Аппаратные средства научного исследования

Описание: Основные определения и понятия в системе научных знаний. Природа экспериментальных ошибок и неопределенностей. Виды ошибок. Показатели случайной ошибки. Обзор методов статистического анализа данных. Корреляционный анализ и другие. Особенности применения аппаратно-программных средств.

Количество кредитов: 5

Пререквизиты:

• Квалиметрия в машиностроении

Трудоемкость дисциплины:

Компонент: Компонент по выбору

Цикл: Базовые дисциплины

Цель

• 1Освоение методов математической статистики при обработке первичных эмпирических данных необходимых для повышения достоверности выводов научного исследования.

Задача

• Формирование целостного восприятия логики исследовательского процесса; порождение научной рефлексии в процессе работы с эмпирическим материалом

Результат обучения: знание и понимание

• Знание и понимание методов математической статистики при обработке первичных эмпирических данных необходимых для повышения достоверности выводов научного исследования.

Результат обучения: применение знаний и пониманий

• Применять свои знания и понимание основных элементов структуры эмпирического исследования, методов подготовки к обработке и анализу статистической информации.

Результат обучения: формирование суждений

• Формирование целостного восприятия логики исследовательского процесса; порождение научной рефлексии в процессе работы с эмпирическим материалом.

Результат обучения: коммуникативные способности

• Сообщать свои выводы и использованные для их формулировки знания и обоснования по вопросам использования различных методов в анализе данных специалистам и неспециалистам четко и непротиворечиво

Результат обучения: навыки обучения или способности к учебе

• Формирование умений и навыков практической работы по адекватному применению соответствующих методов, техник и процедур при подготовке к обработке, анализе, научной интерпретации профессиональной информации.

Основная литература

• 1. Шпаков П.С., Попов В.Н. Статистическая обработка экспериментальных данных: Учебное пособие по курсу "Математическая обработка результатов измерений". М: Недра, 2003. 2. Загоруйко Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний: Новосибирск: Институт математики, 1999. 3. Шенк Х. Теория инженерного эксперимента. Перевод с английского Е.Г.Коваленко. М.:Мир, 1982, 381 с. 4. Брант З. Статистические методы анализа наблюдений.Перевод с английского Г.А. Погребинского. М.: Мир, 1985, 310 с. 5. Основы научных исследований.Учеб. для техн. вузов/ В.И. Крутов, И.М. Грушко, В.В. Попов и др. – М.: Высш. шк., 1989. – 400 с.:ил.