1.2. Место дисциплины в структуре ооп бакалавриата

Цикл: Б2. Естественнонаучный цикл, базовая часть.

Для освоения дисциплины «Математическая статистика» студенты должны обладать базовыми знаниями, умениями и навыками, приобретенными при изучении дисциплин «Алгебра», «Алгебра и начала анализа» и «Информатика и ИКТ» в общеобразовательной школе, а также при изучении дисциплины «Информационные технологии в психологии» во 2 семестре.

При изучении дисциплины «Математическая статистика» студенты знакомятся с основными разделами математической статистики, приобретают навыки математико-статистической обработки экспериментальных данных. В содержание данной дисциплины также включена тема «Основы теории вероятностей», знакомство с которой необходимо для понимания большинства тем и разделов математической статистики.

Дисциплина «Математическая статистика» входит цикл дисциплин, направленных на подготовку студентов к использованию математических методов и информационных технологий в профессиональной деятельности. При ее изучении акцент делается на формировании знаний, умений и навыков, необходимых для успешного освоения ряда профессионально направленных дисциплин ООП (междисциплинарные связи описаны в разделе 4).

Кроме того, в процессе обучения дисциплине «Математическая статистика» закладываются основы знаний и умений, необходимых для дальнейшего самообразования в области применения математико-статистических методов при проведении теоретического и экспериментального исследования в психологии и педагогике.

1.3. Компетенции выпускника ооп бакалавриата, формируемые в результате освоения данной дисциплины

В результате освоения дисциплины формируются компетенции:

• способность и готовность к использованию системы категорий и методов, необходимых для решения типовых задач в различных областях профессиональной практики (ОК-4);

• способность и готовность к применению теоретического и экспериментального исследования, основных методов математического анализа и моделирования, стандартных статистических пакетов для обработки данных, полученных при решении различных профессиональных задач (ОК-5);

• способность и готовность к овладению основными методами, способами и средствами получения, хранения, переработки информации, навыками работы с компьютером как средством управления информацией (ОК-11).

В результате освоения дисциплины студент должен:

Знать:

• основные понятия теории вероятностей, необходимые для изучения математической статистики;

• сущность выборочного метода и основные связанные с этим методом понятия и факты;

• сущность точечных и интервальных статистических оценок параметров распределения и основные связанные с ними понятия и факты;

• общие принципы проверки статистических гипотез и виды статистических гипотез;

• основные понятия и факты корреляционно-регрессионого анализа;

• возможности использования электронных таблиц Microsoft Excel для решения задач математической статистики;

• некоторые возможности одной из специальных программ, используемых для статистической обработки данных (например, пакет Statistica).

Уметь:

• распознавать типичные задачи математической статистики;

• аналитически и графически описывать вариационные ряды;

• находить точечные и интервальные оценки для генеральной средней, генеральной дисперсии и вероятности;

• проверять статистические гипотезы о параметрах распределений и о законах распределения;

• решать основные задачи корреляционно-регрессионного анализа;

• использовать Microsoft Excel для решения типовых задач математической статистики;

• интерпретировать полученные результаты.

Владеть:

• представлением о предмете и методах математической статистики;

• представлением о возможностях и ограничениях применения методов математической статистики в профессиональной деятельности;

• представлением о возможностях использования специальных программных средств (например, пакет Statistica) при проведении математико-статистической обработки экспериментальных данных;

• базовыми понятиями и идеями математической статистики;

• навыками решения простейших задач математической статистики (например, нахождения выборочной средней, выборочной дисперсии и т.п.).