Математика 3_Шипуля

КУРС : "Математика 3.2"

 

Информация о подразделении, отвечающего за СЭУМК.

Подразделение разработчик СЭУМК Разработчики СЭУМК
Кафедра математики и информатики школы базовой инженерной подготовки

Рожкова Ольга Владимировна

Список дисциплин использующих СЭУМК "Математика 3.2" в учебном процессе.

 

Обеспечивающая кафедра

Коды специальностей, специальность

№, Дисциплина

Уровень

Курс

Форма обучения

Количество часов, (Аудиторная, Самостоятельная, Кредиты)

Форма контроля
Кафедра математики и информатики  
  • 240100 - Химическая технология 
  • 280100 Природообустройство и водопользование 
  • 131000 Нефтегазовое дело 
  • 120700 Землеустройство и кадастры
  • 241000 Энерго- и ресурсосберегающие процессы в химической технологии, нефтехимии и биотехнологии
  • 130101 Прикладная геология, дипломированный специалист.
  • 240700 Биотехнология

1669, 1670, 1671, 1672,

1673, 1674, 1675,

 Бакалавр    2      Дневная      108(48/60)      Экзамен      
ЦЕЛИ КУРСА

 

Изучив курс «Теория вероятностей и математическая статистика » студент должен

  • иметь представление об основных положениях и методах современной математической теории вероятностей, о приложениях теории – в физике, экологии, экономике и статистике;
  • знать математический аппарат современной теории вероятностей;
  • уметь доказывать основные теоремы элементарной теории вероятностей, решать стандартные теоретико-вероятностные задачи;
  • иметь навыки интерпретации теоретико-вероятностных конструкций внутри математики и за ее пределами в приложениях (перечислены ранее), решения проблемных теоретико-вероятностных задач.
МЕЖПРЕДМЕТНЫЕ СВЯЗИ

Дисциплина «Теория вероятностей и математическая статистика М 3.2» относится к МАТЕМАТИЧЕСКОМУ И ЕСТЕСТВЕННОНАУЧНОМУ ЦИКЛУ учебного плана. Пререквизитами являются разделы математики: Линейная алгебра и аналитическая геометрия, Математический анализ.
СТРУКТУРА ТЕОРЕТИЧЕСКОЙ ЧАСТИ КУРСА

 

1. Основные понятия теории вероятностей

События. Вероятность события. Классическое, статистическое и геометрическое определения вероятности. Использование элементов комбинаторики для вычисления вероятностей. Схемы выбора без возвращения и с возвращением. Алгебра событий. Аксиомы теории вероятностей.

2. Основные теоремы теории вероятностей.

Совместные и несовместные события, зависимые и независимые события. Условная вероятность. Теоремы сложения и умножения вероятностей. Формула полной вероятности. Формула Бейеса.

3. Случайные величины и их законы распределения.

Виды случайных величин. Законы распределения. Функция распределения. Плотность распределения случайной величины. Распределение функции от случайной величины. Числовые характеристики случайных величин: математическое ожидание, дисперсия, начальные и центральные моменты. Распределения: биномиальное, Пуассона, нормальное, равномерное. 

4. Элементы выборочной теории.

Выборочные законы распределения. Точечное оценивание неизвестных параметров распределений. Доверительное оценивание. Проверка статистических гипотез
СТРУКТУРА ПРАКТИЧЕСКОЙ ЧАСТИ КУРСА

Домашние и индивидуальные задания по теории вероятностей. Лабораторный практикум по мат. статистике

Тема №1. Моделирование случайных событий и последовательностей независимых испытаний 

Тема №2. Оценивание параметров нормального распределения 
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА

probability theory, mean, probability distributions, теория вероятностей, статистика, оценка параметров
ИНФОРМАЦИЯ ДЛЯ СВЯЗИ С ПРЕПОДАВАТЕЛЯМИ

Email: galanovyi@tpu.ru 

Copyright ©2014. Tomsk Polytechnic University, 
All rights reserved.
Уровень квалификации: Начальный