Статистическое моделирование и прогнозирование

Бакланова Ольга Евгеньевна

Портфолио преподавателя

Описание: Дисциплина содержит следующие разделы: статистическое моделирование, включающее построение датчиков псевдослучайных величин, моделирование случайных факторов, расчёт интегралов методом Монте-Карло и статистическое моделирование надёжности; имитационное моделирование (ИМ) систем; моделирование стационарных и нестационарных временных рядов; построение линейные регрессионных моделей.

Количество кредитов: 5

Пререквизиты:

  • Теория вероятностей и математическая статистика

Трудоемкость дисциплины:

Виды работ часы
Лекции 30
Практические работы 15
Лабораторные работы
СРОП 30
СРО 75
Форма итогового контроля экзамен
Форма проведения итогового контроля

Компонент: Компонент по выбору

Цикл: Профилирующие дисциплины

Цель
  • Цель изучения дисциплины: дисциплина «Методы статистического моделирования» в рамках фундаментальной и специальной подготовки специалистов в области прикладной математики и информатики предусматривает изучение методов воспроизведения с помощью ЭВМ функционирования вероятностной модели некоторого объекта. Цель такого моделирования состоит в оценивании средних характеристик этих моделей.
Задача
  • Задачей дисциплины является подготовка специалиста в области математического и системного программного обеспечение решения широкого круга прикладных задач проектирования систем различного назначения.
Результат обучения: знание и понимание
  • Знание и понимание основных математических определений, теорем и др. теоретических сведений курса « Статистическое моделирование и прогнозирование», а также знание типов задач решаемых теми или иными математическими методами.
Результат обучения: применение знаний и пониманий
  • Применение знаний и умений в формулировании прикладных практических задач математическими методами, а также применение известных методов для решения сформулированных задач.
Результат обучения: формирование суждений
  • Умение на основе имеющихся знаний дисциплины " Статистическое моделирование и прогнозирование" делать выводы о возможных методах анализа и решения практических задач в специальной области.
Результат обучения: коммуникативные способности
  • умение работать в коллективе для эффективного решения поставленных практических задач на основе знаний математических методов.
Результат обучения: навыки обучения или способности к учебе
  • Способность самостоятельного или на основе учебных образовательных программ повышения квалификации в области математических знаний в целях соответствия современным требованиям специальности.
Методы преподавания

При проведении учебных занятий предусматривается использование следующих образовательных технологий: - информационно – коммуникационная технология; - технология развития критического мышления; - проектная технология; - технология интегрированного обучения; - технологии уровневой дифференциации; - групповые технологии; - традиционные технологии(лекционное, практическое занятия).

Оценка знаний обучающегося

Преподаватель проводит все виды работ текущего контроля и выводит соответствующую оценку текущей успеваемости обучающихся два раза в академический период. По результатам текущего контроля формируется рейтинг 1 и 2. Учебные достижения обучающегося оцениваются по 100-балльной шкале, итоговая оценка Р1 и Р2 выводится как средняя арифметическая из оценок текущей успеваемости. Оценка работы обучающегося в академическом периоде осуществляется преподавателем в соответствии с графиком сдачи заданий по дисциплине. Система контроля может сочетать письменные и устные, групповые и индивидуальные формы.

Период Вид задания Итого
1  рейтинг Лабораторная работа №1. 0-100
Лабораторная работа №2
Лабораторная работа №3
Рубежный контроль
2  рейтинг Лабораторная работа №4 0-100
Лабораторная работа №5
Лабораторная работа №6
Лабораторная работа №7
Рубежный контроль
Итоговый контроль экзамен 0-100
Политика оценивания результатов обучения по видам работ
Вид задания 90-100 70-89 50-69 0-49
Отлично Хорошо Удовлетворительно Неудовлетворительно
Форма оценки

Итоговая оценка знаний обучающего по дисциплине осуществляется по 100 балльной системе и включает:

  • 40% результата, полученного на экзамене;
  • 60% результатов текущей успеваемости.

Формула подсчета итоговой оценки:

И= 0,6 Р1+Р2 +0,4Э
2

 

где, Р1, Р2 – цифровые эквиваленты оценок первого, второго рейтингов соответственно; Э – цифровой эквивалент оценки на экзамене.

Итоговая буквенная оценка и ее цифровой эквивалент в баллах:

Буквенная система оценки учебных достижений обучающихся, соответствующая цифровому эквиваленту по четырехбалльной системе:

Оценка по буквенной системе Цифровой эквивалент Баллы (%-ное содержание) Оценка по традиционной системе
A 4.0 95-100 Отлично
A- 3.67 90-94
B+ 3.33 85-89 Хорошо
B 3.0 80-84
B- 2.67 75-79
C+ 2.33 70-74
C 2.0 65-69 Удовлетворительно
C- 1.67 60-64
D+ 1.33 55-59
D 1.0 50-54
FX 0.5 25-49 Неудовлетворительно
F 0 0-24
Темы лекционных занятий
  • Тема 1