Математическая статистика

Цели и задачи дисциплины

Целью освоения дисциплины "Математическая статистика" является фундаментальная математическая подготовка в области планирования, использования и систематизации статистических данных для обнаружения закономерностей в тех явлениях, в которых существенную роль играет случайность. Методы математической статистики помогают анализировать статистические данные вычислительных машин и систем, дают возможность прогнозировать неисправности в работе систем, подверженных случайным колебаниям нагрузки, а так же принимать решения по их устранению. В частности, помогают оценить неизвестные параметры и проверить статистические гипотезы. Задачами курса являются: — изучение студентами теоретических основ дисциплины; — приобретение студентами практических навыков по изучаемой дисциплине; — создание базиса для дальнейшего самостоятельного изучения предмета; — умение прогнозировать, находить зависимости между членами выборок и группами выборок; — приобретение навыков по разработке формальных требований к системе искусственного интеллекта; — закладка теоретического фундамента, необходимого для изучения множества других специальных и прикладных дисциплин; — формирование у студентов математической и исследовательской культуры. В результате освоения дисциплины студент должен получить необходимые сведения для решения следующий профессиональных задач: осуществление сбора и обобщения исходных данных о проблемной области, применение методов математического и алгоритмического моделирования при анализе прикладных проблем, а также умение формировать требования к системе искусственного интеллекта.

Краткое содержание дисциплины

Предмет математической статистики. Эмпирическая функция распределения. Выборочный метод. Оценки параметров. Свойства оценок (несмещенность, надежность, эффективность). Методы нахождения оценок. Доверительные интервалы. Статистическая теория проверки гипотез. Параметрические и непараметрические гипотезы. Статистические процедуры исследования зависимостей.

Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины

Выпускник должен обладать:

ПК-3 (ПК-1 модели) Способен классифицировать и идентифицировать задачи искусственного интеллекта, выбирать адекватные методы и инструментальные средства решения задач искусственного интеллекта
УК-1 Способен осуществлять поиск, критический анализ и синтез информации, применять системный подход для решения поставленных задач