Форма 2Аннотация примерной программы учебной дисциплины «Статистические методы обработки информации»Цели и задачи дисциплины Цели дисциплины получение основных сведений о прикладных методах и средствах статистической обработки экспериментальных данных и их применении в различных областях.Задачи дисциплины является изучение моделей представления и описания стохастических данных, понятийной базы и прикладных методов теории вероятностей и математической статистики, формирования навыков использования современных программных инструментов, предназначенных для решения задач статистической обработки экспериментальных данных.^ Требования к уровню освоения содержания дисциплины.Процесс изучения дисциплины направлен на формирование у обучаемого следующих компетенций: ОК-11 – владение основными методами, способами и средствами получения, хранения, переработки информации, готовность использовать компьютер как средство работы с информацией; – ПК-2 – способность демонстрировать базовые знания в области естественнонаучных дисциплин и готовность использовать основные законы в профессиональной деятельности, применять методы математического анализа и моделирования, теоретического и экспериментального исследования; – ПК-3 – готовность выявить естественнонаучную сущность проблем, возникающих в ходе профессиональной деятельности, и способность привлечь для их решения соответствующий физико-математический аппарат; ПК-6 – способность и готовность анализировать научно-техническую информацию, изучать отечественный и зарубежный опыт по тематике исследования; ПК-14 – способность выполнять численные и экспериментальные исследования, проводить обработку и анализировать результаты.В результате изучения дисциплины студент должен:Знать: основные понятия теории вероятностей и математической статистики модели и задачи представления статистических данных, прикладные методы их обработки.Уметь: использовать на практике методы статистической обработки данных в конкретных областях с применением компьютера и современных информационных технологий Владеть: навыками построения вероятностных моделей реальных явлений и процессов ^ Содержание дисциплины. Основные разделы. № п/п Наименование раздела дисциплины Содержание раздела 1 Введение в проблематику Цели и задачи дисциплины. Содержательное понятие и примеры стохастических данных; случайные величины и случайные функции как модели представления стохастических данных; содержательная характеристика задач и методов статистической обработки данных. 2 Основные понятия теории вероятностей Пространство событий; определение понятия вероятности; условные вероятности и формула полной вероятности; случайные величины; законы распределения и числовые характеристики случайных величин. 3 Элементы теории случайных процессов Понятие случайной функции; законы распределения и числовые характеристики случайных функций; cтационарные и нестационарные процессы. 4 Основные задачи математической статистики и процедуры статистического оценивания Задачи математической статистики (оценка числовых характеристик, определение законов распределения, оценка параметров законов распределения); процедура построения статистического закона распределения (гистограммы); вычисление оценок числовых характеристик случайных величин и случайных функций; построение доверительных интервалов для оценок; метод наименьших квадратов; методы группирования объектов; процедуры выявления взаимосвязей в стохастических данных; методы анализа временных рядов. 5 Применение программных библиотек для решения задач статистической обработки данных Краткий обзор современных библиотек. Примеры решения задач статистической обработки данных в среде MATLAB.