Глоссарий. Использование проектно-организованных технологий обучения работе в команде над комплексным решением практических задач

Использование проектно-организованных технологий обучения работе в команде над комплексным решением практических задач

Применение активных методов обучения, на основе опыта и др.

Использование проблемно-ориентированного междисциплинарного подхода к изучению наук

Для повышения мотивации к изучению дисциплины и закрепления полученных теоретических и практических знаний, в ходе лекций и практических занятий студенты рассматривают реальные примеры применения статистических методов анализа по направлению и профилю, специальности обучения, выявляют и подтверждают взаимосвязь изучаемой дисциплины с другими науками.

Используются активные методы обучения: творческие задания; работа в малых группах; обучающие деловые игры; изучение и закрепление нового материала (работа с наглядными пособиями, видео- и аудиоматериалами); обсуждение сложных и дискуссионных вопросов и проблем.

Использование методов, основанных на изучении практики (case studies)

Рассматриваются в качестве кейсов конкретные примеры применения статистических методов в социально-экономических исследованиях на сайте разработчика Statistica www.statsoft.ru.

Организация студенческих исследовательских групп при их объединении в рамках написания комплексных творческих работ (по смежной тематике, объединенных одной проблемой)

ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЙ МАТЕРИАЛ

Асимметрия — отношение центрального момента третьего порядка к кубу среднеквадратического отклонения.

Бесповторная выборка — выборка, при которой отобранный объект после проведения обследований не возвращается в генеральную совокупность.

Вероятность случайного события — отношение числа исходов некоторого испытания, благоприятствующих наступлению этого события, к общему числу всех единственно возможных и несовместных элементарных исходов.

Выборка — совокупность случайно отобранных из изучаемой совокупности объектов.

Гистограмма — ступенчатая фигура, состоящая из прямоугольников, основаниями которых служат интервалы длиною h, а высоты n.

Двумерная случайная величина — величина, имеющая два аргумента.

Дискретная случайная величина — величина, принимающая отдельные значения с определенными вероятностями.

Дисперсия — математическое ожидание квадрата отклонения случайной величины от ее математического ожидания.

Доверительный интервал — интервал, который покрывает неизвестный параметр θ с заданной надежностью γ.

Достоверное событие — событие, которое обязательно произойдет, если будет осуществлена определенная совокупность условий.

Закон распределения случайной величины — соответствие между возможными значениями случайной величины и их вероятностями.

Интервальная оценка — оценка неизвестного параметра, определяемая некоторым числовым интервалом.

Конкурирующая гипотеза — гипотеза, противоречащая основной.

Коэффициент вариации — выраженное в процентах отношение выборочного среднего квадратического отклонения к выборочной средней.

Критическая область — совокупность значений критерия, при которых нулевую гипотезу отвергают.

Математическое ожидание — число, относительно которого стабилизируется среднее арифметическое возможных значений случайной величины при достаточно большом количестве испытаний.

Мода — варианта ряда, которая имеет наибольшую частоту.

Моменты случайных величин — характеристики случайных величин, определяющие математическое ожидание k-й степени отклонения случайной величины.

Непрерывная случайная величина — величина, принимающая значения, сколь угодно мало отличающиеся друг от друга.

Несмещенная оценка — оценка θ*, математическое ожидание которой равно оцениваемому параметру θ.

Нулевая гипотеза — основная выдвинутая гипотеза.

Общая дисперсия — дисперсия значений признака всей совокупности относительно общей средней.

Повторная выборка — выборка, при которой отобранный объект возвращается после проведения обследования обратно в генеральную совокупность.

Полигон частот — ломаная линия, отрезки которой соединяют точки с координатами (x_i, n_i).

Производящая функция — функция, определяющая вероятность наступления события при различных вероятностях появления в каждом испытании.

Размах варьирования R — разность между наибольшей и наименьшей вариантой.

Случайная величина — величина, которая в результате испытания примет только одно из всех возможных значений, но до опыта неизвестно какое именно.

Состоятельная оценка — оценка, которая при n→∞ стремится по вероятности к оцениваемому параметру.

Статистическая гипотеза — гипотеза о виде неизвестного распределения, или параметрах неизвестного распределения.

Статистический критерий — случайная величина, служащая для проверки нулевой гипотезы.

Статистическое распределение выборки — перечень вариант и соответствующих им частот или относительных частот.

Стохастическая зависимость — зависимость, при которой изменение одной из величин влечет изменение закона распределения другой.

Теорема Лапласа — определение вероятности наступления события в k измерениях из n (при больших k и n).

Теория вероятностей — наука, изучающая общие закономерности случайных явлений массового характера.

Точечная оценка — оценка, которая определяется одним числом.

Условная вероятность — вероятность наступления некоторого события, при условии, что другое событие произошло.

Формула Байеса - определение апостериорной (послеопытной) вероятности на основе априорной (доопытной) на основе проведения эксперимента.

Формула Бернулли — определение вероятности числа наступлений нек5оторого события в n независимых испытаниях, в каждом из которых вероятность данного события постоянна.

Функция распределения — функция, определяющая вероятность того, что X примет значение меньше x.

Характеристики положения — характеристики, определяющие наиболее возможные значения случайной величины.

Характеристики рассеивания — характеристики, определяющие разброс возможных значений случайной величины.

Центральная предельная теорема — теорема, доказывающая, что суммирование большого числа случайных величин с различными законами распределения приводит в итоге к нормальному распределению.

Эксцесс распределения — величина, определяемая отношением центрального момента четвертого порядка к четвертой степени среднего квадратического отклонения за вычетом тройки.

Эффективная оценка — такая оценка, которая при заданном объеме выборки n имеет наименьшую возможную дисперсию.

[1] В учебниках по математической статистике вместо термина “статистическая совокупность” используется термин “набор данных”, а вместо термина “единица совокупности” используется термин “элемент выборки”.

[2] Для того, чтобы любые статистики служили хорошими оценками параметров генеральной совокупности, они должны обладать рядом свойств: несмещённости, эффективности, состоятельности, достаточности. Всем указанным свойствам отвечает выборочная средняя. s²_выб. -смещённая оценка. Для устранения смещения при малых выборках вводится поправка n¤ n-1

[3] В литературе (1 - n /N) иногда называется "поправкой на бесповторность отбора".

[4] Для нормально распределенной случайной величины а. Поэтому справедливо:.

[6] Эти гипотезы часто называют параметрическими, тогда как все остальные - непараметрическими.

Дата добавления: 2014-12-16