Эксперт по сдаче вступительных испытаний в ВУЗах
В настоящее время одним из основных методов исследования различного рода явлений и процессов является математическое моделирование. В инструментарии экономической науки этот метод занимает одно из центральных мест.
Экономические явления характеризуются сложными взаимосвязями, изменяющимися под влиянием многочисленных факторов, каждый из которых в различной степе-ни влияет на поведение экономической системы, так, что развитие того или иного экономического процесса имеет в известной степени случайный характер. В связи с этим возникает необходимость использования математических моделей, адекватно описывающих подобного рода явления и процессы. Разработка и изучение абстрактных моделей случайных явлений составляют предмет одной из областей современной математики – теории вероятностей и математической статистики.
Изучение курса «Математическая статистика» обусловлено требованиями, предъявляемыми к современному специалисту, в числе которых общие: способность к логическому способу рассуждений и выводу соответствующих умозаключений, аналитическое мышление и т. п. и специальные: владение математическими методами решения прикладных задач с последующим анализом полученных результатов, способность к обобщению известных методов, использованию адекватных аналогий.
Следует особо отметить о необходимости овладения и активного использования в профессиональной деятельности средств вычислительной техники.
В результате изучения учебной дисциплины «Математическая статистика» учащийся обязан знать и уметь:
1. Понятие статистической модели.
2. Понятия вариационного ряда, интервального ряда, эмпирической функции распределе-
ния, полигона частот, гистограммы.
3. Формулы для вычисления статистических числовых характеристик.
4. Суть метода моментов и метода наибольшего правдоподобия.
5. Суть интервального оценивания.
6. Правило построения линейной и квадратичной регрессии.
7. Критерии согласия Пирсона и Колмогорова.
Студенты должны уметь:
1. Строить дискретные и непрерывные модели.
2. Находить статистические числовые характеристики.
3. Строить полигон частот, гистограмму и эмпирическую функцию распределения.
4. Находить точечные оценки по методам моментов и наибольшего правдоподобия.
5. Строить интервальные оценки.
6. Строить линейную и квадратичную регрессию.
7. Применять критерии Пирсона и Колмогорова.
В нашем институте действует балльно-рейтинговая система обучения.
Уважаемые студенты, Вам необходимо к каждой теме пройти интерактивные лекции, выполнить задания и творческий проект, поучаствовать в деловой игре. За каждый вид деятельности Вам начисляются баллы, указанные в скобках, максимальное количество баллов — 100.
Если Вы по курсу набираете менее 39% (итоговая строка оценок), то ваша оценка — неудовлетворительно,
40-60% — удовлетворительно,
61-80% — хорошо,
81-100% — отлично.
Ссылка на первоисточник:
http://www.bstu.ru/
