Методы статистического анализа данных

Цели и задачи дисциплины

Целью преподавания и изучения дисциплины является формирование знаний о методах статистического анализа данных, умений и навыков применения математической статистики и методов статистического анализа данных при обработке и анализе информации в информационных и интеллектуальных системах для принятия статистически значимых решений для выполнения задач в профессиональной деятельности. Задачами преподавания является формирование представления о принципах, подходах и методах статистического анализа данных, обучение основам вероятностных подходов и методам статистического анализа, а также изучение основных приемов использования вероятностных подходов и методов статистического анализа данных в интеллектуальных системах.

Краткое содержание дисциплины

Основные понятия и теоремы теории вероятностей и математической статистики. Случайные величины. Закон больших чисел и предельные теоремы.. Многомерные случайные величины. Ковариация и коэффициент корреляции. Основы методов статистического анализа данные. Точечные оценки. Статистические гипотезы. Интервальные оценки. Методы проверки статистических гипотез. Дисперсионный анализ. Основы Регрессионного анализа. Основы корреляционного анализа. Приложение статистических методов для анализа данных

Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины

Выпускник должен обладать:

ПК-2 Способен выявлять и анализировать проблемную ситуацию, устанавливать причинно-следственные связи между явлениями в проблемной ситуации, выявлять естественнонаучную сущность проблем, возникающих в ходе профессиональной деятельности, и привлекать для их решения соответствующий физико-математический аппарат
ПК-3 Способен собирать, обрабатывать, анализировать и систематизировать научную, техническую информацию для разработки и модернизации алгоритмического и информационного обеспечения систем с учетом современных тенденций развития электроники, измерительной и вычислительной техники и информационных технологий