Робоча програма навчальної дисципліни «Аналіз даних та математична статистика» для здобувачів вищої освіти першого (бакалаврського) рівня, які навчаються за освітньо-професійною програмою «Прикладна математика» спеціальності 113 «Прикладна математика». PROGRAM OF THE DISCIPLINE Data Analysis and Mathematical Statistics specialty 113 «Applied mathematics»

Downloads

Downloads per month over past year

04-01-79 Остапчук, О. П. (2019) Робоча програма навчальної дисципліни «Аналіз даних та математична статистика» для здобувачів вищої освіти першого (бакалаврського) рівня, які навчаються за освітньо-професійною програмою «Прикладна математика» спеціальності 113 «Прикладна математика». PROGRAM OF THE DISCIPLINE Data Analysis and Mathematical Statistics specialty 113 «Applied mathematics». [Робочі програми]

[img] Text
04-01-79, 1.pdf

Download(655kB)

Abstract

Математичні методи аналізу даних широко використовуються при дослідженні різноманітних систем і процесів – природних, технічних, екологічних, економічних, соціальних тощо. З огляду на це формування відповідних знань та навичок є необхідною складовою підготовки фахівців зі спеціальностей прикладна математика, комп’ютерні науки, економічна кібернетика, інформатика, та багатьох інших. Під час вивчення даної дисципліни передбачається розглянути основні типи даних, що підлягають аналізу; методи побудови описової статистики й емпіричних функцій розподілу; критерії перевірки статистичних гіпотез щодо однорідності вибірок та порівняння емпіричних функцій розподілу з теоретичними моделями; критерії та методи перевірки наявності статистичного зв’язку між ознаками; теоретичні основи та основні методи кореляційного, регресійного, дисперсійного аналізу; методи класифікації даних. Mathematical methods of data analysis are widely used in the study of various systems and processes - natural, technical, environmental, economic, social and the like. Given this, the formation of relevant knowledge and skills is a necessary component of the training of specialists in the field of applied mathematics, computer science, economic cybernetics, computer science, and many others. When studying this discipline, it is supposed to consider the main types of data to be analyzed; methods for constructing descriptive statistics and empirical distribution functions; criteria for testing statistical hypotheses regarding sample uniformity and comparing empirical distribution functions with theoretical models; criteria and methods for checking the presence of a statistical relationship between features; theoretical foundations and basic methods of correlation, regression, analysis of variance; data classification methods

Item Type: Робочі програми
Uncontrolled Keywords: 04-01-79, випадкова величина, гіпотеза, генеральна сукупність, вибірка, кореляція, регресія, дисперсійний аналіз, коваріаційний аналіз, кластерний аналіз, random variable, hypothesis, universal set, sampling, correlation, regression, analysis of variance, analyis of covariance, cluster analysis
Шифр: 04-01-79
Subjects: Шифр галузі знань > 11 Математика та статистика > 113 Прикладна математика
Divisions: Навчально-науковий інститут автоматики, кібернетики та обчислювальної техніки > Прикладної математики
Depositing User: Ірина Понаріна
Date Deposited: 27 Jan 2020 12:04
Last Modified: 27 Jan 2020 12:04
URI: http://ep3.nuwm.edu.ua/id/eprint/16846

Actions (login required)

View Item View Item

Downloads

Downloads per month over past year