Программа дисциплины Вероятность и статистика для направления/ специальности 230400. 62 информационные системы и технологии подготовки бакалавра icon

Программа дисциплины Вероятность и статистика для направления/ специальности 230400. 62 информационные системы и технологии подготовки бакалавра



Смотрите также:
Правительство Российской Федерации


Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования
"Национальный исследовательский университет
"Высшая школа экономики"



Факультет Прикладная математика


Программа дисциплины

Вероятность и статистика


для направления/ специальности

230400.62 информационные системы и технологии

подготовки бакалавра


Автор программы:

Кондрашова Е.В., evkondrashova@hse.ru


Одобрена на заседании кафедры Высшей математики «___»____________ 2012 г

Зав. кафедрой Кузьмина Л.И.


Рекомендована секцией УМС [Введите название секции УМС] «___»____________ 20 г

Председатель [Введите И.О. Фамилия]


Утверждена УС факультета [Введите название факультета] «___»_____________20 г.

Ученый секретарь [Введите И.О. Фамилия] ________________________ [подпись]


Москва, 2012

^ Настоящая программа не может быть использована другими подразделениями университета и другими вузами без разрешения кафедры-разработчика программы.

Настоящая программа учебной дисциплины устанавливает минимальные требования к знаниям и умениям студента и определяет содержание и виды учебных занятий и отчетности.

Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления подготовки по специальности ____________ «_________» изучающих «Вероятность и статистику»:

Программа разработана в соответствии с:

  • ФГОС;

  • Образовательной программой _____________ по направлению подготовки «________________».

  • Рабочим учебным планом университета по направлению подготовки специальности ________________ «_____________», утвержденным в 2012г.

Цели освоения дисциплины

Целями освоения дисциплины «Вероятность и статистика» являются изучение основ теории вероятностей и математической статистики и применение полученных знаний для решения конкретных практических задач.

^

1Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины


В результате освоения дисциплины студент должен:

    Знать:

    постановки задач, определения и теоремы теории вероятностей и математической статистики;

  • Уметь:

    применять полученные методы и модели к решению типовых и практических задач;

    пользоваться расчетными формулами, теоремами, таблицами при решении задач;

    применять статистические методы для обработки результатов измерений;

    работать со статическими данными;

    применять полученные знания для изучения других дисциплин.

    Иметь навыки применения методов для решения различных прикладных задач.



В результате освоения дисциплины студент осваивает следующие компетенции:

Компетенция

Код по ФГОС/ НИУ

Дескрипторы – основные признаки освоения (показатели достижения результата)

Формы и методы обучения, способствующие формированию и развитию компетенции




ОК-1

способность владеть культурой мышления, способностью к обобщению, анализу, восприятию информации, постановке цели и выбору

Лекции, семинарские занятия




ОК-2

способность логически верно, аргументированно и ясно строить устную и письменную речь

Семинарские занятия, самостоятельная работа




ОК-10

способность использовать основные законы естественнонаучных дисциплин в профессиональной деятельности, применять методы математического анализа и моделирования, теоретического и экспериментального исследования

Лекции, семинарские занятия, самостоятельная работа




ПК-5

способность владеть основными приемами обработки и представления экспериментальных данных


Семинарские занятия, самостоятельная работа





ПК-20

готовность проводить эксперименты по заданной методике, анализировать результаты, составлять обзоры, отчеты

Семинарские занятия, самостоятельная работа



^

2Место дисциплины в структуре образовательной программы


Настоящая дисциплина относится к базовой части математического и естественнонаучного цикла.

Изучение данной дисциплины базируется на следующих дисциплинах:

  • «Математический анализ»

  • «Линейная алгебра и аналитическая геометрия».

Основные положения дисциплины должны быть использованы в дальнейшем при изучении следующих дисциплин:

  • «Случайные процессы»

  • «Теория массового обслуживания»

  • «Теория надежности информационных систем»
^

3Тематический план учебной дисциплины




Название раздела

Всего часов

Аудиторные часы

Самостоя­тельная работа

Лекции

Семинары

Практические занятия

1

Вероятностное пространство. Определение и свойства вероятности.

6

4

2







2

Условная вероятность. Независимость событий. Схема Бернулли.

5

4

1







3

Предельные теоремы теории вероятностей

6

4

2







4

Случайные величины. Функция распределения.

7

4

3







5

Многомерные случайные величины.

5

4

1







6

Числовые характеристики случайных величин.

6

4

2







7

Закон больших чисел. Центральная предельная теорема.

8

4

4







8

Характеристические функции. Производящие функции.

6

4

2







9

Основные понятия математической статистики.

3

2

1









^

4Формы контроля знаний студентов


Тип контроля

Форма контроля

1 семестр

Параметры **

1










Текущий

(неделя)

Контрольная работа

*










письменная работа 60 минут
















Эссе
















Реферат
















Коллоквиум
















Домашнее задание

*










Письменная работа в течение семестра

Промежу­точный

Зачет
















Экзамен













Устный экзамен

Итоговый

Экзамен


*










Устный экзамен



^

4.1Критерии оценки знаний, навыков



На лекционных занятиях оценивается

  1. Активность студентов – количество и качество заданных вопросов;

На семинарских занятиях оценивается:

  1. Выполнение домашних заданий – по количеству решенных задач;

  2. Выполнение контрольных работ – по количеству решенных задач;

  3. Активность студентов – по количеству и качеству заданных вопросов;

  4. Активность студентов - по количеству и качеству выступлений;

  5. Активность студентов - по количеству участий в обсуждениях.


Экзамен.

Сдача студентом экзамена оценивается по 10-балльной системе в соответствии со знаниями и навыками, проявленными студентом на экзамене. 10-балльная оценка переводится в пятибалльную (8-10 баллов – оценка «5», 6-7 баллов – оценка «4», 4-5 баллов – оценка «3», 0-4 балла – оценка «2»).

^

5Содержание дисциплины


№ п/п

Наименование раздела дисциплины

Содержание раздела

1.

Вероятностное пространство. Определение и свойства вероятности.

События, операции над событиями. Пространство элементарных исходов. Определение вероятности: классическое, геометрическое, статистическое, аксиоматическое. Свойства вероятности. Формула сложения вероятностей.


2.

Условная вероятность. Независимость событий. Схема Бернулли.

Определение условной вероятности. Формула умножения вероятностей. Независимость событий. Формула полной вероятности. Формула Байеса. Схема независимых испытаний Бернулли.


3.

Предельные теоремы теории вероятностей.

Теорема Пуассона. Локальная теорема Муавра-Лапласа. Интегральная теорема Муавра-Лапласа. Неравенство Маркова. Неравенство Чебышева. Закон больших чисел. Центральная предельная теорема.

4.

Случайные величины. Функция распределения.

Понятие случайной величины. Функция распределения. Дискретные случайные величины. Закон распределения. Распределения: биномиальное, геометрическое, Пуассона. Непрерывные случайные величины. Плотность распределения. Распределения: равномерное, экспоненциальное, нормальное. Функции от случайных величин.

5.

Многомерные случайные величины.

Совместная функция распределения. Дискретные и непрерывные двумерные случайные величины. Условные распределения. Независимые случайные величины. Распределение суммы двух случайных величин.



6.

Числовые характеристики случайных величин.

Математическое ожидание случайной величины. Свойства математического ожидания. Дисперсия случайной величины. Свойства дисперсии. Моменты высших порядков. Коррелированность и зависимость.

7.

Закон больших чисел. Центральная предельная теорема.

Неравенство Маркова. Неравенство Чебышева. Закон больших чисел (Чебышева, Бернулли, Хинчина, Чебышева). Центральная предельная теорема (Ляпунова, Леви).

8.

Характеристические функции. Производящие функции.

Свойства и примеры вычисления характеристических и производящих функций.

9.

Основные понятия математической статистики.

Задачи математической статистики. Генеральная совокупность. Выборка. Вариационный ряд. Понятие оценки. Свойства оценок. Эмпирическая функция распределения. Гистограмма и полигон частот. Критерий Колмогорова.




^

6Образовательные технологии


Образовательные технологии:

– чтение лекций;

– проведение практических занятий;

– выполнение студентами контрольных работ и домашнего задания;

– проведение экзамена.

Для текущего контроля успеваемости и промежуточной аттестации по дисциплине могут использоваться: устный опрос; контрольные работы и домашние задания (в письменной форме); экзамен. Оценка на экзамене может быть выставлена с учетом всех перечисленных форм контроля и промежуточной аттестации.

^

7Оценочные средства для текущего контроля и аттестации студента

7.1Тематика заданий текущего контроля


Примерные задания контрольной работы

Вариант 1.

1. В коробке 9 белых шаров, 7 красных и 4 черных.

а) Найти вероятность извлечь (без возвращения) три шара разного цвета.

б) Найти вероятность извлечь два шара красного и один белого цвета.

2. Игральная кость бросается 16 раз. Найти наивероятнейшее число бросаний, в которых выпало число очков, кратное трем, и вычислить его вероятность.

3. В компании 80% менеджеров работают в Москве, а 20% в регионах. Вероятность того, что к менеджеру московского офиса обратится клиент с вопросом о поставках равна - 0,7, регионального офиса – 0,5. К одному из менеджеров обратился клиент. Какова вероятность, что он работает в региональном офисе.

Вариант 2.

1. Известно, что в одной закрытой коробке 4 красных шара и 6 синих, а во второй закрытой коробке – 8 красных и 2 синих шара (не видно в какой коробке сколько шаров). Найти вероятность вытащить красный шар с первой попытки. Найти вероятность извлечь два красных шара за две попытки: а) из одной из коробок, б) извлекая первый раз из одной коробки, а второй из другой коробки.

2. Вероятность изготовления бокала хорошего качества равна 0,9. Какова вероятность, что среди 11 бокалов не менее 10 хорошего качества.

3. Кондитерская компания выпускает три вида тортов. От общего объема выпуска 30% - низкокалорийные торты, 20% - вафельные, 50% - бисквитные. Известно, что в составе низкокалорийных тортов нет алкоголя, среди вафельных тортов 2% с добавлением алкоголя, среди бисквитных – 70% с добавлением алкоголя. Какова вероятность, что наугад купленный торт в составе не будет иметь алкоголя.

Вариант 3.

1. Из 15 проданных за неделю телевизоров 3 имеют скрытые дефекты. Найти вероятность того, что среди выбранных наудачу 5 телевизоров (из числа проданных) окажется не более одного со скрытыми дефектами.

2. а)Что вероятнее для двух равносильных соперников: выиграть две партии из трех или одну из двух.

б)Страховой агент при каждом визите заключает договор с вероятностью 30%. При каком числе визитов наивероятнейшее число договоров будет равно 10.

3. В цехе работают 7 мастеров и 3 ученика, производящие одинаковое число изделий. Мастер допускает брак в 1% случаев, а ученик – в 5% случаев. Изделие оказалось бракованным. Найти вероятность, что его сделал ученик.

Примерный список вопросов для подготовки к экзамену.


  1. Предмет теории вероятностей. События, операции над событиями. Пространство элементарных исходов.

  2. Основные формулы комбинаторики. Перестановки, размещения, сочетания.

  3. Определение вероятности: классическое, геометрическое, статистическое, аксиоматическое. Свойства вероятности.

  4. Формула сложения вероятностей. Определение условной вероятности.

  5. Формула умножения вероятностей. Независимость событий. Попарная независимость и независимость в совокупности.

  6. Формула полной вероятности. Формула Байеса.

  7. Схема независимых испытаний Бернулли. Пример.

  8. Случайная величина. Функция распределения. Свойства функции распределения.

  9. Дискретные случайные величины. Закон распределения. Вырожденное распределение. Распределение Бернулли. Биномиальное, геометрическое, гипергеометрическое распределение, распределение Пуассона.

  10. Непрерывные случайные величины. Плотность распределения. Равномерное, экспоненциальное, нормальное распределение.

  11. Многомерные случайные величины. Совместная функция распределения. Пример. Свойства совместной функции распределения.

  12. Дискретные и непрерывные двумерные случайные величины. Условные распределения. Независимые случайные величины. Теорема о функции от независимых случайных величин.

  13. Распределение суммы двух случайных величин. Формула свертки. Пример распределения суммы независимых случайных величин.

  14. Гамма-распределение. Теорема о распределении суммы случайных величин, имеющих распределение Г(λ,1).

  15. Математическое ожидание случайной величины. Свойства математического ожидания. Математическое ожидание случайной величины, имеющей распределение: биномиальное, геометрическое, Пуассона, равномерное, экспоненциальное, нормальное.

  16. Дисперсия случайной величины. Свойства дисперсии. Дисперсия случайной величины, имеющей распределение: Бернулли, биномиальное, Пуассона, экспоненциальное, нормальное.

  17. Моменты высших порядков. Ковариация. Коэффициент корреляции. Коррелированность и зависимость.

  18. Теорема Пуассона. Локальная теорема Муавра-Лапласа. Интегральная теорема Муавра-Лапласа.

  19. Неравенство Маркова. Неравенство Чебышева.

  20. Закон больших чисел (Чебышева, Бернулли, Хинчина, Чебышева).

  21. Центральная предельная теорема (Ляпунова, Леви).

  22. Характеристическая функция. Свойства. Пример.

  23. Производящая функция. Свойства. Пример.

  24. Задачи математической статистики. Генеральная совокупность. Выборка. Вариационный ряд.

  25. Эмпирическая функция распределения. Гистограмма и полигон частот.



^

8Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины

8.1Базовый учебник


Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. — М.: Высшая школа, 2000 — 479 с.

8.2Основная литература


Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. — М.: Высшая школа, 2000 — 479 с.

Боровков А.А. Теория вероятностей . М.: Наука, 1986
Чистяков В.П. Курс теории вероятностей. М.: Наука, 1982


8.3Дополнительная литература


Белько И.В., Свирид Г.П. Теория вероятностей и математическая статистика. Примеры и задачи. – Минск: Новое знание, 2002 – 250 с.

Кремер Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика. М. ЮНИТИ, 2004.

Ширяев А.Н. Вероятность. – М.: Наука, 1989 – 640 с.



Скачать 152,7 Kb.
Дата конвертации01.11.2013
Размер152,7 Kb.
ТипПрограмма дисциплины
Разместите кнопку на своём сайте или блоге:
rud.exdat.com


База данных защищена авторским правом ©exdat 2000-2012
При копировании материала укажите ссылку
обратиться к администрации
Документы