Методологические основы проектирования информационных систем (ИС)

Основные задачи математической статистики. Вариационные ряды и их характеристики. Средние величины, показатели вариации, эмпирическая функция распределения. Точечные и интервальные оценки параметров генеральной совокупности по выборке. Проверка статистических гипотез.

Случайные величины и их виды. Числовые характеристики случайных величин. Математическое ожидание и дисперсия. Их свойства. Интегральная функция распределения вероятностей. Дифференциальная функция распределения вероятностей непрерывной случайной величины.

Случайные события. Основные понятия алгебры событий. Классическая вероятностная схема. Свойства вероятности. Теоремы сложения и умножения вероятностей. Формула полной вероятности и теорема Байеса.

Логические функции. Дизъюнктивные и конъюнктивные нормальные формы логических функций. СДНФ и СКНФ. Понятие полноты системы логических операций. Примеры полных систем.

Понятие логической (булевой) функции. Способы задания логической функции (табличный способ, аналитический способ). Базовые логические функции (конъюнкция, дизъюнкция, отрицание). Нормальная форма представления логической функции. Дизъюнктивные и конъюнктивные нормальные формы логических функций. Совершенная дизъюнктивная нормальная форма (СДНФ) и совершенная конъюнктивная нормальная форма (СКНФ). Понятие полноты системы логических операций. Примеры полных систем.

Событие как результат испытания. Виды событий: достоверные, невозможные, случайные. Случайное событие как следствие действия многих случайных факторов. Вероятность как оценка возможности наступления события. Полная группа событий, противоположные события, равновозможные события. Классическое определение вероятности. Свойства вероятности. Совместные и несовместные события. Сумма несовместных событий и ее вероятность (теорема сложения вероятностей). Произведение несовместных событий и его вероятность (теорема умножения вероятностей), условная вероятность. Вероятность события, которое может наступить только при появлении одного из несовместных событий (гипотез), образующих полную группу (формула полной вероятности). Переоценка вероятностей гипотез после того, как становится известным результат испытания, в итоге которого появилось событие А (формула Баеса).

Определение случайной величины. Дискретные и непрерывные случайные величины (примеры). Математическое ожидание и дисперсия как числовые характеристики случайных величин. Вероятностный смысл математического ожидания. Интегральная функция как универсальный способ задания случайной величины. Свойства интегральной функции распределения. Дифференциальная функция распределения вероятностей непрерывной случайной величины и ее свойства.

5. Основные законы распределения случайных величин: биномиальный, Пуассона, равномерный, нормальный. Теорема Пуассона. Локальная и интегральная теоремы Муавра-Лапласа.

Схема независимых испытаний Бернулли (повторение испытаний). Биноминальный закон распределения. Непригодность формулы Бернулли в случае, когда число независимых испытаний n растет, а вероятность p уменьшается. Теорема Пуассона, локальная и интегральная теоремы Муавра-Лапласа, как предельные теоремы для биноминального распределения, когда вероятность p очень мала, а число испытаний n велико. Равномерный закон распределения. Нормальный закон распределения (распределение по закону Гаусса). Параметры нормального распределения: математическое ожидание и среднее квадратическое отклонение. Функция Лапласа как интегральная функция нормального распределения. Вероятность попадания значений случайной величины в заданный интервал. Правило трех сигм.

Математическая статистика как наука. Вариационный ряд как способ группировки первичных статистических данных. Дискретные и интервальные вариационные ряды. Две группы характеристик вариационного ряда: меры уровня, меры рассеяния. Средние величины, показатели вариации, эмпирическая функция распределения. Точечные и интервальные оценки параметров генеральной совокупности по выборке. Понятие статистической гипотезы. Нулевая и конкурирующая гипотезы. Ошибка первого рода. Уровень значимости. Понятие статистического критерия. Построение критической области и области принятия нулевой гипотезы.

7. Этапы подготовки задач к решению на ЭВМ. Постановка задачи. Математическое описание задачи. Выбор метода решения. Алгоритмы, их свойства и способы представления.

8. Области видимости переменных. Локальные и глобальные переменные; операторы для их объявления (Раscal, VB или С++). Объявление массива. Размер и размерность. Базовые типы данных, используемые в языке (Раscal, VB или С++), их краткая характеристика. Константы, их типы и представления.

9. Статические массивы. Объявление массива. Область видимости массива. Размер в размерность (Раscal, VB или С++).

10. Файлы последовательного и прямого доступа. Работа с последовательными файлами: открытие, чтение данных из файла, запись данных в файл, закрытие файла (Раscal, VB или С++).

11. Программирование циклических вычислительных процессов. Алгоритмы циклических вычислительных процессов: составные части, цикл с предусловием, цикл с постусловием, цикл с параметром. Операторы организации циклов (Раscal, VB или С++).

12. Подпрограммы. Подпрограммы-функции, определяемые пользователем. Описание подпрограммы-функции. Локальные и глобальные идентификаторы, область видимости. Формальные и фактические параметры, передача параметров в подпрограммы по значениям и по ссылке. Вызов подпрограмм функций. Размещение подпрограмм в приложении.

13. Основные принципы объектно-ориентированного программирования. Свойства ООП. Примеры, иллюстрирующие свойства.

14. Понятие «класс» и «объект». Понятие «компонент». Пример компонентного проектирования.

15. Сходство и отличия групп компонентов. Пример в любой среде визуальной разработки.

Список литературы

Дисциплина «Теория вероятностей и математическая статистика»

1. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. – М.: Высшая школа, 2001.

2. Гмурман В.Е. Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике. – М.: Высшая школа, 2001.

3. Лисьев В.П. Теория вероятностей и математическая статистика. – М.: Изд. Центр ЕАОИ. – 2010.

Дисциплина «Информатика»

1. Симонович С.В. Информатика. Базовый курс. Учебное пособие. Гриф Мин. образования. Питер, 2002г.

2. Острейковский В.А. Информатика. Учебник. Гриф Мин. образования. Москва, 2000г.

2-ой раздел - ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И СЕТИ – 10 вопросов

1. Основные устройства персонального компьютера. Их характеристики.

2. Целесообразность применения сетей различного типа. Одноранговые сети. Шина. Звезда. Кольцо. Классификация сетей.

3. Назначение мостов. Мосты с маршрутизацией от источника. Локальные и удаленные маршрутизаторы. Статические и динамические маршрутизаторы. Оборудование для построения сети.

4. Модель OSI. Взаимодействие уровней. Многоуровневая архитектура. Расширение модели OSI.

5. История создания глобальной сети. Принципы построения. Многоуровневая адресация..

6. Двухранговые сети. Сетевые операционные системы.

7. Информационные услуги в сети Internet. Службы сети Internet. Internet как биржевой инструмент и средство продвижения товара.

8. Поиск информации в Internet. Средства и технологии. Аналитический обзор современных поисковых машин.

9. Периферийные устройства. Разделяемые и неразделяемые ресурсы.

10. Операционная система. Операционная оболочка. Операционная среда. Классификация операционных систем.

Список литературы

Дисциплина «Вычислительные системы, сети и телекоммуникации»

…………

3-ий раздел - БАЗЫ ДАННЫХ, ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ И СЕТИ, ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ, ПРОЕКТИРОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ, ПРЕДМЕТНО-ОРИЕНТИРОВАННЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ, ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ – 32 вопроса

1. Определить следующие понятия: данные, информация, потребители информации, приемники информации, информационная потребность.

2.Понятие базы и банка данных. Определение, состав, структура

3. Клиент-серверная архитектура организации доступа к базам данных (БД). Схемы типовых решений.

4. Информационная система (ИС): определение, задачи и функции. Типология ИС.

5. Состав и структура автоматизированной информационно-поисковой системы (АИПС): функциональная, покомпонентная, организационная и методологическая декомпозиции АИПС.

6. Основные элементы информационно-поискового языка (ИПЯ). Требования к ИПЯ. Типы отношений между словами ИПЯ. Типология ИПЯ.

7. Системы индексирования. Типология, примеры систем индексирования, качество индексирования. Автоматическое индексирование. Морфологический анализ и нормализация понятий.

8. Системы кодирования. Сущность процесса кодирования.

9. Информационный поиск. Организация поисковых массивов. Обобщенная схема информационного поиска.

10. Назначение, состав, структура системы управления базами данных (СУБД).

11. Реляционная модель данных. Ограничения целостности. Нормализация отношений.

12. Назначение и основные компоненты ЕR-модели. Методика ее построения.

13. Процедуры нормализации отношений БД. Пример технологии ее реализации.

14. Сетевая модель данных.

15. Объектно-характеристическая модель данных.

16. Сравнительный анализ достоинств и недостатков использования иерархической, сетевой и реляционной моделей.

17. Трехуровневая система организации БД.

18. Иерархическая и реляционная модель БД.

19. Модели данных, основанные на языках разметки документов. Основные языки и общая характеристика.

20. Язык запросов SQL.

Технология проектирования ИС. Жизненный цикл ИС. Формализация технологии проектирования ИС.

Дата добавления: 2015-05-29