Министерство образования и науки Российской Федерации

Муромский институт (филиал)

федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования

 «Владимирский государственный университет

имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых»

(МИ ВлГУ)

 

Кафедра  УКТС 

 

 

 

«   31   »       05       2016 г.

 

 

 

 

Рабочая программа ДИСЦИПЛИНЫ

 

     Статистическая обработка экспериментальных данных     

 




Направление подготовки

12.03.01 Приборостроение

Профиль подготовки

"Приборы и системы"

Квалификация (степень)выпускника

Бакалавр









          

Семестр

Трудоем-кость,

час. / зач. ед.

Лек-ции,

час.

 

Практи-ческие занятия,

час.

Лабора-торные работы,

час.

Консуль-тация,

час.

Конт-роль,

час.

Всего (контак-тная работа),

час.

СРС,

час.

Форма

промежу-точного контр.

(экз., зач., зач. с оц.)

4

108 / 3  

18  

 

16  

3,8  

0,35  

38,15  

43,2  

Экз.(26,65)  

Итого

108 / 3  

18  

 

16  

3,8  

0,35  

38,15  

43,2  

26,65  

 

Муром, 2016 г.


1. Цель освоения дисциплины

Цель дисциплины: приобретение знаний, умений, навыков у студентов к применению методов математической статистики для обработки и анализа экспериментальных данных.

Задачей дисциплины является формирование у студентов знаний в области обработки экспериментальных данных,изучение основных статистических методов применение программных продуктов для обработки и анализа экспериментальных данных.

2. Место дисциплины в структуре ОПОП ВО (Цикл (Б1.В.05))

Базовые дисциплины: «Математика», «Теория вероятностей и математическая статистика», «Планирование эксперимента в науке и технике», «Информатика». Углубление и расширение вопросов, изложенных в данном курсе, будет осуществляться во время работы студентов над дисциплинами «Физические основы получения информации», «Теория случайных процессов», а также при написании бакалаврских работ.

3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины

ОПК-5 способность обрабатывать и представлять данные экспериментальных исследований.

 

В результате освоения дисциплины обучающийся должен демонстрировать следующие результаты образования:

1) Знать:

возможности статистических методов обработки экспериментальных данных (ОПК-5).

2) Уметь:

систематизировать и обобщать статистическую информацию (ОПК-5).

3) Владеть:

навыками проведения статистической обработки экспериментальных данных (ОПК-5).

 


4. Структура и содержание дисциплины

Общая трудоемкость дисциплины составляет 3 зачетные единицы, 108 часов.

 

4.1. Форма обучения: очная

Уровень базового образования: среднее общее.

Срок обучения 4г.

 

4.1.1. Структура дисциплины


 

Раздел (тема)

дисциплины

 

Виды учебной работы, включая самостоятельную работу студентов и трудоемкость

(в часах)

 

Форма  текущего контроля успеваемости (по неделям семестра), форма промежуточной аттестации

  (по семестрам)

 

п\п

Семестр

Лекции

Семинары

Практические занятия

Лабораторные работы

Контрольные работы

СРС

КП / КР

Консультация

Контроль

1

Основы теории измерений

4

2

4

7

отчет, тестирование

2

Основные законы распределения

4

4

4

10

отчет, тестирование

3

Обработка результатов прямых многократных измерений

4

2

8

8

отчет, тестирование

4

Обработка результатов неравноточных измерений

4

4

8

тестирование

5

Обработка результатов косвенных измерений

4

4

5

тестирование

6

Основы теории интерполяции

4

2

5,2

тестирование

Всего за  семестр

108

18

16

43,2

3,8

0,35

Экз.(26,65)

Итого   

108

18

16

43,2

3,8

0,35

26,65

 

4.1.2. Содержание дисциплины

4.1.2.1. Перечень лекций

Семестр 4

Раздел 1. Основы теории измерений

Лекция 1.

Понятия “эксперимент” и “экспериментальные данные”, источники и пути повышения точности экспериментальных данных, основные понятия и определения теории измерений (2 часа).

Раздел 2. Основные законы распределения

Лекция 2.

Распределение Гаусса (нормальное распределение), распределение Пирсона, распределение Стьюдента (2 часа).

Лекция 3.

Распределение Фишера, экспоненциальное и логнормальное распределения, равномерное и треугольное распределения (2 часа).

Раздел 3. Обработка результатов прямых многократных измерений

Лекция 4.

Понятие о прямых многократных измерениях, общий алгоритм обработки результатов наблюдений, оценки центра распределения результатов наблюдений (2 часа).

Раздел 4. Обработка результатов неравноточных измерений

Лекция 5.

Обработка результатов неравноточных измерений. Понятие о неравноточных измерениях (2 часа).

Лекция 6.

Общий алгоритм обработки результатов неравноточных измерений (2 часа).

Раздел 5. Обработка результатов косвенных измерений

Лекция 7.

Косвенные измерения. Коэффициент корреляции, критерии значимости корреляционной связи (2 часа).

Лекция 8.

Определение стандартного отклонения результата измерения, определение доверительного интервала результата измерения (2 часа).

Раздел 6. Основы теории интерполяции

Лекция 9.

Основные понятия и определения теории интерполяции, интерполяция точная в узлах (2 часа).

 

4.1.2.2. Перечень практических занятий

Не планируется.

 

4.1.2.3. Перечень лабораторных работ

Семестр 4

Раздел 1. Основы теории измерений

Лабораторная 1.

Математическая обработка результатов эксперимента в пакете EXСEL (4 часа).

Раздел 2. Основные законы распределения

Лабораторная 2.

Статистические характеристики случайных величин (4 часа).

Раздел 3. Обработка результатов прямых многократных измерений

Лабораторная 3.

Функции распределения многомерных случайных величин (4 часа).

Лабораторная 4.

Моделирование случайных величин с заданным законом распределения (4 часа).

 

Методические указания по выполнению практических работ доступны по ссылке: https://www.mivlgu.ru/iop/course/view.php?id=504

 

4.1.2.4. Перечень учебно-методического обеспечения для самостоятельной работы

Методические указания для самостоятельной работы размещены на информационно-образовательном портале института по ссылке https://www.mivlgu.ru/iop/course/view.php?id=5058.

Для самостоятельной работы также используются издания из списка приведенной ниже основной и дополнительной литературы.

Перечень тем, вынесенных на самостоятельное изучение:

1. Понятия “эксперимент” и “экспериментальные данные”. Источники экспериментальных данных. Пути повышения точности экспериментальных данных.

2. Основные понятия и определения теории измерений.

3. Классификация погрешностей результатов измерений.

4. Случайная величина. Интегральная функция распределения случайной величины и её свойства. Квантили закона распределения случайной величины.

5. Случайная величина. Дифференциальная функция распределения случайной величины и её свойства. Квантили закона распределения случайной величины.

6. Распределение Пирсона. Аппроксимация p-квантилей.

7. Распределение Стьюдента. Аппроксимация p-квантилей.

8. Распределение Фишера. Аппроксимация p-квантилей.

9. Обработка результатов прямых однократных измерений.

10. Понятие о прямых многократных измерениях. Общий алгоритм обработки результатов наблюдений.

11. Прямые многократные измерения: определение границ неисключенной систематической составляющей погрешности результата измерения.

12. Правила округления результатов измерений.

13. Понятие о неравноточных измерениях. Общий алгоритм обработки результатов неравноточных измерений.

14. Критерий равенства дисперсий Фишера. Повышение устойчивости критерия .

15. Неравноточные измерения: определение точечных и интервальных оценок результата измерения.

16. Понятие о косвенных измерениях. Коэффициент корреляции.

17. Критерии значимости корреляционной связи.

18. Косвенные измерения: определение доверительного интервала результата измерения.

19. Основные понятия и определения теории интерполяции.

20. Интерполяция кусочно-линейными функциями.

21. Аппроксимация: наиболее часто используемые функции.

22. Аппроксимация по методу наименьших квадратов.

 

4.1.2.5. Перечень тем контрольных работ, рефератов, ТР, РГР, РПР

Не планируется.

 

4.1.2.6. Примерный перечень тем курсовых работ (проектов)

Не планируется.

 

 

5. Образовательные технологии

В процессе изучения дисциплины применяется контактная технология преподавания (за исключением самостоятельно изучаемых студентами вопросов). При проведении занятий применяется имитационный или симуляционный подход, когда преподавателем разбирается на конкретном примере проблемная ситуация, все шаги решения задачи студентам демонстрируются при помощи мультимедийной техники. Затем студенты самостоятельно решают аналогичные задания. Так же при проведении занятий применяется частично-поисковый метод: студенты осуществляют поиск решения поставленной проблемы (задачи). При этом, постановочные задачи опираются на уже имеющиеся у студентов знания и умения, полученные в предшествующих темах.

 

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

Фонды оценочных средств приведены в приложении.

 

7. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины Статистическая обработка экспериментальных данных

7.1. Основная учебно-методическая литература по дисциплине

1. Балдин К.В. Теория вероятностей и математическая статистика [Электронный ресурс]: учебник/ Балдин К.В., Башлыков В.Н., Рукосуев А.В.— Электрон. текстовые данные.— М.: Дашков и К, 2014.— 473 c. - http://www.iprbookshop.ru/4444

2. Шапкин А.С. Задачи с решениями по высшей математике, теории вероятностей, математической статистике, математическому программированию [Электронный ресурс]: учебное пособие для бакалавров/ Шапкин А.С., Шапкин В.А.— Электрон. текстовые данные.— М.: Дашков и К, 2015.— 432 c. - http://www.iprbookshop.ru/5103

3. Воробьёв А.Л. Планирование и организация эксперимента в управлении качеством [Электронный ресурс]: учебное пособие/ Воробьёв А.Л., Любимов И.И., Косых Д.А.— Электрон. текстовые данные.— Оренбург: Оренбургский государственный университет, ЭБС АСВ, 2014.— 344 c. - http://www.iprbookshop.ru/33648

 

7.2. Дополнительная учебно-методическая литература по дисциплине

1. Федорова Т.Ц., Баженова Б.А. Методические указания по статистической обработке данных экспериментальных исследований. - Улан-Удэ: Изд-во ВСГТУ, 2004. - 14 с. - http://window.edu.ru/resource/389/18389

2. Батуев Э.Н., Сидорова А.С. Математическая статистика. Обработка статистических данных. Корреляционная зависимость. Задания и методические указания для студентов дневного и заочного отделений. - Петропавловск-Камчатский: КамчатГТУ, 2004. - 26 с. - http://window.edu.ru/resource/536/68536

3. Яворский В.А. Планирование научного эксперимента и обработка экспериментальных данных: Учебно-методическое пособие. - М.: МФТИ, 2006. - 24 с. - http://window.edu.ru/resource/079/39079

 

7.3. Перечень информационных технологий, используемых при осуществлении образовательного процесса по дисциплине, включая перечень программного обеспечения и информационных справочных систем

В образовательном процессе используются информационные технологии, реализованные на основе информационно-образовательного портала института (www.mivlgu.ru/iop), и инфокоммуникационной сети института:

- предоставление учебно-методических материалов в электроном виде;

- взаимодействие участников образовательного процесса через локальную сеть института и Интернет;

- предоставление сведений о результатах учебной деятельности в электронном личном кабинете обучающегося.

Информационные справочные системы:

Образовательный сайт - Численные методы http://service.rintd.ru/chislennye_metody

Портал знаний http://statistica.ru/branches-maths/obzor-chislennykh-metodov/

Образовательный математический сайт - http://www.exponenta.ru/soft/Mathcad/UsersGuide/0.asp.

Математический форум Math Help Planet http://mathhelpplanet.com/viewforum.php?f=22

Национальный Открытый Университет "Интуит" http://www.intuit.ru/

Программное обеспечение:

Лаборатория компьютерных технологий в приборостроении:

- Microsoft Windows XP (подписка DreamSpark Premium Electronic Software Delivery (3 year) Renewal, договор №453 от 16.12.2014 года);

- Kaspersky Endpoint Security для бизнеса – Стандартный Russian Edition (Договор №436 от 11.11.2014 года);

- Mathcad Education – University Edition (100 pack) v.15 (Государственный контракт №1, от 10.01.2012 года);

- Пакет программ: Open Office (freeware).

 

7.4. Перечень ресурсов информационно-телекоммуникационной сети «Интернет», необходимых для освоения дисциплины

iprbookshop.ru

window.edu.ru

 

8. Описание материально-технической базы, необходимой для осуществления образовательного процесса по дисциплине

Лаборатория компьютерных технологий в приборостроении:

- ЭВМ IN Win Intel Core 2 Duo E8400 11 шт., IN Win Intel Core 2 Duo E5500;

- коммутатор TRENDnet;

- проектор Acer;

- экран настенный.

 

9. Методические указания по освоению дисциплины

Для успешного освоения теоретического материала обучающийся: знакомится со списком рекомендуемой основной и дополнительной литературы; уточняет у преподавателя, каким дополнительным пособиям следует отдать предпочтение; прорабатывает лекционный материал, пользуясь рекомендованной литературой.

До выполнения лабораторных работ обучающийся изучает соответствующий раздел теории. Перед занятием студент знакомится с описанием заданий для выполнения работы, внимательно изучает содержание и порядок проведения лабораторной работы. Лабораторная работа проводятся в лаборатории. Обучающиеся выполняют задание на лабораторную работу. Полученные результаты исследований сводятся в отчет и защищаются по традиционной методике в классе на следующем лабораторном занятии. Необходимый теоретический материал, индивидуальное задание, шаги выполнения лабораторной работы и требование к отчету приведены в методических указаниях, размещенных на информационно-образовательном портале института.

Самостоятельная работа оказывает важное влияние на формирование личности будущего специалиста, она планируется обучающимся самостоятельно. Каждый обучающийся самостоятельно определяет режим своей работы и меру труда, затрачиваемого на овладение учебным содержанием дисциплины. Он выполняет внеаудиторную работу и изучение разделов, выносимых на самостоятельную работу, по личному индивидуальному плану, в зависимости от его подготовки, времени и других условий.

Форма заключительного контроля при промежуточной аттестации – экзамен. Для проведения промежуточной аттестации по дисциплине разработаны фонд оценочных средств и балльно-рейтинговая система оценки учебной деятельности студентов. Оценка по дисциплине выставляется в информационной системе и носит интегрированный характер, учитывающий результаты оценивания участия студентов в аудиторных занятиях, качества и своевременности выполнения заданий в ходе изучения дисциплины и промежуточной аттестации.

 


лист_утверждения


РЕЦЕНЗИЯ

на  рабочую программу дисциплины

«Статистическая обработка экспериментальных данных»

по направлению подготовки 12.03.01 Приборостроение

 

Рабочая программа дисциплины «Статистическая обработка экспериментальных данных» составлена в соответствии с требованиями федерального государственного образовательного стандарта по направлению подготовки 12.03.01 Приборостроение.

На изучение данного курса по учебному плану отводится 108 час. (3 ЗЕТ). Формой итогового контроля изучения дисциплины является экзамен .

Цель дисциплины: приобретение знаний, умений, навыков у студентов к применению методов математической статистики для обработки и анализа экспериментальных данных.

Задачей дисциплины является формирование у студентов знаний в области обработки экспериментальных данных,изучение основных статистических методов применение программных продуктов для обработки и анализа экспериментальных данных.

Содержание занятий соответствуют требованиям образовательного стандарта. Имеется перечень вопросов для самостоятельной работы студентов, способствующий более глубокому изучению дисциплины.

Освоение дисциплины позволит студентам приобрести теоретические и практические знания, необходимые при решении задач в будущей практической деятельности.

Предлагаемые фонды оценочных средств для выявления уровня знаний и умений обучаемых полностью охватывает содержание курса и соответствуют ФГОС.

Перечень учебно-методической литературы достаточен для изучения дисциплины. Имеются ссылки на электронно-библиотечные системы.

Рабочая программа дисциплины «Статистическая обработка экспериментальных данных» рекомендуется для использования в учебном процессе по направлению подготовки 12.03.01 Приборостроение.

 

31.05.2016 г.