Правила выполнения и оформления
Министерство образования и науки Луганской Народной Республики
Индустриальный техникум ДонГТУ
Методические рекомендации
Для самостоятельной работы
Студентов
по дисциплине «Теория вероятностей и
Математическая статистика»
для студентов специальности
09.02.03 «Программирование в компьютерных системах»
Алчевск
2016
| Разработала | _____________ | Л.Л. Кузьмина – преподаватель высшей категории, старший преподаватель |
| Рецензент | _____________ | Л.С. Филоненко – преподаватель высшей категории |
| Утверждено на заседании Методического совета | __________Л.Л. Кузьмина председатель Методического совета ИТ ДонГТУ |
Рассмотрено и одобрено на заседании цикловой комиссии
«Информатики и компьютерной техники»
Протокол от «___» ________ 2016 г. № __
Председатель комиссии
_____________О.Ю. Ленкова
Содержание
| Введение | 4 |
| Инструкция о модульно-рейтинговой системе текущего и итогового контроля уровня знаний студентов | 7 |
| Оценка элементов модулей дисциплины «Теория вероятностей и математическая статистика» | 9 |
| Модуль № 1 | 10 |
| Модуль № 2 | 26 |
| Модуль № 3 | 38 |
| Варианты семестрового задания | 46 |
| Приложения | 72 |
| Литература | 76 |
Введение
Целью изучения курса «Теория вероятностей и математическая статистика» является формирование знания, умений и навыков, необходимых для изучения закономерностей массовых однородных случайных событий. Теория вероятности имеет непосредственный выход на прикладные задачи: определение надежности систем, анализ технологических процессов, проверка достоверности информации, планирования и организации производства и другие.
|
|
|
В настоящее время получение новой информации, новых знаний, переход от объекта к компьютеру невозможно без развитой методологии, которая раскрывает истинные возможности вычислительной техники.
Суть этой методологии заключается в единстве трех этапов «модель–алгоритм–программа». Кроме высококвалифицированных специалистов, разрабатывающих задачи, необходим широкий круг пользователей, которые способны раскрыть методологические возможности вычислительной техники при решении конкретных задач, обеспечить переход от академических приложений математического моделирования к отраслям массового производства.
Все знания и навыки, которые были получены при изучении дисциплины, могут быть использованы в процессе изучения специальных дисциплин, при выполнении курсового проекта, а также в практической работе на производстве.
|
|
|
На изучение дисциплины отводится 108 часов, из них 60 – аудиторных занятий и 48 – на самостоятельную работу студента. Изучать материал следует систематически и в той последовательности, которая предусмотрена программой дисциплины.
Для полного и успешного изучения дисциплины запланированы следующие виды занятий:
1. Изучение материала по основным вопросам курса на лекционных занятиях
2. Выполнения практических работ и расчетных заданий.
3. Самостоятельное изучение отдельных вопросов с использованием этих методических рекомендаций и литературы, которую необходимо использовать для изучения дисциплины. Самостоятельная работа предусматривает подготовку студентов к практическим работам, практическим занятиям, контрольным работам, выполнению расчетных заданий, семестрового задания и тому подобное.
Организация самостоятельной работы студентов предполагает внедрение в деятельность таких приемов работы: смысловой переработки текстов, закрепления учебного материала, усвоения обобщенных способов решения заданий, приемы краткой, самой рациональной записи (выписывание, планы, тезисы, конспекты, общие приемы работ с книгой); общие приемы запоминания; концентрирование внимания на использовании студентами разных видов самоконтроля, поэтапную проверку своей работы, общие приемы поиска дополнительной информации (работы с библиографическими справками, каталогами, словарями).
|
|
|
Методические рекомендации к самостоятельной работе студентов содержат три модуля, оценку каждого его элемента. В первом модуле рассмотренные задачи с элементами комбинаторики, непосредственного подсчета вероятности, задачи, где используются теоремы умножения и сложения, формулы полной достоверности и Бейеса, формулы Бернулли и теоремы Муавра-Лапласа.
Второй модуль посвящен случайным величинам. В нем рассматриваются способы задания дискретных и непрерывных случайных величин, их числовые характеристики, а также некоторые законы распределения вероятности дискретных и непрерывных случайных величин.
Третий модуль посвящен элементам математической статистики, в которой рассматриваются вариационные ряды, интервальные оценки параметров статистического распределения и методы расчета характеристик выборки.
Каждый модуль заканчивается защитой данного модуля по контрольным вопросам.
При проработке лекции необходимо прочитать ее, выучить основные определения, термины и формулы, ответить на контрольные вопросы, которые есть после каждой лекции. Если возникли вопросы, то более детально разобрать вопрос по литературе, указанной в данной методике, или обратиться за консультацией к преподавателю.
|
|
|
Правила выполнения и оформления
семестрового задания:
- студент должен выполнить семестровое задание согласно своего варианта;
- семестровое задание следует выполнять в отдельной тетради чернилами любого цвета, кроме красного, оставляя поля для замечаний преподавателя;
- решение задач следует располагать в порядке номеров, указанных в заданиях, сохраняя номера задач;
- перед решением каждой задачи нужно выписать полностью условие;
- решение задач оформлять обстоятельно и аккуратно, объясняя все действия;
- семестровое задание, выполненное не по своему варианту, не засчитываются;
- по получении проверенной работы студент должен исправить в ней все отмеченные ошибки и недостатки.
Инструкция
Дата добавления: 2019-09-13; просмотров: 126; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!