Статистическое моделирование и прогнозирование

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: 6

Пререквизиты:

• Теория вероятностей и математическая статистика

Трудоемкость дисциплины:

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.

Политика оценивания результатов обучения по видам работ

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:

 

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:

Темы лекционных занятий

• Тема 1