Аннотация дисциплины «Математические методы обработки экспериментальных данных»

Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 3 зачетных единицы (108 часов).

Цели и задачи дисциплины

Целью изучения дисциплины является: получение компетенций, необходимых для обработки реальных данных возникающих в процессе работы ученого, металлурга, технолога, экономиста и т.п.

Задачей изучения дисциплины является: формирование у студентов знаний и умений использования математических методов обработки информации при решении практических задач.

Структура дисциплины (распределение трудоемкости по отдельным видам аудиторных учебных занятий и самостоятельной работы):

Основные дидактические единицы (разделы):

1. Основы обработки статистической информации.

2. Анализ методов обработки экспериментальных данных.

3. Статистический анализ информации.

4. Дисперсионный, корреляционный и регрессионный анализы.

5. Планирование экспериментов.

В результате изучения дисциплины студент должен:

знать:

• классические и современные методы обработок экспериментальных данных, полученных по данным пассивных и активных экспериментов;

• методы дисперсионного, корреляционного и регрессионного анализов;

• методы планирования оптимальных и промышленных экспериментов;

• этапы планирования эксперимента;

уметь:

• обрабатывать статистическую информацию, проводить оценку ее достоверности;

• строить математические модели на основе корреляционного и дисперсионного анализа;

• планировать эксперимент;

владеть:

• навыками работы на ПЭВМ с использованием специализированных программных продуктов для обработки статистической информации.

Виды учебной работы: лекции, практические занятия и самостоятельная работа, в том числе, текущий контроль знаний.

Изучение дисциплины заканчивается зачетом.