Рабочая программа учебной дисциплины Направление подготовки 090900. 62 Информационная безопасность - davaiknam.ru o_O
Главная
Поиск по ключевым словам:
Похожие работы
Название работы Кол-во страниц Размер
Рабочая программа учебной дисциплины Направление подготовки 090900. 2 549.8kb.
Рабочая программа учебной дисциплины Направление подготовки 090900. 1 302.56kb.
Рабочая программа учебной дисциплины Направление подготовки 090900. 1 468.7kb.
Рабочая программа учебной дисциплины Направление подготовки: 090900. 1 384.72kb.
Рабочая программа учебной дисциплины Направление подготовки 090900. 1 276.22kb.
Рабочая программа учебной дисциплины Направление подготовки 090900. 1 368.91kb.
Рабочая программа учебной дисциплины Направление подготовки 090900. 1 371.38kb.
Рабочая программа учебной дисциплины Направление подготовки 090900. 2 444.12kb.
Рабочая программа учебной дисциплины Направление подготовки 090900. 1 342.84kb.
Рабочая программа учебной дисциплины Направление подготовки 090900. 1 303.72kb.
Рабочая программа учебной дисциплины 2 516.25kb.
математические методы в экономике 2 534.46kb.
Направления изучения представлений о справедливости 1 202.17kb.

Рабочая программа учебной дисциплины Направление подготовки 090900. 62 Информационная - страница №1/3

министерство образования и науки российской федерации

ФЕДЕРАЛЬНОЕГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ

ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

«Оренбургский государственный институт менеджмента»

ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И

МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА




Рабочая программа учебной дисциплины

Направление подготовки 090900.62 - Информационная безопасность

Профиль подготовки Организация и технологии защиты информации

Квалификация (степень) выпускника Бакалавр

Форма обучения очная

Оренбург 2011

УДК

ББК


М

Обсуждена на заседании кафедры «Естественнонаучных и математических дисциплин» от 1 сентября 2011 г., протокол № 1.


Принята Учебно-методическим советом от 31.05. 2012г., протокол № 9.
Утверждена приказом ректора от 10.07.2012 г. № 145-т
Составитель: Н. П. Мошуров



М

Теория вероятностей и математическая статистика : рабочая программа учебной дисциплины / сост. Н. П. Мошуров. – Оренбург : ОГИМ, 2011. – 30 с.

Рабочая программа учебной дисциплины «Теория вероятностей и математическая статистика» определяет её содержание, объём, порядок изучения и преподавания студентам очной формы обучения направления подготовки 090900.62 – «Информационная безопасность». Программа составлена в соответствии с ФГОС ВПО направления подготовки 090900.62 – «Информационная безопасность» и Положением «Рабочая программа учебной дисциплины, реализуемая по федеральному государственному образовательному стандарту высшего профессионального образования».

Рабочая программа учебной дисциплины «Теория вероятностей и математическая статистика» адресована студентам очной формы, обучающимся в Институте по направлению подготовки 090900.62 – «Информационная безопасность».



УДК

ББК



© Мошуров Н. П., составление, 2011

© ГОУВПО «ОГИМ», 2011

Содержание





1 Цели освоения дисциплины…………………..………………............. 4

2 Место дисциплины в структуре ООП ВПО …………………………. 4

3 Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины ..................…………………………………………………...5

4 Структура и содержание дисциплины.................……………………...6

4.1 Распределение трудоемкости в часах по всем видам аудиторной и самостоятельной работы студентов ……………………….6

4.2 Наименование тем, их содержание............................................7

4.3 Тематический план изучения дисциплины...............................8

4.3.1 Очная форма обучения…...............................................8

5 Образовательные технологии...…………………………………….......9

6 Оценочные средства для текущего контроля успеваемости, промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины и учебно-методическое обеспечение самостоятельной работы студентов……………………………………………………...................... 11

6.1 Система и формы контроля......................................................11

6.2 Критерии оценки качества знаний студентов.........................11

6.3 Учебно-методическое обеспечение самостоятельной работы студентов...........................................................................................12

6.3.1 Примерные варианты контрольных работ ................12

6.3.2 Примерные варианты расчетно – графических работ ………………………………………………………………..16

6.3.3 Примерный перечень вопросов к зачету …………...20

6.3.4 Примерный перечень вопросов к экзамену по всему курсу………………………………………………………....20

6.3.5 Примерные тестовые задания для контроля качества усвоения материала ..............................................................22

7 Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины ..26

7.1 Основная литература……………………………………....…26

7.2 Дополнительная литература……………………………....…27

7.3 Программное обеспечение и Интернет-ресурсы...................28

8 Материально-техническое обеспечение дисциплины.................……28

1 цели освоения дисциплины
Цель: формирование, основополагающих знаний, умений, навыков и компетенций у студентов в области выбранного профиля подготовки – Организация и технологии защиты информации.

Задачи:

1) теоретический компонент:

  • получить базовые представления о целях и задачах теории вероятностей и математической статистики, роли теории вероятностей и математической статистики в современном обществе и профессиональной деятельности;

  • изучить основные понятия и разделы теории вероятностей и математической статистики;

  • знать содержание таких разделов как случайные события, случайные величины, системы случайных величин, предельные теоремы теории вероятностей, основы математической статистики, случайные функции;

2) познавательный компонент:

  • владеть информацией об основных ученых работавших в этом направлении науки;

  • уметь привести примеры применения теории вероятностей и математической статистики в профессиональной деятельности ;

3) практический компонент:

  • знать основные аксиомы теории вероятностей, основы теории вероятностей, необходимые для решения технических задач;

  • уметь применять методы теории вероятностей и математической статистики для решения практических задач;

  • получить базовые навыки решения задач по теории вероятностей и математической статистики;

  • приобрести навыки логически правильно мыслить, проводить анализ полученной информации, вести дискуссии по основным проблемам теории вероятностей и математической статистики.


2 МЕСТО ДИСЦИПЛИНЫ В СТРУКТУРЕ ООП ВПО
 Дисциплина «Теория вероятностей и математическая статистика» (ТВ и МС) относится к базовой части математического и естественнонаучного цикла (Б.2), предназначенной для студентов, обучающихся по направлению подготовки 090900.62 – «Информационная безопасность».

Дисциплины, освоение которых студентами необходимо для изучения «ТВ и МС»: математический анализ, информатика.



Для освоения данной дисциплины студент должен;

Знать: основы традиционного курса математического анализа, в частности, умение интегрировать, дифференцировать. Слушатель должен быть знаком с элементами теории множеств, с понятием интеграла и его простейшими свойствами.

Уметь: применять математический аппарат.

Владеть: навыками работы с компьютером.
Зна­ния, по­лу­чен­ные обу­чае­мы­ми по дис­ци­п­ли­не «Тео­рия ве­ро­ят­но­стей и ма­те­ма­ти­че­ская ста­ти­сти­ка», не­по­сред­ст­вен­но ис­поль­зу­ют­ся при изу­че­нии дис­ци­п­лин ба­зо­во­го цик­ла:

  • «Фи­зи­ка»;

  • «Тео­рия ин­фор­ма­ции»,

и дис­ци­п­лин про­фес­сио­наль­но­го цик­ла:

  • «Крип­то­гра­фи­че­ские ме­то­ды за­щи­ты ин­фор­ма­ции»;

  • «Се­ти и сис­те­мы пе­ре­да­чи ин­фор­ма­ции».


3 КОМПЕТЕНЦИИ ОБУЧАЮЩЕГОСЯ, ФОРМИРУЕМЫЕ В РЕЗУЛЬТАТЕ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ
Процесс изучения дисциплины направлен на формирование элементов следующих компетенций в соответствии с ФГОС ВПО и ООП ВПО по данному направлению подготовки:

а) общекультурных (ОК):

  • спо­соб­но­стью к обоб­ще­нию, ана­ли­зу, вос­при­ятию ин­фор­ма­ции, по­ста­нов­ке це­ли и вы­бо­ру пу­тей ее дос­ти­же­ния, вла­деть куль­ту­рой мыш­ле­ния (ОК-8);

  • спо­соб­но­стью ло­ги­че­ски вер­но, ар­гу­мен­ти­ро­ва­но и яс­но стро­ить уст­ную и пись­мен­ную речь, пуб­лич­но пред­став­лять соб­ст­вен­ные и из­вест­ные на­уч­ные ре­зуль­та­ты, вес­ти дис­кус­сии (ОК-9);

  • спо­соб­но­стью к са­мо­раз­ви­тию, са­мо­реа­ли­за­ции, при­об­ре­те­нию но­вых зна­ний, по­вы­ше­нию сво­ей ква­ли­фи­ка­ции и мас­тер­ст­ва (ОК-11);

  • спо­соб­но­стью кри­ти­че­ски оце­ни­вать свои дос­то­ин­ст­ва и не­дос­тат­ки, оп­ре­де­лять пу­ти и вы­брать сред­ст­ва раз­ви­тия дос­то­инств и уст­ра­не­ния не­дос­тат­ков (ОК-12).

б) профессиональных (ПК):

  • спо­соб­но­стью ис­поль­зо­вать ос­нов­ные ес­те­ст­вен­но­на­уч­ные за­ко­ны, при­ме­нять ма­те­ма­ти­че­ский ап­па­рат в про­фес­сио­наль­ной дея­тель­но­сти, вы­яв­лять сущ­ность про­блем, воз­ни­каю­щих в хо­де про­фес­сио­наль­ной дея­тель­но­сти (ПК-1);

  • спо­соб­но­стью по­ни­мать сущ­ность и зна­че­ние ин­фор­ма­ции в раз­ви­тии со­вре­мен­но­го об­ще­ст­ва, при­ме­нять дос­ти­же­ния ин­фор­ма­ти­ки и вы­чис­ли­тель­ной тех­ни­ки, пе­ре­ра­ба­ты­вать боль­шие объ­е­мы ин­фор­ма­ции про­во­дить це­ле­на­прав­лен­ный по­иск в раз­лич­ных ис­точ­ни­ках ин­фор­ма­ции по про­фи­лю дея­тель­но­сти, в том чис­ле в гло­баль­ных ком­пь­ю­тер­ных сис­те­мах (ПК-2).

в) экс­пе­ри­мен­таль­но-ис­сле­до­ва­тель­ская дея­тель­ность:

    • спо­соб­но­стью при­ме­нять ме­то­ды ана­ли­за изу­чае­мых яв­ле­ний, про­цес­сов и про­ект­ных ре­ше­ний (ПК-20);

    • спо­соб­но­стью осу­ще­ст­в­лять под­бор, изу­че­ние и обоб­ще­ние на­уч­но-тех­ни­че­ской ли­те­ра­ту­ры, нор­ма­тив­ных и ме­то­ди­че­ских ма­те­риа­лов по во­про­сам обес­пе­че­ния ин­фор­ма­ци­он­ной безо­пас­но­сти (ПК-24).

В ре­зуль­та­те изу­че­ния дис­ци­п­ли­ны обу­чае­мый дол­жен:



Знать:

  • ос­нов­ные по­ня­тия и ме­то­ды тео­рии ве­ро­ят­но­стей и ма­те­ма­ти­че­ской ста­ти­сти­ки;

  • ма­те­ма­ти­че­ские ме­то­ды об­ра­бот­ки экс­пе­ри­мен­таль­ных дан­ных;

Уметь:

  • ис­поль­зо­вать ма­те­ма­ти­че­ские ме­то­ды и мо­де­ли для ре­ше­ния при­клад­ных за­дач;

Вла­деть:

  • ме­то­да­ми ко­ли­че­ст­вен­но­го ана­ли­за про­цес­сов об­ра­бот­ки, по­ис­ка и пе­ре­да­чи ин­фор­ма­ции.


Приобрести опыт: определения по статистическим данным законов распределения случайных величин и их параметров.


4 СТРУКТУРА И СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
Общая трудоемкость дисциплины «Теория вероятностей и математическая статистика» составляет 4 зачетные единицы или 144 часа.
4.1 Распределение трудоемкости в часах по всем видам аудиторной и самостоятельной работы студентов
Таблица 4.1 – Виды аудиторной и самостоятельной работы студентов по дисциплине (очная форма обучения)


Вид занятий

Количество часов в семестре

Всего часов

1

2

очн.

очн.

очн.

Лекции (Л)

18

18

36

Лабораторные работы (ЛР)










Практические занятия (ПЗ)

18

18

36

Семинарские занятия (Сем.)










Самостоятельная работа, в т.ч.

20

21

41

Подготовка к практическим (семинарским) занятиям (ПкЗ)

15

16

31

Изучение тем дисциплины, выносимых для самостоятельного изучения (СИ)










Расчетно - графическая работа (РГР)

5

5

10

Конспектирование первоисточников (КПИ)










Форма рубежного контроля, в т.ч.










Зачет

+







Экзамен




27

27

Итого часов:

52

88

144*

* в том числе КСР 4 часа
4.2 Наименование тем, их содержание
Раз­дел 1. Тео­рия ве­ро­ят­но­стей.
Те­ма 1. Ал­геб­ра сов­па­де­ний.

По­ня­тие со­бы­тия в тео­рии ве­ро­ят­но­стей, Опе­ра­ции над со­бы­тия­ми и их ос­нов­ные свой­ст­ва. Тео­ре­ти­ко-мно­же­ст­вен­ная ана­ло­гия. Изо­бра­же­ние со­бы­тий в ви­де диа­грамм Вен­на. Про­стран­ст­во эле­мен­тар­ных со­бы­тий.


Те­ма 2. Ве­ро­ят­но­ст­ное про­стран­ст­во.

Ак­сио­мы ве­ро­ят­но­сти. Клас­си­че­ское оп­ре­де­ле­ние ве­ро­ят­но­сти. Гео­мет­ри­че­ские ве­ро­ят­но­сти. Ста­ти­сти­че­ское оп­ре­де­ле­ние ве­ро­ят­но­сти.


Те­ма 3. Ос­нов­ные тео­ре­мы тео­рии ве­ро­ят­но­стей.

Тео­ре­ма сло­же­ния. За­ви­си­мость сов­па­де­ний. Ус­лов­ные ве­ро­ят­но­сти. Тео­ре­ма ум­но­же­ния. Фор­му­ла пол­ной ве­ро­ят­но­сти. Фор­му­ла пе­ре­оцен­ки ги­по­тез. Схе­ма Бер­нул­ли.



Те­ма 4. Од­но­мер­ные слу­чай­ные ве­ли­чи­ны.

Оп­ре­де­ле­ние слу­чай­ной ве­ли­чи­ны. За­кон рас­пре­де­ле­ния слу­чай­ной ве­ли­чи­ны. Функ­ция рас­пре­де­ле­ния и её свой­ст­ва. Дис­крет­ные слу­чай­ные ве­ли­чи­ны. Ряд рас­пре­де­ле­ния. Функ­ция рас­пре­де­ле­ния дис­крет­ной слу­чай­ной ве­ли­чи­ны. Не­пре­рыв­ные слу­чай­ные ве­ли­чи­ны. Плот­ность рас­пре­де­ле­ния и её свой­ст­ва.


Те­ма 5. Чи­сло­вые ха­рак­те­ри­сти­ки слу­чай­ных ве­ли­чин.

Ма­те­ма­ти­че­ское ожи­да­ние, дис­пер­сия слу­чай­ных ве­ли­чин и их свой­ст­ва. Мо­мен­ты. Про­из­во­дя­щие и ха­рак­те­ри­сти­че­ские функ­ции. Не­ра­вен­ст­во Че­бы­ше­ва. Пра­ви­ло 3 сигм.



Те­ма 6. Ос­нов­ные рас­пре­де­ле­ния слу­чай­ных ве­ли­чин.

Гео­мет­ри­че­ское, ги­пер­геометри­че­ское рас­пре­де­ле­ния. Рас­пре­де­ле­ние Пу­ас­со­на. Нор­маль­ное, по­ка­за­тель­ное, рав­но­мер­ное рас­пре­де­ле­ния. Пре­дель­ные тео­ре­мы.



Те­ма 7. Мно­го­мер­ные слу­чай­ные ве­ли­чи­ны.

Не­пре­рыв­ные и дис­крет­ные дву­мер­ные слу­чай­ные ве­ли­чи­ны. Функ­ция рас­пре­де­ле­ния, Мат­ри­ца рас­пре­де­ле­ния. Плот­ность рас­пре­де­ле­ния.



Те­ма 8. Чи­сло­вые ха­рак­те­ри­сти­ки мно­го­мер­ных слу­чай­ных ве­ли­чин.

Цен­траль­ные и на­чаль­ные мо­мен­ты. Кор­ре­ля­ци­он­ный мо­мент. Ко­эф­фи­ци­ент кор­ре­ля­ции. Кор­ре­ля­ци­он­ная мат­ри­ца.


Те­ма 9. Пре­дель­ные тео­ре­мы.

Тео­ре­ма Че­бы­ше­ва. За­кон боль­ших чи­сел. Тео­ре­ма Му­ав­ра-Ла­п­ла­са и ее след­ст­вия.


Раз­дел 2. Ма­те­ма­ти­че­ская ста­ти­сти­ка.
Те­ма 10. Вы­бо­роч­ный ме­тод.

Ва­риа­ци­он­ные ря­ды. Эм­пи­ри­че­ская функ­ция рас­пре­де­ле­ния. По­ли­гон и гис­то­грам­ма. Вы­бо­роч­ные мо­мен­ты.


Те­ма 11. Оцен­ки па­ра­мет­ров рас­пре­де­ле­ния.

То­чеч­ные оцен­ки Ме­тод мо­мен­тов. Ме­тод наи­боль­ше­го прав­до­по­до­бия Ин­тер­валь­ные оцен­ки не­из­вест­ных па­ра­мет­ров.



Те­ма 12. Ста­ти­сти­че­ская про­вер­ка ги­по­тез.

Ошиб­ки 1 и 2 ро­да. Уро­вень зна­чи­мо­сти и мощ­ность кри­те­рия. Кри­те­рии со­гла­сия. Про­вер­ка ги­по­те­зы о ви­де рас­пре­де­ле­ния кри­те­рия­ми Пир­со­на и Кол­мо­го­ро­ва. Рас­пре­де­ле­ния, встре­чаю­щие­ся в за­да­чах ма­те­ма­ти­че­ской ста­ти­сти­ки: рас­пре­де­ле­ние χ2, Стью­ден­та, Фи­ше­ра.


Те­ма 13. Тео­рия кор­ре­ля­ции.

Ли­ней­ная кор­ре­ля­ция. Ме­тод наи­мень­ших квад­ра­тов. Кри­во­ли­ней­ная кор­ре­ля­ция. Ран­го­вая кор­ре­ля­ция.


Те­ма 14. Од­но­фак­тор­ный дис­пер­си­он­ный ана­лиз.

Оди­на­ко­вое чис­ло ис­пы­та­ний на всех уров­нях. Не­оди­на­ко­вое чис­ло ис­пы­та­ний на раз­лич­ных уров­нях.


Те­ма 15. Ме­тод ста­ти­сти­че­ских ис­пы­та­ний.

Ра­зыг­ры­ва­ние дис­крет­ной слу­чай­ной ве­ли­чи­ны. Ра­зыг­ры­ва­ние не­пре­рыв­ной слу­чай­ной ве­ли­чи­ны. Рас­чет на­дёж­но­сти про­стей­ших сис­тем ме­то­дом Мон­те-Кар­ло.


4.3 Тематический план изучения дисциплины
4.3.1 Очная форма обучения
Таблица 4.2 Тематический план изучения дисциплины


темы


Наименование разделов, тем

Аудиторная работа, час

Самостоятельная работа

Общий объём часов

Л

ПЗ

КСР

Всего

Часы

Виды




1

2

3

4

5

6

7

8

9

1 семестр




Раз­дел 1.

Тео­рия ве­ро­ят­но­стей.


























Ал­геб­ра сов­па­де­ний.

2

2




4

2

ПкЗ

6



Ве­ро­ят­но­ст­ное про­стран­ст­во.

2

2

0.25

4,25

2

ПкЗ РГР

6,25



Ос­нов­ные тео­ре­мы тео­рии ве­ро­ят­но­стей.

2

1

0,25

3,25

2

ПкЗ

РГР


5,25



Од­но­мер­ные слу­чай­ные ве­ли­чи­ны.

2

2

0.25

4,25

3

ПкЗ РГР

7,25



Чи­сло­вые ха­рак­те­ри­сти­ки слу­чай­ных ве­ли­чин.

2

2

0,25

4,25

3

ПЗ РГР

7,25



Ос­нов­ные рас­пре­де­ле­ния слу­чай­ных ве­ли­чин.

2

2

0.25

4,25

2

ПкЗ РГР

6,25



Мно­го­мер­ные слу­чай­ные ве­ли­чи­ны.

2

1

0,25

3,25

2

ПкЗ РГР

5,25



Чи­сло­вые ха­рак­те­ри­сти­ки мно­го­мер­ных слу­чай­ных ве­ли­чин.

2

1

0.25

3,25

2

ПкЗ РГР

5,25



Пре­дель­ные тео­ре­мы.


2

2

0,25

4,25

2

ПкЗ

6,25

2 семестр




Раз­дел 2. Ма­те­ма­ти­че­ская ста­ти­сти­ка.
























Вы­бо­роч­ный ме­тод.

2

2




4

3

ПкЗ РГР

7



Оцен­ки па­ра­мет­ров рас­пре­де­ле­ния

4

2

0,5

6,5

4

ПкЗ РГР

10,5



Ста­ти­сти­че­ская про­вер­ка ги­по­тез.

4

4

0,5

8,5

4

ПкЗ РГР

12,5



Тео­рия кор­ре­ля­ции.

4

3

0,5

7,5

4

ПкЗ РГР

11,5



Од­но­фак­тор­ный дис­пер­си­он­ный ана­лиз.

4

3

0,5

7,5

4

ПкЗ РГР

11,5



Рубежный контроль




2




2

2




4




Итого часов:

36

36

4

76

41




117

5 Образовательные технологии

Для активизации познавательной деятельности студентов по освоению содержания дисциплины при реализации различных видов учебной работы, предусмотренных учебным планом, применяются информационные технологии. К ним относятся: использование компьютерных тестирующих средств оценки уровня знаний обучаемых, использование мультимедиа сопровождения лекций, электронных мультимедиа учебных пособий и интерактивные методы и технологии обучения (проблемные лекции, лекции-визуализации, технология проблемного обучения, технология развития критического мышления, групповая работа).


5.1 Интерактивные образовательные технологии, используемые в аудиторных занятиях

Удельный вес занятий, проводимых в интерактивных формах, должен составлять не менее 30 процентов от всего объема аудиторных занятий.

Таблица 5.1 – Технологии интерактивного обучения при разных формах занятий


Семестр

Вид

занятия


(Л, ПЗ)

Используемые интерактивные

образовательные технологии



Количество

часов


1, 2

Л


Чтение лекций с использование мультимедийного оборудования

(активная учебная лекция)

Проблемно-модульная технология (проблемная лекция)

36


ПЗ


Интеллект – карты (для самостоятельного обучения)

Метод ситуационных упражнений

Поисковый проект

Технология компьютерного обучения



8
6
6
4

Итого:

60


6 ОЦЕНОЧНЫЕ СРЕДСТВА ДЛЯ ТЕКУЩЕГО КОНТРОЛЯ УСПЕВАЕМОСТИ, ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ ПО ИТОГАМ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ И УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ СТУДЕНТОВ
6.1 Система и формы контроля
Контроль и оценка знаний студентов очной формы обучения осуществляется в соответствии с Положением о бально-рейтинговой системе контроля и оценки знаний студентов ОГИМ. Знания студентов заочной формы обучения оцениваются по традиционной системе оценки знаний.

Программой дисциплины в целях проверки прочности усвоения материала предусматривается проведение различных форм контроля:



  1. Предварительный контроль необходим для установления исходного уровня знаний студентов.


  2. следующая страница >>



История — продукт выделений желез миллиона историков. Джон Стейнбек
ещё >>