Установа навчання
"Гродненський державний університет імені Янки Купали "
ОБРОБКА ДАНИХ
У чебной програма для спеціальності:
1-03 03 08-02 Олігофренопедагогіка. Логопедія. br/>
АВТОР: Шушкевич С.В., старший викладач кафедри математики та методики її викладання УО В«Гродненський державний університет імені Янки Купали В»
2009
пояснювальна записка
Курс містить основи теорії ймовірностей і дає серйозну підготовку з математичної статистикою, переважно з тих її розділів, які використовуються при плануванні та обробці експериментів і вимірювань в педагогіці і психології.
Мета і завдання курсу
- повідомити студентам основні теоретичні відомості з загальних і приватним питань курсу;
- навчити студентів застосовувати отримані знання при вирішенні практичних завдань;
- вчити студентів самостійно працювати з науковою літературою;
- розвивати у студентів аналітичне, логічне мислення та математичну мову.
Знання, вміння і навички, що здобуваються студентами при вивченні курсу.
Студенти повинні знати:
- основні поняття теорії ймовірностей і математичної статистики;
- форми підготовки та подання експериментальних даних;
- методи математичної статистики, які використовуються при плануванні, проведенні та обробці результатів експериментів в педагогіці і психології.
Студенти повинні вміти:
- планувати процес математико-статистичної обробки експериментальних даних;
- практично розраховувати типові для педагогіки і психології статистичні задачі;
- користуватися статистичними таблицями при проведенні розрахунків і формуванні висновків і висновків;
- аналізувати отримані результати.
Курс розрахований на 36 аудиторних годин.
ПРИМІРНИЙ ТЕМАТИЧНИЙ ПЛАН КУРСУ
Лекції - 16 годин, лабораторні заняття - 20 годин.
№ п/п
Тема
Кількість годин
лекції
практичні заняття
1.
Введення в теорію ймовірностей.
2
2.
Методи математичної статистики.
6
8
3.
Непараметричні методи аналізу даних.
8
12
Всього
16
20
ЗМІСТ
Основні поняття теорії ймовірностей
Приклади стохастичних явищ: зріст людей, розкид показників здібностей, швидкість реакції. Частота випадкової події. Стійкість частот. Приклади. p> Класичне визначення ймовірності. p> Випадкова величина. Безперервні і дискретні випадкові величини. Числові характеристики випадкової величини. Функція розподілу, щільність розподілу випадкової величини, їх властивості. p> Види функцій розподілу. Біноміальний розподіл. Розподіл Пуассона. Т-розподіл Стьюдента. Розподіл c 2. p> Нормальне розподіл. Якісне та кількісне зіставлення емпіричного розподілу теоретичному.
Математичне очікування випадкової величини, його властивості. Дисперсія, її властивості, середньоквадратичне відхилення випадкової величини. Приклади. p> Кореляційний момент. Коефіцієнт кореляції, його властивості. p> Ковариация.
Вимоги до компетентності:
знати основні поняття теорії ймовірностей;
розуміти утримання основних понять теорії ймовірностей;
вміти використовувати наукову термінологію при вирішенні класичних задач теорії ймовірностей.
Основи математичної статистики
Визначення прикладної статистики. Основні етапи статистичної обробки даних. Принципи угруповання інформації. Статистичні таблиці. Графічні методи представлення інформації.
Генеральна сукупність. Випадкова вибірка. p> Варіаційний ряд. Обсяг варіаційного ряду. Розмах. Частота. Накопичена частота. Дискретний ряд. Інтервальний варіаційний ряд, способи його побудови. Графічне представлення варіаційних рядів: полігон, гістограма, кумулянта, огіва.
Вибіркові характеристики - середнє, дисперсія, середньоквадратичне відхилення і способи їх обчислення.
Асиметрія, ексцес, їх інтерпретація, зв'язок з видом розподілу.
Мода, способи її обчислення в дискретних та інтерваль...
