Рабочая программа учебной дисциплины оп.03 теория вероятностей и математическая статистика для специальности среднего профессионального образования 09.02.06 сетевое и системное администрирование

1. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОЧЕЙ ПРОГРАММЫ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ

1. СТРУКТУРА И СОДЕРЖАНИЕ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ

2. УСЛОВИЯ РЕАЛИЗАЦИИ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ

1. КОНТРОЛЬ И ОЦЕНКА РЕЗУЛЬТАТОВ ОСВОЕНИЯ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ

Код

ПК, ОК

Умения

Знания

ОК 01

ОК 02

ОК 03

ОК 04

ОК 09

ПК 2.2

ПК 2.3

ПК 3.6(3)

- применять стандартные методы и модели к решению вероятностных и статистических задач;

- использовать расчетные формулы, таблицы, графики при решении статистических задач;

- применять современные пакеты прикладных программ многомерного статистического анализа.

- элементы комбинаторики;

- понятие случайного события, классическое определение вероятности, вычисление вероятностей событий с использованием элементов комбинаторики, геометрическую вероятность;

- алгебру событий, теоремы умножения и сложения вероятностей, формулу полной вероятности;

- схему и формулу Бернулли, приближенные формулы в схеме Бернулли. Формулу (теорему) Байеса;

- понятия случайной величины, дискретной случайной величины, ее распределение и характеристики, непрерывной случайной величины, ее распределение и характеристики;

- законы распределения непрерывных случайных величин;

- центральную предельную теорему, выборочный метод математической статистики, характеристики выборки;

- понятие вероятности и частоты.

Вид учебной работы

Объем в часах

Объем образовательной программы учебной дисциплины

36

в т.ч. в форме практической подготовки

16

в т. ч.

теоретическое обучение

20

практические занятия

16

Промежуточная аттестация - дифференцированный зачет

----

2

Наименование разделов и тем

Содержание учебного материала и формы организации деятельности обучающихся

Объем, акад. ч / в том числе в форме практической подготовки, акад ч

Коды компетенций и личностных результатов, формированию которых способствует элемент программы

1

2

3

4

Раздел 1. Основные понятия и теоремы теории вероятностей

16/8

Тема 1.1

Элементы комбинаторики

Содержание учебного материала

6/2

ОК 01

ОК 02

ОК 03

ОК 04

ОК 09

ПК 2.2

ПК 2.3

ПК 3.6(3)

Введение в теорию вероятностей.

4

Упорядоченные выборки (размещения). Перестановки.

Неупорядоченные выборки (сочетания). Бином Ньютона.

В том числе практических и лабораторных занятий

2

Практическое занятие № 1. Подсчет числа комбинаций

2

Практическое занятие № 2. Вычисление вероятностей с использованием формул комбинаторики

Тема 1.2

Основы теории вероятностей

Содержание учебного материала

10/6

ОК 01

ОК 02

ОК 03

ОК 04

ОК 09

ПК 2.2

ПК 2.3

ПК 3.6(3)

1. Случайные события. Классическое определение вероятностей

4

2. Формула полной вероятности. Формула Байеса

3. Вычисление вероятностей сложных событий

4. Схемы Бернулли. Формула Бернулли

5. Вычисление вероятностей событий в схеме Бернулли

В том числе практических и лабораторных занятий

6

Практическое занятие № 3 Алгебра событий

6

Практическое занятие № 4 Вычисление вероятностей случайного события

Практическое занятие № 5 Сложение совместных событий

Практическое занятие № 6 Вычисление вероятностей сложного события.

Практическое занятие № 7 Схема Бернулли

Раздел 2. Случайные величины.

14/6

Тема 2.1

Дискретные случайные величины (ДСВ)

Содержание учебного материала

8/4

ОК 01

ОК 02

ОК 03

ОК 04

ОК 09

ПК 2.2

ПК 2.3

ПК 3.6(3)

1. Дискретная случайная величина (далее - ДСВ)

4

2. Графическое изображение распределения ДСВ. Функции от ДСВ

3. Математическое ожидание, дисперсия и среднеквадратическое отклонение ДСВ

4. Понятие биномиального распределения, характеристики

5. Понятие геометрического распределения, характеристики

В том числе практических и лабораторных занятий

4

Практическое занятие № 8 Дискретные случайные величины

4

Практическое занятие № 9 Вычисление основных числовых характеристик ДСВ.

Практическое занятие № 10 Биномиальное распределение

Практическое занятие № 11 Геометрическое распределение

Тема 2.2 Непрерывные случайные величины (НСВ)

Содержание учебного материала

6/2

ОК 01

ОК 02

ОК 03

ОК 04

ОК 09

ПК 2.2

ПК 2.3

ПК 3.6(3)

1. Понятие НСВ. Равномерно распределенная НСВ. Геометрическое определение вероятности

4

2. Центральная предельная теорема

В том числе практических и лабораторных занятий

2

Практическое занятие № 12 Вычисление числовых характеристик НСВ.

2

Практическое занятие №13 Построение функции плотности и интегральной функции распределения.

Раздел 3. Элементы математической статистики

4/2

Тема 3.1

Элементы математической статистики

Содержание учебного материала

4/2

ОК 01

ОК 02

ОК 03

ОК 04

ОК 09

ПК 2.2

ПК 2.3

ПК 3.6(3)

1. Задачи и методы математической статистики. Виды выборки.

2

2. Графическое представление эмпирических данных. Числовые характеристики вариационного ряда.

3. Применение современных пакетов прикладных программ многомерного статистического анализа.

В том числе практических и лабораторных занятий

2

Практическое занятие № 14 Построение эмпирической функции распределения.

2

Практическое занятие № 15 Вычисление числовых характеристик выборки. Точечные и интервальные оценки.

Промежуточная аттестация - дифференцированный зачет

2

Всего:

36

№

Наименование оборудования

Техническое описание

I Специализированная мебель и системы хранения

Основное оборудование

1.

рабочие места обучающихся (25 шт)

Офисный стол ((ШхГхВ) 1200х700х780 столешница не тоньше 25 мм)

Стул (4 ножки, без подлокотников)

2.

Рабочее место преподавателя

Офисный стол ((ШхГхВ) 1200х700х780 столешница не тоньше 25 мм)

Стул (4 ножки, без подлокотников)

3.

Шкаф или полки для хранения учебной и методической литературы

4.

Доска

Меловая

II Технические средства

Основное оборудование

1.

Компьютер

CPU i5 / RAM 8 GB / SSD 256 / Win10

2.

Монитор 24"

22" LCD

3.

Компьютерная мышь

USB

4.

Клавиатура

USB

5.

Мультимедийный проектор

6.

Экран для проектора

III Демонстрационные учебно-наглядные пособия

Основное оборудование

1.

Демонстрационные учебно-наглядные пособия

геометрические модели, деревянные головоломки, рулетки, циркули, графические и алгебраические доски, геометрические фигуры и другие математические материалы

Результаты обучения

Критерии оценки

Методы оценки

Перечень знаний, осваиваемых в рамках дисциплины:

Демонстрация умений решать вероятностные и статистические задачи с применением стандартных методов и моделей;

Демонстрация умения пользоваться расчетными формулами

Демонстрация умения применять прикладные программы статистического анализа

«Отлично» - теоретическое содержание курса освоено полностью, без пробелов, умения сформированы, все предусмотренные программой учебные задания выполнены, качество их выполнения оценено высоко.

«Хорошо» - теоретическое содержание курса освоено полностью, без пробелов, некоторые умения сформированы недостаточно, все предусмотренные программой учебные задания выполнены, некоторые виды заданий выполнены с ошибками.

«Удовлетворительно» - теоретическое содержание курса освоено частично, но пробелы не носят существенного характера, необходимые умения работы с освоенным материалом в основном сформированы, большинство предусмотренных программой обучения учебных заданий выполнено, некоторые из выполненных заданий содержат ошибки.

«Неудовлетворительно» - теоретическое содержание курса не освоено, необходимые умения не сформированы, выполненные учебные задания содержат грубые ошибки.

Срез знаний, дифференцированный зачёт;

фронтальный, индивидуальный опрос; проверочная работа, тестирование.

- элементы комбинаторики;

- понятие случайного события, классическое определение вероятности, вычисление вероятностей событий с использованием элементов комбинаторики, геометрическую вероятность;

- алгебру событий, теоремы умножения и сложения вероятностей, формулу полной вероятности;

- схему и формулу Бернулли, приближенные формулы в схеме Бернулли. Формулу(теорему) Байеса;

- понятия случайной величины, дискретной случайной величины, ее распределение и характеристики, непрерывной случайной величины, ее распределение и характеристики;

- законы распределения непрерывных случайных величин;

- центральную предельную теорему, выборочный метод математической статистики, характеристики выборки;

- понятие вероятности и частоты.

Перечень умений, осваиваемых в рамках дисциплины:

применять стандартные методы и модели к решению вероятностных и статистических задач;

- использовать расчетные формулы, таблицы, графики при решении статистических задач;

- применять современные пакеты прикладных программ многомерного статистического анализа.

Дифференцированный зачёт;

Оценка результатов выполнения практической работы

Экспертное наблюдение за ходом выполнения практической работы