Інформатика

широкого застосування комп’ютерів і програмного забезпечення у виробництві,управлінні, науці, освіті, медицині, торгівлі, банківській справі тощо.Мета дисципліни “Аналіз даних” – навчити студентів користуватисяматематичними методами аналізу даних з допомогою комп’ютера та типовим програмнимзабезпеченням.Навчання проводиться у формі лекцій, лабораторних занять із застосуваннямперсональних комп’ютерів та самостійної роботи.Отримані знання, вміння та навички дадуть змогу проводити обробку та аналізстатистичної інформації, отриманої в різних сферах людської діяльності.Завдання вивчення дисципліни:• ознайомити студентів з роллю та місцем аналізу даних в наукових та прикладнихдослідженнях;• вдосконалити навички математичного дослідження, оцінки отриманих результатів,вибору оптимального методу розв’язування задач;• вдосконалити уміння студентам самостійно вивчати навчальну літературу з фаху.Компетенції, якими має оволодіти студент у процесі вивчення дисципліни:Студенти повинні знати:• Основні задачі аналізу даних.• Поняття статистичного оцінювання. Точкове оцінювання.• Властивості точкових оцінок.• Методи одержання точкових оцінок.• Інтервальне оцінювання параметрів розподілів випадкових величин.• Основні поняття статистичної перевірки гіпотез. Критерії, функція потужностікритерію.• Статистичні гіпотези про параметри нормального розподілу.• Лінійний регресійний аналіз.• Основні поняття дисперсійного аналізу.• Часові ряди.Студенти повинні вміти:• Здійснювати первинну обробку статистичної інформації.• Знаходити незсунені оцінки, конзістенційні оцінки, оцінки мінімальної дисперсії.• Користуватися методами одержання точкових оцінок (Емпіричні оцінки. Методмоментів. Метод максимальної правдоподібності).• Будувати надійні інтервали для параметрів нормально розподіленої випадковоївеличини, надійний інтервал для параметра розподілу Пуассона, надійний інтервалдля ймовірності, надійний інтервал для коефіцієнта кореляції.• Перевіряти гіпотези про числове значення параметрів нормально розподіленоївипадкової величини.• Перевіряти гіпотези про параметри двох нормально розподілених випадковихвеличин.• Будувати вибіркове рівняння лінійної регресії та оцінювати його параметри.• Здійснювати однофакторний та двофакторний дисперсійний аналіз.• Обчислювати показники порівняння рівнів часового ряду, вирівнювати часовий рядспособом усереднення та експонентним вирівнюванням, моделювати тренд.Вивчення курсу здійснюється за двома змістовими модулями.Модуль 1НЕ 1.1.Вступ. Основні задачі аналізу данихПредмет та мета курсу.Характеристика можливостей пакету Mathcad для аналізу даних.