Статистический анализ и обработка экспериментальных данных
Описание: Дисциплина изучает различные методы обработки биомедицинских сигналов и данных, включая способы представления информации и статистические методы анализа экспериментальных данных. Она исследует классификацию многомерных наблюдений и задачи распознавания образов, подробно рассматривая различные методы распознавания и их применение для автоматического анализа биомедицинских сигналов. Также дисциплина изучает разные классы биомедицинских сигналов и методы их обработки на различных этапах: предварительную обработку, цифровую фильтрацию, распознавание форм и синтаксическую классификацию биосигналов.
Количество кредитов: 6
Трудоемкость дисциплины:
| Виды работ | часы |
|---|---|
| Лекции | 30 |
| Практические работы | 30 |
| Лабораторные работы | |
| СРОП | 30 |
| СРО | 90 |
| Форма итогового контроля | экзамен |
| Форма проведения итогового контроля | Экзамен |
Компонент: Вузовский компонент
Цикл: Профилирующие дисциплины
Цель
- Формирование навыков научной обработки экспериментальных данных, их анализа с применением статистических методов, оценки достоверности результатов и использования их в практических задачах.
Задача
- Обучить способам сбора, сортировки и группировки статистических данных.
- Научить вычислять основные статистические показатели, характеризующие экспериментальные результаты (среднее значение, дисперсию, стандартное отклонение и т.д.).
- Сформировать умения представлять данные с помощью графических и табличных методов.
- Развить навыки применения статистических методов проверки гипотез.
- Обучить методам корреляционного и регрессионного анализа.
- Научить оценивать точность, надежность и погрешность экспериментальных данных.
- Развить навыки обработки данных с использованием статистических программных средств (Excel, SPSS, MATLAB и др.).
Результат обучения: знание и понимание
- Знает основные теоретические понятия, методы и принципы дисциплины;
- Понимает основные термины, методологию и инструменты в области статистического анализа и обработки экспериментальных данных;
- Осознаёт области их применения, преимущества и ограничения;
- Умеет применять полученные знания для решения конкретных практических задач.
Результат обучения: применение знаний и пониманий
- Может применять полученные знания и понимание при выполнении практических и лабораторных работ;
- Умеет применять методы статистического анализа к реальным данным;
- Способен адаптировать теоретические знания к практическим ситуациям и принимать решения;
- Может обрабатывать собранные данные и правильно интерпретировать результаты анализа.
Результат обучения: формирование суждений
- Умеет формировать мнение, основываясь на собранных данных и результатах анализа;
- Может сравнивать различные точки зрения и делать научно обоснованные выводы;
- Способен критически оценивать доказательства и аргументы при принятии решений;
- Может выбирать правильную позицию с точки зрения этики и профессиональной ответственности.
Результат обучения: коммуникативные способности
- Умеет ясно и понятно излагать свои мысли и результаты анализа;
- Может обмениваться мнениями в научной и профессиональной среде, приводя обоснованные аргументы;
- Способен работать в команде и эффективно сотрудничать с коллегами;
- Умеет структурировать и представлять сложную информацию в устной и письменной форме.
Результат обучения: навыки обучения или способности к учебе
- Способен самостоятельно осваивать новые знания и навыки;
- Привыкает к самообучению через поиск, анализ и отбор информационных источников;
- Умеет эффективно планировать учебный процесс и управлять временем;
- Проводит саморефлексию, оценивает и совершенствует своё профессиональное развитие.
Методы преподавания
Интерактивная лекция: управляемая дискуссия или беседа, модерация, показ слайдов или учебных фильмов, мозговой штурм, мотивационная речь.
Информационно-коммуникационные.
Поисково-исследовательские.
Решение учебных задач.
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 | Роль статистического анализа в науке и технике. Аннотация | 0-100 |
| Описательная статистика: основные показатели и их значение. Аннотация. | ||
| 2 рейтинг | Значение и области применения корреляционного анализа. Аннотация. | 0-100 |
| Статистические программы: сравнение пакетов Excel, SPSS, R | ||
| 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 | |
| Выполнение практических расчетных работ | Полное и качественное выполнение задания. Формулирование вывода по расчетам. Полные и правильные ответы на дополнительные вопросы. Полное понимание темы. Знание и умелое использование терминов. | Полное выполнение практического задания. Если на первый дополнительный вопрос дан неполный ответ, задается второй уточняющий вопрос. | Теоретические знания средние. Допускает ошибки в практических расчетах. Не отвечает на дополнительный вопрос. | Теоретические знания низкие. Допускает ошибки в расчетной работе. Не может привести доказательства или примеры. |
| Устные и письменные опросы по контрольным вопросам. | Демонстрирует системные теоретические знания, знает терминологию, логично и последовательно объясняет суть явлений и процессов, делает обоснованные выводы и обобщения, приводит примеры, свободно владеет монологической речью и показывает способность быстро отвечать на уточняющие вопросы. | Показывает прочные теоретические знания, знает терминологию, логично и последовательно объясняет суть, явления и процессы, делает обоснованные выводы и обобщения, приводит примеры, свободно владеет монологической речью, однако допускает незначительные ошибки, которые исправляются самостоятельно или с небольшой подсказкой преподавателя. | Показывает поверхностные теоретические знания, слабо сформированные навыки анализа явлений и процессов, не умеет делать обоснованные выводы и приводить примеры. Недостаточно владеет монологической речью, терминологией, логикой и последовательностью изложения. Допускает ошибки, которые может исправить только после замечаний преподавателя. | Показывает незнание теоретических основ предмета, отсутствие сформированных навыков анализа явлений и процессов, не способен делать обоснованные выводы и приводить примеры, слабо владеет монологической речью, не знает терминологию, демонстрирует отсутствие логичности и последовательности изложения, допускает ошибки, которые не может исправить даже после замечаний преподавателя, отказывается отвечать на уроке. |
| Экзамен | Даны правильные и полные ответы на все теоретические вопросы; практическое задание полностью выполнено; материал изложен грамотно с сохранением логической последовательности; проявлены творческие способности. | Даны правильные, но неполные ответы на все теоретические вопросы, допущены незначительные ошибки или неточности; практическое задание выполнено, но с небольшой ошибкой; материал изложен грамотно с сохранением логической последовательности. | Ответы на теоретические вопросы в основном правильные, но неполные, допущены неточности и логические ошибки в выводах; практическое задание выполнено не полностью; материал изложен правильно, но нарушена логическая последовательность. | Ответы на теоретические вопросы содержат грубые ошибки; практическое задание не выполнено; в презентации ответа допущены грамматические и терминологические ошибки, нарушена логическая последовательность. |
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
- Основы статистического анализа – Понятие статистики, её цели и роль в научных исследованиях
- Виды данных и методы их сбора – Качественные и количественные данные, способы получения экспериментальных данных
- Систематизация и табулирование данных – Группировка данных, представление их в виде таблиц и диаграмм
- Описательная статистика: меры центральной тенденции – Понятия среднего значения, медианы, моды и их вычисление
- Описательная статистика: меры разброса – Дисперсия, стандартное отклонение, коэффициент вариации
- Графическое представление данных – Гистограмма, полигон, ящичная диаграмма (boxplot), другие виды диаграмм
- Понятие вероятности и распределения вероятностей – Основные свойства вероятности, дискретные и непрерывные распределения
- Нормальное распределение и его свойства – Кривая Гаусса, стандартное нормальное распределение, его параметры
- Проверка гипотез и ошибки – Нулевая и альтернативная гипотезы, ошибки I и II рода
- Доверительные интервалы – Методы расчета доверительных интервалов параметров
- Корреляционный анализ – Взаимосвязь между переменными, коэффициент корреляции
- Основы регрессионного анализа – Однофакторные и многофакторные регрессионные модели
- Дисперсионный анализ (ANOVA) – Метод оценки значимости различий между средними значениями нескольких групп
- Статистическая обработка результатов эксперимента – Этапы обработки и интерпретации практических данных
- Представление результатов статистического анализа – Оформление таблиц и графиков, подготовка отчёта и доклада
Основная литература
- Айтгалиева А.С. Основы статистики. – Алматы: Экономика, 2020.
- Смагулова Ж.К. Статистический анализ и эконометрика. – Астана: Фолиант, 2021.
- Калиева С.М. Методы обработки экспериментальных данных. – Алматы: Казахский университет, 2019.
- Тілеуғабылова С.Қ. Статистикалық есептеулер (Excel және SPSS ортасында). – Нұр-Сұлтан: Фолиант, 2021.
- Тлеугабылова С.К. Статистические вычисления (в среде Excel и SPSS). – Нур-Султан: Фолиант, 2021.
Дополнительная литература
- 1. Montgomery, D.C., Runger, G.C. Applied Statistics and Probability for Engineers. – Wiley, 2022.
- 2. Walpole, R.E., Myers, R.H. Probability and Statistics for Engineers and Scientists. – Pearson, 2021.
- 3. Chatfield, C. The Analysis of Time Series: An Introduction. – CRC Press, 2020.
- 4.Devore, J. Probability and Statistics for Engineering and the Sciences. – Cengage, 2021.
