• 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

2023/2024
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
4
Кредиты
Статус:
Курс обязательный
Когда читается:
2-й курс, 3, 4 модуль

Преподаватель

Программа дисциплины

Аннотация

ОП "МиРА" 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. 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. Курс предполагает проверку теоретических знаний и практических навыков посредством проведения регулярных самостоятельных работ, оценивания работы на семинаре, контрольной и экзаменационной работ. 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: базовыми формулами комбинаторики (перестановки, размещения, сочетания, свойства биномиальных коэффициентов); знать простейшие операции над множествами; уметь вычислять вероятность в простейших задачах; понимать математический смыл выражений "не более", "менее", "как минимум" и тд. пределы, ряды – в простейшем виде; производные и поиск экстремума, в том числе функции нескольких переменных; интегралы – смысл и основные методы интегрирования. 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. ОП "УБ" Учебная дисциплина посвящена изучению основ науки «Теория вероятностей и математическая статистика» как одного из разделов высшей математики. Курс создает основу для изучения дисциплин, связанных с экономической и социальной статистикой, рыночной аналитикой, а также для дисциплин, реализуемых в рамках проекта Data Culture. 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. Курс предполагает проверку теоретических знаний и практических навыков посредством проведения самостоятельных работ, выполнения домашних заданий, оценивания аудиторной работы студентов на практических (семинарских) занятиях, выполнения контрольной и итоговой экзаменационной работ. Изучение дисциплины базируется на следующих дисциплинах: школьном курсе математики (включая раздел Теории Вероятностей) и курсе «Математика», изучаемом на первом курсе и включающем в себя основы высшей математики. Для полноценного освоения дисциплины необходимо предварительно знать и уметь пользоваться базовыми формулами комбинаторики (перестановки, размещения, сочетания, свойства биномиальных коэффициентов); знать основные операции над множествами; понимать математический смысл выражений "не более", "менее", "по крайней мере (как минимум)" и т. д. Необходимы также знания следующих разделов высшей математики: основы теории пределов функций; теории производных функций и методов поиска экстремумов, в том числе экстремумов функции нескольких переменных; основы теории интеграла –смысл и основные методы интегрирования; основные понятия теории числовых рядов. Основные положения дисциплины должны быть использованы в следующих учебных 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 Лекционные самостоятельные работы
    самостоятельные работы в начале или конце лекции, шкала оценивания дробная
  • неблокирующий Экзаменационная контрольная работа
    Экзамен проводится в живом формате, в аудитории, в письменной форме (решение контрольной работы на 2 часа). Во время экзамена нельзя выходить из аудитории, пользоваться смартфонами, наушниками, иными гаджетами. Во время экзамена можно пользоваться собственноручно записанным от руки листом А4 с любыми нужными формулами. Никакими другими вспомогательными материалами пользоваться нельзя. Во время экзамена можно пользоваться калькулятором (в виде отдельного устройства). Шкала оценивания дробная
  • неблокирующий Семинарские самостоятельные работы
    самостоятельные работы в начале или конце семинара, шкала оценивания дробная.
  • неблокирующий Контрольная работа
    Контрольная работа проводится в живом формате, в аудитории, в письменной форме (решение контрольной работы на одну пару). Во время Контрольной работы нельзя выходить из аудитории, пользоваться смартфонами, наушниками, иными гаджетами. Во время Контрольной работы можно пользоваться собственноручно записанным от руки листом А4 с любыми нужными формулами. Никакими другими вспомогательными материалами пользоваться нельзя. Во время Контрольной работы можно пользоваться калькулятором (в виде отдельного устройства). Шкала оценивания без округлений
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2023/2024 учебный год 4 модуль
    0.25 * Контрольная работа + 0.1 * Лекционные самостоятельные работы + 0.15 * Семинарские самостоятельные работы + 0.5 * Экзаменационная контрольная работа
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 : учебник для вузов / В. Н. Калинина. — 2-е изд., перераб. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2020. — 472 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-02471-5. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/450066 (дата обращения: 28.08.2023).
  • Колемаев, В. А., Теория вероятностей и математическая статистика для экономистов : учебник / В. А. Колемаев, В. Н. Калинина. — Москва : КноРус, 2017. — 376 с. — ISBN 978-5-406-05588-5. — URL: https://book.ru/book/920491 (дата обращения: 25.08.2023). — Текст : электронный.
  • Кремер, Н. Ш.  Теория вероятностей и математическая статистика : учебник и практикум для вузов / Н. Ш. Кремер. — 5-е изд., перераб. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2019. — 538 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-10004-4. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/431167 (дата обращения: 28.08.2023).

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