки статистической информации. Статистические таблицы и графики.

6

2

2

2

1.3

Методы обработки и анализа статистической информации. Статистические показатели. Основные понятия математической статистики.

6

2

2

2

1.4

Изучение взаимосвязи между признаками. Виды связи. Способы изучения наличия связи между признаками. Первичное представление о наличии связи между величинами.

3

1

-

2

1.5

Уравнения регрессии. Нахождение уравнения линейной регрессии МНК. Количественная оценка связи между величинами. Коэффициенты корреляции. Коэффициенты сопряженности

6

2

2

2

2.

Статистическое оценивание и проверка гипотез. Параметрические и непараметрические методы.

18

6

4

8

2.1

Основные понятия теории проверки статистических гипотез. Виды статистических гипотез. Основное правило проверки.

4

2

-

2

2.2

Непараметрические методы. Проверка гипотезы о виде распределения.

7

2

2

3

2.3

Параметрические методы. Проверка гипотез о параметрах распределения. Проверка гипотезы о значимости коэффициента корреляции.

7

2

2

3

3.

Элементы дисперсионного анализа. Проверка гипотезы однофакторного дисперсионного анализа.

6

4

-

2

Итого:

48

18

10

20


3. Содержание учебной дисциплины

3.1 Лекции

Наименование темы



лекции

Содержание лекции

1

2

3

Статистические методы обработки экспериментальных данных

[ 2,3,8 ]

1

Определение статистики. Предмет статистических исследований. Определение статистической совокупности. Определение признака. Виды признаков.

Этапы статистического исследования с указанием методов исследования, применяемых на них.

Метод сплошных наблюдений. Выборочный метод. Способы формирования выборки.

Ошибки выборочного наблюдения, репрезентативность выборки.

1, 2

Определение метода группировки. Виды группировок (типологическая, структурная, аналитическая).

Способы группировки количественных признаков. Методика построения интервалов. Виды интервалов. Определение статистической таблицы. Цель построения таблицы. Составляющие элементы таблицы. Правило оформления таблицы. Виды таблиц.

Определение статистического графика, цель построения графика, виды графиков и правила оформления.

2, 3

Определение вариационного ряда. Определение ряда распределения. Дискретный ряд распределения по частоте, интервальный ряд распределения. Эмпирическая функция распределения. Полигон частот, гистограмма, кумулята. Определение моды. Способы нахождения моды для дискретного и интервального рядов распределения. Определение медианы. Способы нахождения медианы для дискретного и интервального рядов распределения. Определение смещенной и несмещенной оценки генеральной совокупности. Определение среднего значения признака, его свойства. Определение дисперсии, среднего квадратического, линейного отклонения, коэффициента вариации. Их свойства.

4

Определение статистической, корреляционной, функциональной зависимости между признаками. Статистические показатели взаимосвязи между признаками и возможность их использования для оценки связи между качественными и количественными признаками. Определение корреляционного поля. Определение корреляционной таблицы. Нахождение усредненного значение признака по корреляционной таблице. Построение корреляционного поля. Определение наличия связи между признаками по корреляционному полю. Определение корреляционной и регрессионной модели, описывающей зависимость между признаками. Определение уравнения линейной регрессии. Нахождение уравнения линейной регрессии методом наименьших квадратов, виды уравнений линейной регрессии. Коэффициент регрессии и его свойства. Определение эмпирического коэффициента корреляции, его свойства. Нахождение при помощи двумерной таблицы и корреляционной таблицы. Коэффициент корреляции и уравнения линейной регрессии признаков. Определение коэффициентов ранговой корреляции Спирмена и Кэнделла, их свойства. Определение таблицы сопряженности и коэффициента сопряженности для качественных признаков.

Статистическое оценивание и проверка гипотез. Параметрические и непараметрические методы.

[ 2,3,8]

1

Определение статистической гипотезы. Виды статистических гипотез по строению, по содержанию и их общие формулировки. Виды ошибок, совершаемых при проверке гипотезы. Уровень доверия. Определение статистического критерия, виды критериев, используемых для проверки гипотез. Определение критической области, области допустимых значений. Виды критической области. Основное правило проверки статистической гипотезы.

2

Алгоритм проверки гипотезы о виде распределения. Критерий Пирсона.

3

Алгоритм проверки гипотез о среднем значении. Критерий Стьюдента. Алгоритм проверки гипотезы о дисперсии. Критерий Пирсона, критерий Фишера. Алгоритм проверки гипотезы о значимости коэффициента корреляции.

Элементы дисперсионного анализа. Проверка гипотезы однофакторного дисперсионного анализа.

[2,3,8]

1, 2

Определение дисперсионного анализа. Формулировка гипотезы однофакторного дисперсионного анализа, алгоритм проверки.


3.2 Практические занятия




Практического занятия

Тема занятия

Виды задач

1

2

3

1

Способы группировки количественных признаков. Методика построения интервалов. Виды интервалов.

Правило оформления таблицы. Виды таблиц.

Виды статистических графиков и правила оформления.

Раздаточный материал.

2


Генеральная совокупность. Выборка. Объема генеральной совокупности, объема выборки. Определение частоты. Виды частот. Вариационный ряд. Дискретный ряд распределения по частоте. Полигон частот, кумулята.

Интервальный ряд распределения. Эмпирическая функция распределения. Полигон частот, гистограмма, кумулята.

Мода. Способы нахождения моды для дискретного и интервального рядов распределения. Медиана. Способы нахождения медианы для дискретного и интервального рядов распределения.

Среднее значение. Способы нахождения для дискретного и интервального рядов распределения. Дисперсия, среднее квадратическое, линейное отклонения, коэффициент вариации.

Раздаточный материал.


3


Корреляционное поле, корреляционная таблица. Нахождение усредненного значения признака по корреляционной таблице. Построение корреляционного поля.

Уравнение линейной регрессии. Нахождение уравнения линейной регрессии методом наименьших квадратов, виды уравнений линейной регрессии.

Эмпирический коэффициент корреляции, его свойства. Нахождение при помощи двумерной таблицы и корреляционной таблицы. Коэффициент корреляции и уравнения линейной регрессии признаков.

Коэффициенты ранговой корреляции Спирмена и Кэнделла.

Таблица сопряженности, коэффициенты сопряженности для качественных признаков.

Раздаточный материал.

4

Алгоритм проверки гипотезы о виде распределения. Критерий Пирсона.

Раздаточный материал.

5

Алгоритм проверки гипотез о среднем значении. Критерий Стьюдента.

Алгоритм проверки гипотезы о дисперсии. Критерий Пирсона, критерий Фишера.

Алгоритм проверки гипотезы о значимости коэффициента корреляции.

Раздаточный материал.




4. Методические материалы и рекомендации для преподавателя


Основное назначение курса по выбору - систематизация и углубление знаний по математической статистике, и решение задач практического характера.

В связи с этим, основное внимание на занятиях необходимо уделить решению задач. При решении задач студенты могут пользоваться калькулятором, всевозможными статистическими таблицами, по возможности компьютерными программами.

При выполнении индивидуального задания необходимо обратить внимание студентов на то, что после расчетов нужно обязательно делать выводы.

Форма проведения занятий:

1. Повторение ранее изученного материала, краткое изложение теоретического материала с использованием раздаточного материала.

2. Разбор задач.

3. Самостоятельное решение задач.

Зачет ставится в том случае, если студент выполнил индивидуальное задание и тест.


Тест
  1   2   3   4




Похожие:

Учебно-методический комплекс учебной дисциплины iconУчебно-методический комплекс учебной дисциплины
Программу разработала профессор кафедры алгебры и геометрии, доктор педагогических наук
Учебно-методический комплекс учебной дисциплины iconУчебно-методический комплекс учебной дисциплины
Ооп: Специальность 032100. 00 Математика с дополнительной специальностью физика (код оксо 050201)
Учебно-методический комплекс учебной дисциплины iconУчебно-методический комплекс учебной дисциплины
Программу разработала старший преподаватель кафедры алгебры и геометрии, кандидат педагогических наук
Учебно-методический комплекс учебной дисциплины iconУчебно-методический комплекс учебной дисциплины
Программу разработал профессор кафедры алгебры и геометрии, доктор физико-математических наук
Учебно-методический комплекс учебной дисциплины iconУчебно-методический комплекс учебной дисциплины
Программу разработала старший преподаватель кафедры алгебры и геометрии, кандидат педагогических наук
Учебно-методический комплекс учебной дисциплины iconУчебно-методический комплекс дисциплины «Историческая психология»
Историческая психология: Учебно-методический комплекс / Авторы Берно-Беллекур И. В., Серавин А. И.– Спб.: Ивэсэп, 2005.– 78 с
Учебно-методический комплекс учебной дисциплины iconУчебно-методический комплекс учебной дисциплины
Рабочая программа составлена на основании гос впо по специальности 032100. 00 Математика с дополнительной специальностью (код оксо...
Учебно-методический комплекс учебной дисциплины iconУчебно-методический комплекс учебной дисциплины
Математика здесь подается как элемент общей культуры человечества, который является теоретической основой искусства, а также элемент...
Учебно-методический комплекс учебной дисциплины iconУчебно-методический комплекс учебной дисциплины
Поэтому актуальным вопросом сегодня является выявление спектра взаимосвязей как внутри самой математики, так и между математикой...
Учебно-методический комплекс учебной дисциплины iconУчебно-методический комплекс по дисциплине «Экономическая география и регионалистика» > Учебная программа дисциплины
Теоретический анализ и разработка курса для дистанционного обучения
Разместите кнопку на своём сайте:
Документы


База данных защищена авторским правом ©podelise.ru 2000-2014
При копировании материала обязательно указание активной ссылки открытой для индексации.
обратиться к администрации
Документы

Разработка сайта — Веб студия Адаманов