Рабочая программа учебной дисциплины «Теория вероятности и математическая статистика»

0
0
Материал опубликован 9 February 2019

ГОУ СПО ЛНР «Краснодонский промышленно-экономический колледж»



 

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА


 

учебной дисциплины Теория вероятности и математическая статистика

 

код, наименование специальности 09.02.01 Компьютерные системы и комплексы


 


 

2018

Рассмотрена и одобрена

цикловой комиссией гуманитарных и фундаментальных дисциплин

 

Протокол № ____ от «__» _________ 2018 г.

 

Разработана на основе Государственного образовательного стандарта СПО по специальности среднего профессионального образования 09.02.01 Компьютерные системы и комплексы.


 


 

Председатель цикловой комиссии

_____________/Т. А.Матвеева

Подпись Ф.И.О.


 

Заместитель директора по учебной работе


 

___________/О.Н.Каранда

Подпись Ф.И.О.


 

Составитель: Салюк Е.Н. – преподаватель ГОУ СПО ЛНР «Краснодонский промышленно-экономический колледж».


 


 

СОДЕРЖАНИЕ

стр.

1. ТИТУЛЬНЫЙ ЛИСТ……………………………………………………………………….1

2. ПАСПОРТ РАБОЧЕЙ ПРОГРАММЫ

УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ ……………………………………………………………...4

3. СТРУКТУРА И СОДЕРЖАНИЕ

УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ………………………………….………………..………….7

4. УСЛОВИЯ РЕАЛИЗАЦИИ РАБОЧЕЙ ПРОГРАММЫ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ…………………………………………………………………………….11

5. КОНТРОЛЬ И ОЦЕНКА РЕЗУЛЬТАТОВ ОСВОЕНИЯ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ……………………………………………………..………………………..12

2. паспорт Рабочей ПРОГРАММЫ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ

«Теория вероятностей и математическая статистика»

2.1. Область применения рабочей программы.

Рабочая программа учебной дисциплины «Теория вероятностей и математическая статистика» является частью основной профессиональной образовательной программы в соответствии с ГОС по специальности СПО по специальности 09.02.01 Компьютерные системы и комплексы, укрупненных групп специальности 09.00.00.Информатика и вычислительная техника.

2.2. Место дисциплины в структуре ППССЗ:

Учебная дисциплина «Теория вероятностей и математическая статистика» является составной частью математического и общего естественнонаучного цикла дисциплин обязательной части циклов ОПОП.

В процессе освоения дисциплины студент должен овладевать общими компетенциями:

ОК 1. Понимать сущность и социальную значимость своей будущей профессии, проявлять к ней устойчивый интерес.

ОК 2. Организовывать собственную деятельность, выбирать типовые методы и способы выполнения профессиональных задач, оценивать их эффективность и качество.

ОК 3. Принимать решения в стандартных и нестандартных ситуациях и нести за них ответственность.

ОК 4. Осуществлять поиск и использование информации, необходимой для эффективного выполнения профессиональных задач, профессионального и личностного развития.

ОК 5. Использовать информационно-коммуникационные технологии в профессиональной деятельности.

ОК 6. Работать в коллективе и команде, эффективно общаться с коллегами, руководством, потребителями.

ОК 7. Брать на себя ответственность за работу членов команды (подчиненных), результат выполнения заданий.

ОК 8. Самостоятельно определять задачи профессионального и личностного развития, заниматься самообразованием, осознанно планировать повышение квалификации.

ОК 9. Ориентироваться в условиях частой смены технологий в профессиональной деятельности.

Содержание дисциплины ориентировано на подготовку студентов к освоению профессиональных модулей ОПОП по специальности 09.02.01. «Компьютерные системы и комплексы» и овладению профессиональными компетенциями:

ПК 1.1. Выполнять требования технического задания на проектирование цифровых устройств.

ПК 1.4. Проводить измерения параметров проектируемых устройств и определять показатели надежности.

ПК 2.2. Производить тестирование, определение параметров и отладку микропроцессорных систем.

2.3. Цели и задачи учебной дисциплины – требования к результатам освоения учебной дисциплины:

В результате освоения содержания дисциплины «Теория вероятностей и математическая статистика» студент должен:

знать:

основные понятия комбинаторики;

основы теории вероятностей и математической статистики;

основные понятия теории графов;

уметь:

вычислять вероятность событий с использованием элементов комбинаторики;

использовать методы математической статистики.

2.4. Использование часов вариативной части ППССЗ*

Часы вариативной части не использовались при разработке программы.

2.5. Рекомендуемое количество часов на освоение программы учебной дисциплины:

максимальной учебной нагрузки обучающегося 57 час, в том числе: обязательной аудиторной учебной нагрузки обучающегося 38 часа; самостоятельной работы обучающегося 19 часов.

3. СТРУКТУРА И ПРИМЕРНОЕ СОДЕРЖАНИЕ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ

3.1. Объем учебной дисциплины и виды учебной работы

Вид учебной работы

Объем часов

Максимальная учебная нагрузка (всего)

57

Обязательная аудиторная учебная нагрузка (всего)

38

в том числе:

 

практические занятия.

16

в том числе:

 

контрольные работы

3

Самостоятельная работа обучающегося (всего)

19

Итоговая аттестация в форме дифференцированного зачета

3.2. ТЕМАТИЧЕСКИЙ ПЛАН И СОДЕРЖАНИЕ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ

«Теория вероятностей и математическая статистика»

Наименование разделов и тем

Содержание учебного материала, лабораторные и практические работы

обучающихся

Объем часов (обязательной и вариативной части)

Уровень освоения

1

2

3

4

Раздел 1. Элементы

комбинаторики. Основы теории вероятностей

   

Тема 1.1.

Случайные события. Классическое

определение

вероятности

Содержание

   

1.

Понятие случайного события. Совместимые и несовместимые события. Полная группа событий. Равновозможные события. Общее понятие о вероятности события как о мере возможности его наступления. Классическое определение вероятности.

2

2

Самостоятельная работа студентов: Выполнения заданий электронного практикума «Статистическое определение вероятности»

2

 

Тема 1.2.

Вероятности сложных событий

Содержание

   

1.

Противоположное событие; вероятность противоположного события. Произведение событий. Сумма событий. Условная вероятность. Теорема умножения вероятностей. Независимые события. Вероятность произведения независимых событий. Вероятность суммы несовместимых событий (теорема сложения вероятностей). Вероятность суммы совместимых событий. Формула полной вероятности.

2

2

Практические занятия 1: Вычисление вероятностей сложных событий.

2

22

Самостоятельная работа студентов: Подготовка глоссария «Основы теории вероятностей»

2

333

Тема 1.3. Схема

Бернулли

Содержание

   

Вычисление вероятностей событий в схеме Бернулли

2

2

Практические занятия 2: Вычисление вероятностей событий в схеме Бернулли.

2

 

Самостоятельная работа студентов: Выполнение заданий электронного практикума «Формула Бернулли», «Приближенные формулы в схеме Бернулли»

1

 

Раздел 2. Дискретные случайные величины (ДСВ). Непрерывные случайные величины (НСВ).

   

Тема 2.1.

Понятие ДСВ.

Распределение ДСВ. Функции от ДСВ.

Содержание

   

1.

Понятие случайной величины. Понятие дискретной случайной величины (ДСВ). Примеры ДСВ. Распределение ДСВ. Графическое изображение распределения ДСВ.

2

2

Практические занятия 3: Решение задач на запись распределения ДСВ. График. Свойства числовых характеристик ДСВ

2

 

Тема 2.2.

Характеристики ДСВ и их свойства

Содержание

   

1.

Математическое ожидание ДСВ. Дисперсия ДСВ. Среднеквадратическое отклонение ДСВ.

4

2

Практические занятия 4: Вычисление характеристик ДСВ. Вычисление (с помощью свойств) характеристик функций от ДСВ

Контрольная работа по теме «Элементы комбинаторики. Основы теории вероятностей»

1

1

 

Самостоятельная работа студентов: Выполнение заданий электронного практикума «Характеристики ДСВ и их свойства» Понятие биноминального распределения, характеристики биноминального распределения. Понятие геометрического распределения, характеристики геометрического распределения

2

 

Тема 2.3. Понятие НСВ. Равномерно распределенная НСВ. Геометрическое определение вероятности

Содержание

   

1.

Непрерывные случайные величины. Числовые характеристики непрерывных случайных величин. Основные законы распределения непрерывных случайных величин

1

2

Самостоятельная работа студентов: Подготовка докладов на тему «Геометрическое определение вероятности»

2

 

Тема 2.4. Функция плотности НВС. Интегральная функция распределения НСВ. Характеристики НСВ

Содержание

3

 

1.

Функция плотности НСВ. Функция плотности для равномерно распределенной НСВ. Интегральная функция распределения НСВ. Методика вычисления математического ожидания, дисперсии, среднеквадратического отклонения НСВ. Медиана НСВ.

1

2

Самостоятельная работа студентов: Подготовка сообщения на тему «Характеристики НСВ»

2

 

Раздел 3. Элементы математической статистики

   

Тема 3.1. Выборочный метод. Статистические оценки параметров распределения.

Содержание

   

Генеральная совокупность и выборка. Основные понятия математической статистики. Графическое изображение выборки. Точечные оценки параметров распределения. Полигон, гистограмма. Числовые характеристики выборки. Интервальная оценка параметров распределения. Понятие интервальной оценки математического ожидания нормального распределения.

4

2

Практические занятия 5: Использование расчетных формул, таблица, графиков при решении статистических задач. Построение по заданной выборке ее графической диаграммы, расчет числовых характеристик

2

 

Самостоятельная работа студентов: Использование расчетных формул, таблица, графиков при решении статистических задач. Построение по заданной выборке ее графической диаграммы, расчет числовых характеристик

2

 

Тема 3.2. Корреляционная связь. Коэффициент корреляции

Содержание

   

1.

Понятие о корреляционной и регрессионной связи. Функциональная связь. Статистическая зависимость. Задачи корреляционного анализа. Коэффициент корреляции. Теснота корреляционной связи

1

2

Практические занятия 6: Расчет коэффициента корреляции. Анализ значимости коэффициента корреляции

2

 

Самостоятельная работа студентов: Подготовка алгоритма расчета коэффициента корреляции по вариационному ряду

2

 

Тема 3.3. Модели регрессии. Линейная модель регрессии

Содержание

   

Основные понятия и определения регрессивного анализа. Модели регрессии. Линейная модель регрессии

1

2

Практическое занятие 7: Метод наименьших квадратов. Составление уравнения линейной регрессии. Проверка адекватности модели

2

 

Самостоятельная работа студентов: Выполнение заданий электронного практикума «Регрессионный анализ»

2

 

Тема 3.4. Современные пакеты прикладных программ многомерного статистического анализа

Содержание

   

1.

Основные статистические характеристики. Инструменты статистического анализа: Генерация случайных чисел, Гистограмма, Описательная статистика.

2

2

Контрольная работа по теме «Элементы математической статистики»

2

 

Самостоятельная работа студентов: Выполнение заданий электронного практикума «Применение современные пакеты прикладных программ многомерного статистического анализа»

2

 

Всего

57

 

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)

4. условия реализации программы дисциплины

4.1. Материально-техническое обеспечение

Реа­ли­за­ция про­грам­мы дис­ци­п­ли­ны тре­бу­ет на­ли­чия учеб­но­го ка­би­не­та математики, лабораторий ИКТ и вычислительной техники.

Обо­ру­до­ва­ние учеб­но­го ка­би­не­та:

- посадочные места по количеству студентов;

- рабочее место преподавателя, оборудованное ЭВМ.

Технические средства обучения: стандартное.

Оборудование лаборатории и рабочих мест лаборатории: наличие персональных компьютеров, объединенных в сеть.

4.2. ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ОБУЧЕНИЯ

Перечень рекомендуемых учебных изданий, Интернет-ресурсов.

Основная литература:

Афанасьева, О. Н. Математика для техникумов [Текст]/ О. Н. Афанасьева – М.: Издательский центр «Академия» 2003.

Богомолов, В. С. Основы высшей математики [Текст] / В. С. Богомолов -М.: Издательский центр «Академия» 2007.

Валуце, И. И. Математика для техникумов/ И. И. Валуцэ, Г. Д. Дилигун – М.: Издательский центр «Наука» 2006.

Григорьев С.Г., Математика [Текст] / Григорьев С.Г., Иволгина- М.: Издательский центр «Академия», 2013.

Григорьев В.П., Сборник задач по высшей математике [Текст]/В.П. Григорьев, Т.Н.Сабурова – М.: Издательский центр «Академия», 2013.

Григорьев В.П., Элементы высшей математики [Текст]/ Григорьев В.П., Дубинский Ю.А.- М.: Издательский центр «Академия», 2013.

Данко, П. Е. Высшая математика в упражнениях и задачах в 2-х частях [Текст]: Учебное пособие для вузов/ П. Е. Данко, А. Г. Попов, Т. Я. Кожевников, С. Т. Данко. М.: ООО издательство «Мир и образование», 2008. – ч.1- 368 с.

Данко, П. Е. Высшая математика в упражнениях и задачах в 2-х частях [Текст]: Учебное пособие для вузов/ П. Е. Данко, А. Г. Попов, Т. Я. Кожевников, С. Т. Данко. М.: ООО издательство «Мир и образование», 2008г. – ч. 2 - 448 с.

Пехлецкий, И. Д. Математика/ И. Д. Пехлецкий – М.: Издательский центр «Академия» 2006.

Спирина М.С. Теория вероятностей и математическая статистика/ М.С. Спирина – М.: Издательский центр «Академия» 2013.

Спирина М.С. Теория вероятностей и математическая статистика. Сборник задач/ М.С. Спирина – М.: Издательский центр «Академия» 2014.

Интернет -ресурсы:

1. Интернет университет информационных технологий [Электронный ресурс] – Режим доступа: http: //www.intuit.ru.

2. Компьютерные электронные книги [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://www.compebook.ru.

3. Онлайн библиотека [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://www.vbbooks.ru.

5. Кон­троль и оцен­ка ре­зуль­та­тов ос­вое­ния Дис­ци­п­ли­ны

Кон­троль и оцен­ка ре­зуль­та­тов ос­вое­ния дис­ци­п­ли­ны осу­ще­ст­в­ля­ет­ся пре­по­да­ва­те­лем в про­цес­се про­ве­де­ния прак­ти­че­ских за­ня­тий, тес­ти­ро­ва­ния, а так­же вы­пол­не­ния студентами ин­ди­ви­ду­аль­ных за­да­ний, про­ек­тов, ис­сле­до­ва­ний.

Результаты обучения

(освоенные умения, усвоенные знания)

Коды формируемых профессиональных и общих компетенций

Формы и методы контроля и оценки результатов обучения

Уметь:

-вычислять вероятность событий с использованием элементов комбинаторики;

-применять современные пакеты прикладных программ многомерного статистического анализа

-использовать методы математической статистики.

Знать:

-основы теории вероятностей и математической статистики;

-основные понятия теории графов.

ОК 1. ОК 2. ОК 3. ОК 4. 

ОК 5. ОК 6. ОК 7. ОК 8. ОК 9

ПК 1.1.  ПК 1.4.  ПК 2.2. 

Формы:

- текущий

-предварительный

- итоговый

Методы:

-выполнение тестовых заданий;

-выполнение индивидуальных заданий по исследованию функций;

- устный опрос;

-написание математического диктанта;

-выполнение самостоятельной работы;

-защита рефератов.

в формате Microsoft Word (.doc / .docx)
Комментарии
Комментариев пока нет.