Курсове по математическа статистика - курс 28 480 RUB. от Онлайн училище TutorOnline, обучение 64 ак. часа, Дата: 02.12.2023г.
разни / / December 05, 2023
Тази програма е предназначена за обучение на специалисти с основно университетско образование и определя съдържанието и видовете обучения и отчети.
Програмата е разработена в съответствие с работните учебни програми на различни университети и институти.
Получете безплатна консултация и 2 урока за всеки курс.
Плюс 40% в допълнение към съществуващото ниво на знания по предмета
Дългогодишен успешен тренировъчен опит
98% положителна обратна връзка
Безупречна репутация
Съвременни методи на обучение
Талантливи и заинтересовани учители
Забавни дейности
Най-висок професионализъм на всички служители
Бърза помощ при всякакви въпроси
Задълбочена оценка на текущото ниво на знания
Разработване на личен план за уроци, като се вземат предвид желанията и индивидуалните характеристики
Грижовно отношение към учениците и техните родители
Занятията се провеждат по редовен и удобен график, в удобна и безопасна среда.
Пълен контрол върху всичко, което се случва
Безопасност на целия получен и обработен материал
Докосваме се до бъдещето. Учим се
Ден след ден, всяка минута дишаме нашата работа
Не е безразличен към всичко, което се случва
Екипът на TutorOnline поема пълната отговорност за часовете с преподаватели и се грижи за всичко и всички
Математическа статистика.
Тема 1. Селективен метод – 9 часа.
1. Цели и методи на математическата статистика.
2. Метод на вземане на проби.
3. Генерални и извадкови съвкупности.
4. Методи за подбор.
5. Статистическо разпределение на извадката.
6. Дискретни и интервални вариационни серии.
7. Емпирична функция на разпределение.
8. Многоъгълник и хистограма.
9. Плътност на разпространение на признака.
Тема 2. Статистически оценки на параметрите на разпределението – 14 часа.
1. Примерни характеристики на случайни променливи.
2. Концепцията за точкова оценка.
3. Безпристрастни, последователни и ефективни оценки.
4. Точкови оценки за общата средна стойност (очакване), обща дисперсия и общо стандартно отклонение.
5. Теорията на точковите оценки.
6. Функция на вероятността.
7. Метод на максималното правдоподобие, метод на моментите.
8. Концепцията за интервална оценка.
9. Теорията на интервалното оценяване.
10. Доверителен интервал и доверителна вероятност.
11. Конструиране на доверителни интервали за оценка на параметрите на извадката от нормална популация.
12. Надеждност на доверителния интервал.
13. Интервална оценка на математическото очакване на нормално разпределение с известна дисперсия.
14. Интервална оценка на математическото очакване на нормално разпределение с неизвестна дисперсия.
Тема 3. Статистическа проверка на хипотези – 12 часа.
1. Статистическа хипотеза и статистически тест.
2. Грешки от 1-ви и 2-ри вид.
3.Степен на значимост и сила на критерия.
4. Принципът на практическата сигурност.
5. Откриване на критични зони.
6. Тестване на хипотези за съвпадение на параметрите на разпределението.
7. Сравнение на средни стойности и дисперсии на нормални популации.
8. Тестване на хипотези за вида на разпределението.
9. Непараметрични тестове за съответствие.
10. Теорема на Пиърсън.
11. Хи-квадрат тест, тест на Колмогоров.
12. Примери за използване на теста хи-квадрат и теста на Колмогоров.
Тема 4. Корелационен анализ – 23 часа.
1. Основни положения.
2. Корелационно поле.
3. Корелационна таблица.
4. Намиране на параметрите на примерното линейно средноквадратично регресионно уравнение.
5. Извадков коефициент на корелация.
6. Корелационна връзка.
7. Многовариантен корелационен анализ.
8. Ранг корелация.
9. Коефициент на рангова корелация в извадката на Спирман и Кендъл.
10. Примери за прилагане на коефициента на рангова корелация на извадката на Спирман и Кендъл.
11. Функционални и статистически зависимости.
12. Групови средни стойности.
13. Концепцията за корелационна зависимост.
14. Основните задачи на теорията на корелацията: определяне на формата и оценка на близостта на връзката.
15. Видове корелация (сдвоена и множествена, линейна и нелинейна).
16. Регресионни уравнения.
17. Линейна регресия.
18. Метод на най-малките квадрати.
19. Определяне на параметрите на регресионните линии по метода на най-малките квадрати.
20. Извадков коефициент на корелация, неговите свойства.
21. Нелинейна регресия.
22. Проверка на хипотезата за значимостта на корелационния коефициент.
23. Проверка на оптималността и адекватността на избраната форма на връзка между две случайни величини.
Тема 5. Регресионен анализ – 6 часа.
1. Основни принципи на регресионния анализ.
2. Изграждане на математически модел.
3. Регресионни уравнения, техните апроксимации.
4. Оценяване на значимостта на регресионните коефициенти.
5. Проверка на адекватността на модела.
6. Примери за приложение.