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 

 

 

 

«   06   »       06       2017 г.

 

 

 

 

Рабочая программа ДИСЦИПЛИНЫ

 

     Статистические методы в приборостроении     

 




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  

16  

 

32  

1,6  

0,25  

49,85  

58,15  

Зач.  

Итого

108 / 3  

16  

 

32  

1,6  

0,25  

49,85  

58,15  

 

 

Муром, 2017 г.


1. Цель освоения дисциплины

Цель дисциплины: приобретение знаний, умений, навыков по законам распределения и числовым характеристикам случайных величин, лежащими в основе современных алгоритмов статистической обработки информации.

Задачей дисциплины является формирование у студентов знаний и умений в области обработки статистических данных, изучение основных статистических методов.

2. Место дисциплины в структуре ОПОП ВО (Цикл (Б1.В.06))

Базовые дисциплины: «Математика», «Информатика», «Теория вероятностей и математическая статистика». Базирующиеся дисциплины: «Статистическая обработка экспериментальных данных», «Теория случайных процессов», «Метрология,стандартизация и сертификация», «Методы контроля и управления качеством».

3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины

ОПК-1 способность представлять адекватную современному уровню знаний научную картину мира на основе знания основных положений, законов и методов естественных наук и математики.

ОПК-2 способность осуществлять поиск, хранение, обработку и анализ информации из различных источников и баз данных, представлять ее в требуемом формате с использованием информационных, компьютерных и сетевых технологий.

 

В результате освоения дисциплины обучающийся должен демонстрировать следующие результаты образования:

1) Знать:

методы статистического анализа данных (ОПК-2).

2) Уметь:

систематизировать и обобщать статистическую информацию (ОПК-1).

находить статистические характеристики случайных величин и процессов (ОПК-2).

3) Владеть:

навыками статистического анализа данных (ОПК-1).

 


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

Общие сведения о предмете мат. статистики

4

2

4

6

отчет, тестирование

2

Статистическое распределение выборки

4

4

8

14

отчет, тестирование

3

Оценка неизвестных параметров

4

2

4

3

отчет, тестирование

4

Методы нахождения точечных оценок

4

2

4

10

отчет, тестирование

5

Интервальное оценивание параметров

4

4

8

13

отчет, тестирование

6

Проверка статистических гипотез

4

2

4

12,15

отчет, тестирование

Всего за  семестр

108

16

32

58,15

1,6

0,25

Зач.

Итого   

108

16

32

58,15

1,6

0,25

 

4.1.2. Содержание дисциплины

4.1.2.1. Перечень лекций

Семестр 4

Раздел 1. Общие сведения о предмете мат. статистики

Лекция 1.

Общие сведения о предмете математической статистики, генеральная и выборочная совокупность (2 часа).

Раздел 2. Статистическое распределение выборки

Лекция 2.

Статистическое распределение выборки (2 часа).

Лекция 3.

Числовые характеристики статистического распределения (2 часа).

Раздел 3. Оценка неизвестных параметров

Лекция 4.

Оценка неизвестных параметров, свойства статистических оценок (2 часа).

Раздел 4. Методы нахождения точечных оценок

Лекция 5.

Методы нахождения точечных оценок (2 часа).

Раздел 5. Интервальное оценивание параметров

Лекция 6.

Интервальное оценивание параметров (2 часа).

Лекция 7.

Интервальное оценивание параметров (2 часа).

Раздел 6. Проверка статистических гипотез

Лекция 8.

Проверка статистических гипотез (2 часа).

 

4.1.2.2. Перечень практических занятий

Не планируется.

 

4.1.2.3. Перечень лабораторных работ

Семестр 4

Раздел 1. Общие сведения о предмете мат. статистики

Лабораторная 1.

Основные вычисления в пакете MathCAD (4 часа).

Раздел 2. Статистическое распределение выборки

Лабораторная 2.

Обработка выборочных данных. Построение гистограмм (4 часа).

Лабораторная 3.

Построение вариационных рядов и их статистические характеристики (4 часа).

Раздел 3. Оценка неизвестных параметров

Лабораторная 4.

Оценка функции и плотности распределения случайной величины (4 часа).

Раздел 4. Методы нахождения точечных оценок

Лабораторная 5.

Точечная оценка числовых характеристик. Метод оценки параметров (4 часа).

Раздел 5. Интервальное оценивание параметров

Лабораторная 6.

Интервальные оценки числовых параметров. Часть 1 (4 часа).

Лабораторная 7.

Интервальные оценки числовых параметров. Часть 2 (4 часа).

Раздел 6. Проверка статистических гипотез

Лабораторная 8.

Метод наименьших квадратов (4 часа).

 

Методические указания для лабораторных работ приведены на информационно-образовательном портале https://www.mivlgu.ru/iop/course/view.php?id=502

 

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. Понятие математическая статистика. Предмет математической статистики.

2. Задачи математической статистики.

3. Генеральная и выборочная совокупности. Выборка и виды выборки.

4. Ранжирование статистических данных.

5. Первичная обработка выборок. Вариационный ряд. Гистограмма. Полигон частот.

6. Числовые характеристики статистического распределения. (Выборочное среднее, выборочная дисперсия, выборочное среднее квадратическое отклонение).

7. Понятие оценки параметров. Свойства статистических оценок.

8. Точечные оценки математического ожидания и дисперсии.

9. Нахождение точечных оценок. Метод моментов.

10. Метод максимального правдоподобия.

11. Метод наименьших квадратов.

12. Доверительный интервал для математического ожидания при известной дисперсии.

13. Доверительный интервал для параметра 1 в модели N(1,2).

14. Центральная статистика (определение). Примеры центральных статистик (для параметров нормального закона).

15. Построение доверительного интервала при наличии центральной статистики.

16. Задачи статистической проверки гипотез.

17. Статистическая гипотеза. Статистический критерий.

18. Проверка гипотез о дисперсиях нормального закона.

 

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 Статистические методы в приборостроении

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. Прохоров Ю.В. Лекции по теории вероятностей и математической статистике [Электронный ресурс]: учебник/ Прохоров Ю.В., Пономаренко Л.С.— Электрон. текстовые данные.— М.: Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, 2012.— 254 c. - http://www.iprbookshop.ru/13173

 

7.2. Дополнительная учебно-методическая литература по дисциплине

1. 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

2. Прохоров Ю.В. Лекции по теории вероятностей и математической статистике [Электронный ресурс]: учебник/ Прохоров Ю.В., Пономаренко Л.С.— Электрон. текстовые данные.— М.: Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, 2012.— 254 c. - http://www.iprbookshop.ru/13173

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 компьютерного моделирования в измерительных системах:

- 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 компьютерного моделирования в измерительных системах:

- ЭВМ Айтек Intel Core i5 2400 - 12 шт.;

- коммутатор HP JE 005A;

- 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; ведет конспект лекций и прорабатывает лекционный материал, пользуясь как конспектом, так и учебными пособиями.

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 компьютерном классе. Обучающиеся выполняют индивидуальную задачу в соответствии с заданием 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 – зачет. 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

«Статистические методы в приборостроении»

по направлению подготовки 12.03.01 Приборостроение

 

Рабочая программа дисциплины «Статистические методы в приборостроении» 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 зачет .

Цель дисциплины: приобретение знаний, умений, навыков по законам распределения и числовым характеристикам случайных величин, лежащими в основе современных алгоритмов статистической обработки информации.

Задачей дисциплины является формирование у студентов знаний и умений в области обработки статистических данных, изучение основных статистических методов.

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 «Статистические методы в приборостроении» рекомендуется для использования в учебном процессе по направлению подготовки 12.03.01 Приборостроение.

 

06.06.2017 г.