• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Глава в книге
Assessment of the Impact of the Urban Environment on the Emotional State of Citizens

Burova A., Nikonov V.

In bk.: Proceedings of CIRMARE 2023. Recovery, Maintenance and Rehabilitation of Buildings. Cham: Springer, 2024. P. 233-241.

Препринт
Fast gradient-free activation maximization for neurons in spiking neural networks

Pospelov N., Chertkov A., Beketov M. et al.

arxiv Neural and Evolutionary Computing. arxiv:cs.NE. Cornell University, 2023

Теория вероятностей и математическая статистика

2021/2022
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
4
Кредиты
Статус:
Курс обязательный
Когда читается:
1-й курс, 3, 4 модуль

Преподаватели

Программа дисциплины

Аннотация

Учебная дисциплина посвящена изучению Теории вероятностей и математической статистики. Курс создает базу для изучения дисциплин, связанных с экономической и социальной статистикой, рыночной аналитикой, а также для дисциплин, реализуемых в рамках проекта Data Culture. <br> Студенты, освоившие дисциплину, приобретают следующие знания и навыки: понимание основных концепций теории вероятностей и умение рассчитывать и интерпретировать основные статистические показатели, критерии и метрики, актуальные для маркетинга и бизнес-аналитики. &lt;p&gt;Курс предполагает проверку теоретических знаний и практических навыков посредством проведения регулярных самостоятельных работ, оценивания работы на семинаре, контрольной и экзаменационной работ. &lt;p&gt;Изучение дисциплины базируется на следующих дисциплинах: школьном курсе математики (включая раздел Теории Вероятностей) и курсе Высшей Математики, изучаемом на первом курсе. Для полноценного освоения дисциплины надо знать и понимать и уметь пользоваться: Из школы - базовыми формулами комбинаторики (перестановки, размещения, сочетания, свойства биномиальных коэффициентов); знать простейшие операции над событиями; уметь вычислять вероятность в простейших задачах, понимать математический смыл выражений &amp;quot;не более&amp;quot;, &amp;quot;менее&amp;quot;, &amp;quot;как минимум&amp;quot;; и тд. Из курса ВМ (1 курс): пределы, ряды – в простейшем виде; производные и поиск экстремума, в том числе функции нескольких переменных; интегралы – смысл и основные методы интегрирования. &lt;p&gt;Основные положения дисциплины должны быть использованы в следующих курсах: Экономическая статистика, Социология, Финансовый и бухгалтерский учет, Финансовый менеджмент, Основы программирования на языке Python, Введение в Data Science, Маркетинговые исследования, Инструменты интернет-маркетинга и веб-аналитики, Анализ данных на Python и при сдаче экзаменов независимой оценки цифровых компетенций.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Сформировать у студентов концептуальное понимание основных терминов из Теории вероятностей и математической статистики, таких как зависимость и независимость событий, априорная и апостериорная вероятность, плотность распределения, матожидание и другие характеристики случайных величин.
  • Сформировать необходимые умения, которые позволят рассчитывать характеристики случайных величин.
  • Сформировать необходимые умения, которые позволят формулировать статистические гипотезы и проверять их, подбирая релевантные статистические критерии и уровни значимости, адекватные поставленным задачам.
  • Сформировать необходимые умения, которые позволят применять изученные статистические методы к прикладным профессиональным задачам.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Выбирает корректные методы для получения точечных оценок параметров генеральной совокупности.
  • Знает основные понятия теории вероятностей: событие, действия над событиями, благоприятные исходы.
  • Использует закон больших чисел и центральную предельную теорему для прикладных задач.
  • Обобщает показатели центральной тенденции и вариации ряда для анализа данных.
  • Применяет вычисление характеристик случайных величин для решения аналитических задач
  • Применяет знания о действиях над событиями для вычисления вероятности событий.
  • Применяет знания о законах распределений непрерывных и дискретных случайных величин для описания экономических, маркетинговых и бизнес-кейсов.
  • Применяет корректные статистические критерии для принятия решений в профессиональных задачах.
  • Распознает условия схемы Бернулли в практических задачах
  • Умеет применять методы комбинаторики и основные теоремы о вычислении вероятностей для решения практических задач.
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Введение в теорию вероятностей
  • Вероятности случайных событий. Основные теоремы теории вероятностей
  • Испытания Бернулли. Формула Бернулли
  • Случайные величины и их числовые характеристики. Применение числовых характеристик в социально-экономических исследованиях.
  • Наиболее часто используемые законы распределения дискретных и непрерывных случайных величин. Применение этих законов для решения реальных задач экономического и социологического характера.
  • Предельные теоремы теории вероятностей
  • Основы математической статистики
  • Точечные и интервальные оценки параметров генеральной совокупности.
  • Проверка некоторых статистических гипотез.
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий тесты
  • неблокирующий Контрольная работа
  • блокирующий Экзамен
    Форма экзамена: <br /> Экзамен проводится в живом формате, в аудитории, в письменной форме (решение контрольной работы на 2 часа). <br /> Во время экзамена нельзя выходить из аудитории, пользоваться смартфонами, наушниками, иными гаджетами. <br /> Во время экзамена можно пользоваться собственноручно записанным от руки листом А4 с любыми нужными формулами. Никакими другими вспомогательными материалами пользоваться нельзя. <br /> Во время экзамена можно пользоваться калькулятором (в виде отдельного устройства).
  • неблокирующий самостоятельные
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2021/2022 учебный год 4 модуль
    0.16 * тесты + 0.28 * Контрольная работа + 0.4 * Экзамен + 0.16 * самостоятельные
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Elementary statistics : a step by step approach, Bluman, A. G., 1995
  • Буре, В. М. Теория вероятностей и вероятностные модели : учебник / В. М. Буре, Е. М. Парилина, А. А. Седаков. — Санкт-Петербург : Лань, 2020. — 296 с. — ISBN 978-5-8114-3168-7. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/108328 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
  • Калинина В. Н. - ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА 2-е изд., пер. и доп. Учебник для вузов - М.:Издательство Юрайт - 2020 - 472с. - ISBN: 978-5-534-02471-5 - Текст электронный // ЭБС ЮРАЙТ - URL: https://urait.ru/book/teoriya-veroyatnostey-i-matematicheskaya-statistika-450066
  • Колемаев В.А., Калинина В.Н. - Теория вероятностей и математическая статистика для экономистов - КноРус - 2017 - ISBN: 978-5-406-05588-5 - Текст электронный // ЭБС BOOKRU - URL: https://book.ru/book/920491
  • Кремер Н. Ш. - ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА 5-е изд., пер. и доп. Учебник и практикум для вузов - М.:Издательство Юрайт - 2019 - 538с. - ISBN: 978-5-534-10004-4 - Текст электронный // ЭБС ЮРАЙТ - URL: https://urait.ru/book/teoriya-veroyatnostey-i-matematicheskaya-statistika-431167

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Задачник по математической статистике : для студентов социально - гуманитарных и управленческих специальностей, Макаров, А. А., 2018
  • Теория вероятностей и математическая статистика для социологов и менеджеров : учебник для вузов, Пашкевич, А. В., 2020