Студопедия

КАТЕГОРИИ:

АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Паспорт ПРОГРАММЫ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ




Теория вероятностей и математической статистики.

Область применения программы.

Программа учебной дисциплины является частью основной профессиональной образовательной программы в соответствии с ФГОС по специальности СПО 09.02.03 «Программирование в компьютерных системах».

Программа учебной дисциплиныможет быть использована в дополнительном профессиональном образовании в рамках реализации программ переподготовки кадров в учреждениях СПО.

1.2. Место дисциплины в структуре основной профессиональной образовательной программы:

Учебная дисциплинаТеория вероятностей и математическая статистикаотносится к математическом и общему естественнонаучному циклу.

1.3 Цели и задачи дисциплины – требования к результатам освоения дисциплины:

       Цель курса:- формирование представлений о развитии теории вероятностей и математической статистике, ее структуре и главных проблемах на различных этапах ее развития.

В результате освоения дисциплины обучающийся долженуметь:       

- применять стандартные методы и модели к решению вероятностных и статистических задач;

- пользоваться расчетными формулами, таблицами, графиками при решении статистических задач;

- применять современные пакеты прикладных программ многомерного статистического анализа;

В результате освоения дисциплины обучающийся должензнать:

- основные понятия комбинаторики;

- основы теории вероятностей и математической статистики;

- основные понятия теории графов;

1.4. Рекомендуемое количество часов на освоение программы дисциплины:

- максимальной учебной нагрузки обучающегося 105часов, в том числе:

- обязательной аудиторной учебной нагрузки обучающегося 70 часов;

- самостоятельной работы обучающегося 35 часов.

 

СТРУКТУРА И СОДЕРЖАНИЕ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ

Объем учебной дисциплины и виды учебной работы

Вид учебной работы Объем часов
Максимальная учебная нагрузка (всего) 105
Обязательная аудиторная учебная нагрузка (всего) 70
в том числе:  
   лекции 38
практические занятия 32
Контрольные работы -
Курсовая работа (проект) не предусмотрено -
Самостоятельная работа обучающегося (всего) 35
в том числе:  
Самостоятельная работа над курсовой работой (проектом) (не предусмотрено) -
Домашняя работа Доклады -
Итоговая аттестация: зачет 2

 

 


Тематический план и содержание учебной дисциплиныТеория вероятностей и математическая статистика.

 

Наименование разделов и тем  

Содержание учебного материала, лабораторные и практические работы, самостоятельная работа обучающихся, курсовая работ (проект) (если предусмотрены)

Объем часов Уровень освоения
1  

2

3 4

5семестр

Тема 1.

Основы комбинаторного анализа

Содержание учебного материала

6

2.

Лекционные занятия

2

1.1

Основы комбинаторики. Перестановки. Размещения. Сочетания 2

Практические занятия

2

11.2

Решение задач по теме перестановки, размещения, сочетания 2

Самостоятельная работа обучающихся

4

 

Изучение темы 1 по конспекту лекций.  

Тема 2.

Основы теории вероятностей

Содержание учебного материала

20

2.

Лекционные занятия

10

2.1

2.2

2.3

2.5

2.6

 

Случайные события. Определения вероятности Сложение и умножение вероятностей. Формула полной вероятности. Формула Байеса Повторные испытания. Формула Бернулли Асимптотические формулы. 2 2 2 2 2  

Практические занятия

6

2.4

2.7

2.8

 

Решение задач. Сложение и умножение вероятностей. Решение задач. Формула полной вероятности. Формула Байеса. Решение задач. Повторные испытания. Формула Бернулли   2 2 2

Самостоятельная работа обучающихся

6
 

Изучение темы 2 по конспекту лекций.

 

Тема 3.

Случайные величины

Содержание учебного материала

28

2.

Лекционные занятия

10

3.1

 

3.3

 

3.5

 

3.6

3.7

 

Случайные величины. Функция распределения. Дискретная случайная величина (ДСВ) Числовые характеристики ДСВ. Математическое ожидание, дисперсия. Мода и медиана. Непрерывные случайные величины (НСВ). Плотность вероятности. Числовые характеристики НСВ. Законы распределения НСВ.   2 2 2 2 2  

Практические занятия

12

3.2

3.4

3.8

 

3.9

3.10

3.11

Решение задач.Случайные величины. Функция распределения. Дискретная случайная величина (ДСВ) Решение задач. Математическое ожидание, дисперсия. Мода и медиана. Решение задач.Числовые характеристики НСВ. Решение задач. Законы распределения НСВ. Решение задач. Плотность вероятности. 2 2 2 2 2 2  

 

 

Самостоятельная работа обучающихся

10
 

Изучение темы 3 по конспекту лекций.

 

Тема 4

Основания математической статистики.

Содержание учебного материала

20

2.

Лекционные занятия

8

4.1

4.3

 

4.5

 

4.6

 

Вариационные ряды и их характеристики. Средняя арифметическая, дисперсия и среднее квадратическое отклонение СВ. Сущность выборочного метода. Точечные оценки. Методы нахождения точечных оценок. Интервальная оценка. Доверительная вероятность и ошибка выборки. 2 2 2 2

 

Практические занятия 8

4.2

4.4

 

4.7

 

4.8

Решение задач. Вариационные ряды и их характеристики. Решение задач.Средняя арифметическая, дисперсия и среднее квадратическое отклонение СВ. Решение задач. Интервальная оценка. Доверительная вероятность и ошибка выборки. Решение задач. Методы нахождения точечных оценок. 2 2 2 2

Самостоятельная работа обучающихся

6
 

Изучение темы 4 по конспекту лекций.

 

 

Тема 5

Основы теории графов

Содержание учебного материала

16

2.

Лекционные занятия

6

5.1

 

5.3

5.4

Основные понятия. Матрицы инцидентности и смежности. Идентификация графов. Части графа. Маршруты, цепи, циклы Связность графа. Эйлеровы цепи и циклы. Деревья и циклы. 2 2 2

Практические занятия

6

5.2

 

5.5

5.6

Решение задач. Основные понятия. Матрицы инцидентности и смежности. Решение задач.Эйлеровы цепи и циклы. Деревья и циклы. Решение задач. Связность графа. 2 2 2

Самостоятельная работа обучающихся

5
 

Изучение темы 5 по конспекту лекций.

 

Дифференцированный зачет

2

Всего:

105
           

Для характеристики уровня освоения учебного материала используются следующие обозначения:

1. – ознакомительный (узнавание ранее изученных объектов, свойств);

2. – репродуктивный (выполнение деятельности по образцу, инструкции или под руководством)

3. – продуктивный (планирование и самостоятельное выполнение деятельности, решение проблемных задач)



УСЛОВИЯ РЕАЛИЗАЦИИ ПРОГРАММЫ ДИСЦИПЛИНЫ

Требования к минимальному материально-техническому обеспечению

 

Реализация программы дисциплины требует наличия учебного кабинета по математике.

 

Оборудование учебного кабинета: кабинет математики:

- посадочные места по количеству студентов,

- рабочее место преподавателя.

Технические средства обучения: компьютер с лицензионным программным обеспечением.

 










Последнее изменение этой страницы: 2018-04-12; просмотров: 141.

stydopedya.ru не претендует на авторское право материалов, которые вылажены, но предоставляет бесплатный доступ к ним. В случае нарушения авторского права или персональных данных напишите сюда...