Рабочая программа учебной дисциплины Направление подготовки 080100. 62 «Экономика» Квалификация (степень) выпускника бакалавр - davaiknam.ru o_O
Главная
Поиск по ключевым словам:
страница 1страница 2
Похожие работы
Название работы Кол-во страниц Размер
Рабочая программа учебной дисциплины Направление подготовки 080100. 3 621.91kb.
Рабочая программа учебной дисциплины Направление подготовки 080100. 1 286.92kb.
Рабочая программа учебной дисциплины Направление подготовки 080100. 5 723.32kb.
Рабочая программа учебной дисциплины Направление подготовки 080100. 1 536.15kb.
Рабочая программа учебной дисциплины Направление подготовки 080500. 2 458.75kb.
Рабочая программа учебной дисциплины Направление подготовки 222000. 1 315.5kb.
Рабочая программа учебной дисциплины Направление подготовки 080200. 4 464.01kb.
Рабочая программа учебной дисциплины Направление подготовки 080200. 7 757.85kb.
Рабочая программа учебной дисциплины Направление подготовки 100700. 1 361.35kb.
Рабочая программа учебной дисциплины «гидравлика и аэромеханика»... 1 179.84kb.
Рабочая программа учебной дисциплины «основы маркетинга» Направление... 3 522.32kb.
Методические указания по их проведению, вопросы к экзамену, перечень... 1 211.15kb.
Направления изучения представлений о справедливости 1 202.17kb.

Рабочая программа учебной дисциплины Направление подготовки 080100. 62 «Экономика» - страница №1/2

министерство образования и науки российской федерации

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ

ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

«Оренбургский государственный институт менеджмента»


Теория вероятностей и математическая статистика
Рабочая программа учебной дисциплины

Направление подготовки 080100.62 – «Экономика»

Квалификация (степень) выпускника бакалавр

Форма обучения очная, заочная, заочная, осуществляемая в сокращенные сроки

Оренбург

2012
УДК

ББК

Б

Обсуждена на заседании кафедры «Естетвеннонаучных и математических дисциплин» от 28 .08. 2012 г., протокол № 1.



Принята Учебно-методическим советом от 30.08.2012 г., протокол № 10.

Утверждена приказом ректора № 174а/т от 06 сентября 2012г.


Составитель: Н.С Бартенева


Б

Теория вероятностей и математическая статистика : рабочая программа учебной дисциплины / сост. Н. С. Бартенева– Оренбург : ОГИМ, 2012. – 21 с.

Рабочая программа учебной дисциплины «Теория вероятностей и математическая статистика» определяет её содержание, объём, порядок изучения и преподавания студентам очной и заочной форм обучения направления подготовки 080100.62 – «Экономика». Программа составлена в соответствии с ФГОС ВПО направления подготовки 080100.62 – «Экономика» и Положением «Рабочая программа учебной дисциплины, реализуемая по федеральному государственному образовательному стандарту высшего профессионального образования», принятым в институте.



Рабочая программа учебной дисциплины «Теория вероятностей и математическая статистика» адресована студентам очной и заочной форм, обучающимся в Институте по направлению подготовки 080100.62 – «Экономика».

УДК

ББК



© Бартенева Н.С. составление, 2012

© Оформление. ФГБОУ ВПО «ОГИМ», 2012


Содержание


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

4

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

5

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

6

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

7

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

7

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

8

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

10

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

11

4.3.2 Заочная форма обучения..................................................

12

4.3.3 Заочная форма обучения, осуществляемая в сокращенные сроки...................................................................

13

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

14

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

15

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

15

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

15

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

16

6.3.1 Материалы курса, выносимые студентам очной формы обучения для самостоятельного изучения...........

6.3.2 Примерные варианты контрольных работ для студентов заочной формы обучения.................................



16
17

6.3.3 Примерный перечень вопросов к экзамену по всему курсу……………………………………………………………

19

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

21

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

21

7.3 Авторские издания………………………………………………

21


1 цели освоения дисциплины
Дисциплина «Теория вероятностей и математическая статистика» ставит своей целью:

  • развитие у студентов логического и алгоритмического мышления;

  • формирование у обучаемых математических знаний для успешного овладения общенаучными дисциплинами на необходимом научном уровне;

  • получение базовых знаний и формирование основных навыков по теории вероятностей и математической статистике, необходимых для решения задач, возникающих в практической экономической деятельности.

Задачи дисциплины:

В результате изучения дисциплины «Теория вероятностей и математическая статистика» студенты должны владеть основными математическими понятиями курса; уметь использовать теоретико-вероятностный и статистический аппарат для решения теоретических и прикладных задач экономики уметь решать типовые задачи, иметь навыки работы со специальной математической литературой.


2 МЕСТО ДИСЦИПЛИНЫ В СТРУКТУРЕ ООП ВПО
Дисциплина «Теория вероятностей и математическая статистика» относится к базовой части математического и естественнонаучного цикла (Б 2), предназначенной для студентов, обучающихся по направлению подготовки 080100.62 – «Экономика».

Материалы курса могут быть использованы для разработки и применения численных методов решения задач из многих областей знания, для построения и исследования математических моделей таких задач. Дисциплина является модельным прикладным аппаратом для изучения студентами факультета «Экономики» математической компоненты своего профессионального образования.



Дисциплины, для которых освоение данной дисциплины необходимо как предшествующее:

  • эконометрика;

  • экономическая информатика;

  • микроэкономика, макроэкономика.


3 КОМПЕТЕНЦИИ ОБУЧАЮЩЕГОСЯ, ФОРМИРУЕМЫЕ В РЕЗУЛЬТАТЕ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ
Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетенций:

  • овладение основными методами, способами и средствами получения, хранения, переработки информации, навыками работы с компьютером как средством управления информацией, способностью работать с информацией в глобальных сетях (ОК-13);

  • способностью собирать и проанализировать исходные данные, необходимые для расчета экономических и социально-экономических показателей, характеризующих деятельность хозяйствующих субъектов (ПК - 1);

  • способностью осуществлять сбор, анализ и обработку данных, необходимых для решения поставленных экономических задач (ПК - 4);

  • способностью выбирать инструментальные средства для обработки экономических данных в соответствии с поставленной задачей, анализировать результаты расчетов и обосновывать полученные выводы (ПК-5);

  • способностью на основе описания экономических процессов и явлений строить стандартные теоретические и экономические модели, анализировать и содержательно интерпретировать полученные результаты (ПК-6);

  • способен использовать для решения аналитических и исследовательских задач современные технические средства и информационные технологии (ПК-10).

В результате изучения дисциплины студент должен:

Знать:

  • основы теории вероятностей и математической статистики, необходимые для решения финансовых и экономических задач;

Уметь:

  • применять теоретико-вероятностные и статистические методы для решения экономических задач

Владеть:

  • навыками применения современного математического инструментария для решения экономических задач;

  • методикой построения, анализа и применения математических моделей для оценки состояния и прогноза развития экономических явлений и процессов (в части компетенций, соответствующих методам теории вероятностей и математической статистики).

4 СТРУКТУРА И СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
Общая трудоемкость дисциплины «Теории вероятностей и математической статистики» составляет 5 зачетных единиц или 180 часов.

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

3

очн.

Очн.

Лекции (Л)

72

72

Практические (Пр.)

36

36

Самостоятельная работа, в т.ч.

34

34

Подготовка к практическим (семинарским) занятиям (ПЗ)

24

24

Изучение тем дисциплины, выносимых для самостоятельного изучения (СИ)

10

10

Форма рубежного контроля

Экзамен (36)

Экзамен (36)

Итого часов:

178

180*

* В том числе КСР – 2 часа
Таблица 4.2 – Виды аудиторной и самостоятельной работы студентов по дисциплине (заочная форма обучения)

Вид занятий

Количество часов в семестре

Всего часов

2

3

Лекции (Л)

6




6

Семинарские занятия (Сем.)

4




4

Самостоятельная работа, в т.ч.

10

151

161

Подготовка к практическим (семинарским) занятиям (ПЗ)

10




10

Изучение тем дисциплины, выносимых для самостоятельного изучения (СИ)




100

100

Выполнение контрольных работ (к.р.)




51

51

Форма рубежного контроля




Экзамен (9)

Экзамен (9)

Итого часов:

20

160

180

Таблица 4.3 – Виды аудиторной и самостоятельной работы студентов по дисциплине (заочная форма обучения, осуществляемая в сокращенные сроки)




Вид занятий

Количество часов в семестре


Всего часов

1

2

Заочн.

Лекции (Л)

6




6

Семинарские занятия (Сем.)

4




4

Самостоятельная работа, в т.ч.

10

143

153

Подготовка к практическим (семинарским) занятиям (ПЗ)

10




10

Изучение тем дисциплины, выносимых для самостоятельного изучения (СИ)




100

100

Конспектирование первоисточников (КПИ)










Выполнение контрольных работ (к.р.)




43

43

Форма рубежного контроля




Экзамен (9)

Экзамен (9)

Итого часов:




172

180*

* В том числе КСР – 8 часов

4.2 Наименование тем, их содержание
Тема 1 Предмет теории вероятностей.

Основные понятия теории вероятностей. Случайные события. Классификация случайных событий. Пространство элементарных событий. Классическое определение вероятности, статистическое определение. Непосредственное вычисление вероятностей. Комбинаторика.


Тема 2 Основные формулы для вычисления вероятности

Теорема вероятности суммы конечного числа несовместных событий. Условные вероятности. Теорема вероятности произведения событий. Зависимые, независимые события. Формула полной вероятности и Байса.


Тема.3 Последовательность повторных независимых испытаний

Последовательность испытаний, схема Бернулли. Формула Бернулли. Наивероятнейшее число наступления события А. Локальная и интегральная теорема Муавра-Лапласса. Формула Пуассона.


Тема.4 Случайные величины

Случайные величины. Случайные процессы. Виды случайных величин. Закон распределения случайной величины. Интегральная и дифференциальная функции распределения, свойства. Числовые характеристики случайных величин.



Тема 5 Законы распределения случайных величин

Основные законы распределения дискретных случайных величин: Биномиальный закон, распределение Пуассона. Геометрическое распределение. Характеристики распределения по этим законам.

Основные законы распределения непрерывной случайной величины: равномерное распределение, экспоненциальный закон распределения, характеристики распределений. Нормальный закон распределения, дифференциальная и интегральная функции распределения. Нормированное нормальное распределение. Вероятность попадания в заданный интервал.
Тема 6 Распределение некоторых случайных величин представляющих функции нормальных величин

Распределение Пирсона. Распределение Стьюдента. Распределение Фишера-Снедекора.


Тема 7 Закон больших чисел

Содержание закона больших чисел. Лемма Чебышева. Неравенство Чебышева. Теорема Чебышева, следствие, практическое значение. Теорема Бернулли. Центральная предельная теорема: теорема Ляпунова, локальная и интегральная теоремы Лапласа.


Тема 8.Система двух случайных величин

Понятие о системе нескольких случайных величин. Закон распределения вероятностей двумерной случайной величины. Функция распределения двумерной случайной величины, свойство. Вероятность попадания случайной точки в прямоугольную область. Плотность совместного распределения вероятностей непрерывной двумерной случайной величины.

Условные законы распределения составляющих системы случайных величин. Условное математическое ожидание, зависимые независимые случайные величины, корреляционный момент, коэффициент корреляции. Линейная регрессия.
Тема 9 Основные понятия математической статистики

Основные задачи математической статистики. Генеральная совокупность, выборочная совокупность, её виды и требуемые свойства. Статистическое распределение выборки, его графическое изображение. Выборочные характеристики и их распределения. Асимптотические свойства выборочных моментов.


Тема 10 Статистическое оценивание параметров распределения

Точечные оценки. Свойство несмещенности, состоятельности, эффективности. Методы нахождения оценок: метод моментов, метод максимального правдоподобия, метод наименьших квадратов. Интервальные оценки. Доверительный интервал и доверительная вероятность.

Интервальные оценки параметров нормального и биномиального оценки.
Тема 11 Проверка статистических гипотез

Статистическая гипотеза: нулевая, конкурирующая. Ошибки первого и второго рода. Статистические критерии проверки нулевой гипотезы. Наблюдаемые значения критерия. Критическая область, область принятия гипотезы, критические точки.

Мощность критерия. Критерии согласия.
Тема 12 Дисперсионный анализ

Однофакторный дисперсионный анализ. Оценка влияния одновременно действующих факторов.

Сравнение нескольких средних методом дисперсионного анализа, когда число испытаний на всех уровней одинаковое.
Тема 13 Корреляция и регрессия

Функциональная, статистическая зависимости. Условные распределения. Условные средние. Корреляционная зависимость. Уравнение регрессии. Линейная корреляционная зависимость. Метод наименьших квадратов для нахождения параметров уравнения линейной парной регрессии. Система нормальных уравнений и её решение. Коэффициент корреляции и его свойства. Проверка значимости коэффициента корреляции.


Тема 14 Статистические методы обработки экспериментальных данных

Простейшие случаи нелинейной корреляционной зависимости. Корреляционное отношение и его свойства. Проверка значимости множественной регрессионной модели. Понятие о других методах многомерного статического анализа




4.3 Тематический план изучения дисциплины
4.3.1 Очная форма обучения



Виды занятий

Аудиторная работа, час

Самостоятельная работа

Общий объём часов

Л

Сем.

Всего

Часы

Виды




1

2

3

5

6

7

8

3 семестр

1. Предмет теории вероятностей

2

2

4

1

ПЗ

5

2. Основные формулы для вычисления вероятностей

4

2

6

2

ПЗ

СИ


8

3. Последовательность повторных независимых испытаний

4

2

6

2

ПЗ

СИ


8

4. Случайные величины

8

2

10

2

ПЗ

СИ


12

5. Законы распределения случайных величин

8

4

12

4

ПЗ

СИ


16

Текущий контроль по темам 1-5




2

2







2

6. Распределение некоторых случайных величин представляющих функции нормальных величин

2




2

2

СИ

4

7. Закон больших чисел

6

2

8

2

ПЗ

СИ


10

8. Система двух случайных величин

2

2

4

2

СИ

6

9. Основные понятия математической статистики

6

4

10

2

ПЗ

СИ


12

10. Статистическое оценивание параметров распределения

10

4

14

4

ПЗ

СИ


18

Текущий контроль по темам 9-10




2

2







2

11. Проверка статистических гипотез

10

4

14

4

ПЗ

СИ


18

12. Дисперсионный анализ

4

2

6

2

ПЗ

СИ


8

13. Корреляция и регрессия

4

2

6

3

ПЗ

СИ


9

14.Статистические методы обработки экспериментальных данных

2




2

2

СИ


4

Итого

72

36

108

34




142



4.3.2 Заочная форма обучения


Виды занятий

Аудиторная работа, час

Самостоятельная работа

Общий объём часов

Л

Сем.

Всего

Часы

Виды




1

2

3

5

6

7

8

3 семестр

1. Предмет теории вероятностей










10



10

2. Основные формулы для вычисления вероятностей

1

0,5




10

ПЗ

КР


11,5

3. Последовательность повторных независимых испытаний

1

0,5




10

ПЗ

КР


11,5

4. Случайные величины




0,5




12

ПЗ

КР


12,5

5. Законы распределения случайных величин

1

0,5




12

ПЗ

КР

СИ



13,5

6. Распределение некоторых случайных величин представляющих функции нормальных величин










10

СИ

10

7. Закон больших чисел










10

СИ

10

8. Система двух случайных величин










10

СИ

10

9. Основные понятия математической статистики

1

0,5




12

ПЗ

КР

СИ



13,5

10. Статистическое оценивание параметров распределения

1







12

КР

СИ


13

11. Проверка статистических гипотез

1

0,5




11

ПЗ

КР

СИ



12,5

12. Дисперсионный анализ




0,5




10

ПЗ

КР

СИ



10,5

13. Корреляция и регрессия




0,5




14

ПЗ

КР

СИ



14,5

14.Статистические методы обработки экспериментальных данных










10

СИ

10

Итого часов:

6

4

10

153




163

4.3.3 Заочная форма обучения, осуществляемая в сокращенные сроки


Виды занятий

Аудиторная работа, час

Самостоятельная работа

Общий объём часов

Л

Сем.

Всего

Часы

Виды




1

2

3

5

6

7

8

3 семестр

1. Предмет теории вероятностей










10



10

2. Основные формулы для вычисления вероятностей

1

0,5




10

ПЗ

КР


11,5

3. Последовательность повторных независимых испытаний

1

0,5




10

ПЗ

КР


11,5

4. Случайные величины




0,5




12

ПЗ

КР


12,5

5. Законы распределения случайных величин

1

0,5




12

ПЗ

КР.


СИ

13,5

6. Распределение некоторых случайных величин представляющих функции нормальных величин










10

СИ

10

7. Закон больших чисел










10

СИ

10

8. Система двух случайных величин










10

СИ

10

9. Основные понятия математической статистики

1

0,5




12

ПЗ

КР

СИ



13,5

10. Статистическое оценивание параметров распределения

1







12

КР

СИ


13

11. Проверка статистических гипотез

1

0,5




11

ПЗ

КР

СИ



12,5

12. Дисперсионный анализ




0,5




10

ПЗ

КР

СИ



10,5

13. Корреляция и регрессия




0,5




14

ПЗ

КР

СИ



14,5

14.Статистические методы обработки экспериментальных данных










10

СИ

10

Итого часов:

6

4

10

153




163


5 ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
В соответствии с требованиями ФГОС ВПО по направлению подготовки реализация компетентностного подхода предусматривает использование в учебном процессе активных и интерактивных форм проведения занятий. На занятиях по дисциплине «Линейная алгебра» используются формы, указанные в таблице
Таблица 5.1 – Технологии интерактивного обучения при разных формах занятий


Семестр

Наименование разделов, тем

Используемые образовательные технологии

3

Основные формулы для вычисления вероятности события

Исследовательский метод, практикум, работа в парах

Законы распределения случайных величин

Исследовательский метод, практикум, работа в парах

Закон больших чисел

Практикум, исследовательский метод.

Проверка статистических гипотез

Мультемедийные презентации

Дисперсионный анализ

Исследовательский метод, практикум, работа в командах.

Корреляция и регрессия

Задания на самостоятельную работу, поисковый метод.


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 >>



Решительность: настойчивость в достижении цели, которую вы одобряете. Упрямство: настойчивость в достижении цели, которую вы не одобряете. Амброз Бирс
ещё >>