Введение. по дисциплине «Основы математической обработки информации»

Казань – 2014

ИЗБРАННЫЕ ЛЕКЦИИ

Т.Е. Платонова

по дисциплине
«Основы математической обработки информации»

для студентов направления подготовки

050100.62 «Педагогическое образование»

УДК 74.409

ББК 37.01

Платонова Т.Е., к.пед.н., доцент кафедры высшей математики

Лекции написаны в соответствии с требованиями ФГОС ВПО с учетом рекомендаций ООП ВПО по направлению и профилю подготовки

050100.62 «Педагогическое образование»

Лекции рассмотрены на заседании кафедры высшей математики

Протокол заседания № от «____» ________________ 20____ г.

Заведующий кафедрой

__________________________ /________________ /_________ /

^{(фамилия, имя, отчество) (ученое звание) (подпись)}

СОГЛАСОВАНО

заведующий кафедрой

Шевченко Д.В. / доцент /_________ /

^{(фамилия, имя, отчество) (ученое звание) (подпись)}

«____» _________ 20____ г.

Председатель секции естественнонаучных дисциплин

__________________________ /________________ /_________ /

^{(фамилия, имя, отчество) (ученое звание) (подпись)}

Зав. библиотекой ___________________ /_______________/

^{(подпись) (ФИО)}

УДК 37.01

ББК 74.409

© ЧОУ ВПО «Институт экономики,

управления и права (г. Казань»), 2014

© Платонова Т.Е., 2014

СОДЕРЖАНИЕ

Введение. 4

Лекция по теме 1: Математика в современном мире. Математические модели в науке. 6

Лекция по теме 2: Источники статистической информации 19

Лекция по теме 3: Статистические исследования.. 31

Лекции по теме 4: Обработка результатов экспериментов 39

Лекции по теме 5: Методы шкалирования.. 62

Глоссарий.. 67

Использованная литература.. 70

Изучение дисциплины «Основы математической обработки информации» способствует формированию у студентов общей исследовательской культуры, что позволяет правильно описывать интересующие явления, точнее мыслить и точнее выражаться, обобщать результаты наблюдений и исследований, представлять эти результаты в удобном для понимания виде, делать более точные выводы, предсказывать результаты и находить причины, нередко скрытые от наблюдателя. Кроме того, изучение курса способствует лучшему пониманию профессиональной литературы, где часто используются понятия теории вероятностей, математической статистики. Студент направления «Педагогическое образование» должен уметь оценить полученные данные, выбрать адекватный математический метод для их обработки, правильно применить его и интерпретировать полученные результаты. В процессе занятий студенты должны научиться классифицировать задачи и правильно подбирать математические методы для их решения. Освоение данной дисциплины является необходимым для выполнения выпускной квалификационной работы.

В совокупности с другими дисциплинами базовой части ФГОС ВПО лекции дисциплины «Основы математической обработки информации» направлены на формирование следующих общекультурных (ОК) компетенций бакалавра педагогического образования:

ОК - 1 – владеть культурой мышления, способностью к обобщению, анализу, восприятию информации, постановке цели и выбору путей ее достижения.

ОК - 4 – способности использовать знания о современной естественнонаучной картине мира в образовательной и профессиональной деятельности, применять методы математической обработки информации, теоретического и экспериментального исследования.

ОК - 8 – готовности использовать основные методы, способы и средства получения, хранения, переработки информации, готовности работать с компьютером как средством управления информацией.

ОК - 10 – владеет одним из иностранных языков на уровне, позволяющем получать и оценивать информацию в области пpoфессиональной деятельности из зарубежных источников

ОК - 12 – способности понимать сущность и значение информации в развитии современного информационного общества. Сознавать опасности и угрозы, возникающие в этом процессе, соблюдать основные требования информационной безопасности, в том числе защиты государственной тайны.

При самостоятельном изучении лекционного материала дисциплины студент должен:

знать:

– основные понятия теории вероятностей и математической статистики;

– об основных параметрических и непараметрических критериях проверки статистических гипотез;

– основы дисперсионного, корреляционного, регрессионного, факторного анализа;

– возможности компьютерного анализа таблиц полученной информации.

уметь:

– определять значения признака при помощи специальных шкал измерения (номинативной, порядковой (ранговой), интервальной, шкалы отношений);

– выполнять предварительный анализ данных (табулирование данных, построение вариационного ряда, полигона и гистограммы распределений);

– выполнять первичную статистическую обработку экспериментальных данных – находить точечные оценки параметров генеральной совокупности;

– классифицировать задачи и определять методы их решения, оценивать применимость метода для решения той или иной задачи;

– формулировать задачи предметной области в терминах статистических гипотез, производить проверку статистических гипотез и формулировать полученные результаты;

– интерпретировать полученные численные результаты;

– использовать для выполнения статистического анализа данных компьютерные программы;

владеть:

– навыками статистической обработки экспериментальных данных.

Дата добавления: 2014-12-10