Статистичне моделювання

Спеціальність: Інформаційні технології проектування
Код дисципліни: 7.122.02.O.005
Кількість кредитів: 5.00
Кафедра: Системи автоматизованого проектування
Лектор: Професор каф. Кособуцький Петро Сидорович
Семестр: 1 семестр
Форма навчання: денна
Мета вивчення дисципліни: Навчити: застосовувати методи математичної статистики для статистичного аналізу мікросистем в кодах Матлаб і Маткад, висувати і перевіряти за допомогою критеріїв гіпотези розподілу випадкових даних та робити правильні висновки відносно законів їх розподілу, аналізувати статистичні закономірності шумів
Завдання: Набути:практики застосування методів математичної статистики для статистичного аналізу MEMS NEMSв кодах Матлаб і Маткад, висувати і перевіряти за допомогою критеріїв гіпотези розподілу випадкових даних та робити правильні висновки відносно законів їх розподілу, аналізувати статистичні закономірності шумів
Результати навчання: практична реалізація статистичних методів аналізу і оптимізації даних фізичних, технічних так комп'ютерних експериментів сучасних функціональних систем MEMS NEMS в кодах інженерних пакетів прикладних програм Матла, Маткад, Пайтон висувати гіпотези і перевіряти за допомогою критеріїв гіпотези розподілу випадкових даних та робити правильні висновки відносно законів їх розподілу, аналізувати та оптимізувати статистичні закономірності шумів функціональних систем із подальшим статистичних усередненням з метою встановлення трендів розвитку сигналів
Необхідні обов'язкові попередні та супутні навчальні дисципліни: пререквізіт: моделювання систем, чисельні методи, теорія ймовірностей та математична статистика, методи багатокритеріальної оптимізації
Короткий зміст навчальної програми: статистичні моделі мікросистем, метод Монте-Карло, обробка випадкових даних, статистичні гіпотези, критерії Пірсона-Фішера, хі-квадрат, Смірнова, Колмогорова, параметричний аналіз статистичними методами
Опис: ис навчальної дисципліни (назви тем, короткий зміст) Базові принципи прикладної математичної статистики Методи параметричної статистики Імітаційний метод Монте=Карло Практичні алгоритми обробки даних вимірювань та комп'ютерних експериментів Статистична оптимізація даних
Методи та критерії оцінювання: Поточний контроль (40%); письмові звіти практикумутатистичного моделювання, усне опитування, контрольні роботи
Критерії оцінювання результатів навчання: Підсумковий контроль (60%, екзамен); письмовий, усне опитування
Порядок та критерії виставляння балів та оцінок: 100–88 балів – («відмінно») виставляється за високий рівень знань (допускаються деякі неточності) навчального матеріалу компонента, що міститься в основних і додаткових рекомендованих літературних джерелах, вміння аналізувати явища, які вивчаються, у їхньому взаємозв’язку і роз витку, чітко, лаконічно, логічно, послідовно відповідати на поставлені запитання, вміння застосовувати теоретичні положення під час розв’язання практичних задач; 87–71 бал – («добре») виставляється за загалом правильне розуміння навчального матеріалу компонента, включаючи розрахунки , аргументовані відповіді на поставлені запитання, які, однак, містять певні (неістотні) недоліки, за вміння застосовувати теоретичні положення під час розв’язання практичних задач; 70 – 50 балів – («задовільно») виставляється за слабкі знання навчального матеріалу компонента, неточні або мало аргументовані відповіді, з порушенням послідовності викладення, за слабке застосування теоретичних положень під час розв’язання практичних задач; 49–26 балів – («не атестований» з можливістю повторного складання семестрового контролю) виставляється за незнання значної частини навчального матеріалу компонента, істотні помилки у відповідях на запитання, невміння застосувати теоретичні положення під час розв’язання практичних задач; 25–00 балів – («незадовільно» з обов’язковим повторним вивченням) виставляється за незнання значної частини навчального матеріалу компонента, істотні помилки у відповідях на запитання, невміння орієнтуватися під час розв’язання практичних задач, незнання основних фундаментальних положень.
Рекомендована література: 1.Кособуцький П.С.,та інш..Статистичне моделювання.Львів: ЛП 2013 2.Кособуцький П.С.Статистичні та Монте-Карло алгоритми моделювання випадкових процесів у макро- і мікросистемах у MathCAD. Львів:ЛП. 2014. 3.Кособуцький П.С.Фізичні основи статистичної оптимізації мікро- і наносистемної техніки. Львів: ЛП. 2016
Уніфікований додаток: Національний університет «Львівська політехніка» забезпечує реалізацію права осіб з інвалідністю на здобуття вищої освіти. Інклюзивні освітні послуги надає Служба доступності до можливостей навчання «Без обмежень», метою діяльності якої є забезпечення постійного індивідуального супроводу навчального процесу студентів з інвалідністю та хронічними захворюваннями. Важливим інструментом імплементації інклюзивної освітньої політики в Університеті є Програма підвищення кваліфікації науково-педагогічних працівників та навчально-допоміжного персоналу у сфері соціальної інклюзії та інклюзивної освіти. Звертатися за адресою: вул. Карпінського, 2/4, І-й н.к., кімн. 112 E-mail: nolimits@lpnu.ua Websites: https://lpnu.ua/nolimits https://lpnu.ua/integration
Академічна доброчесність: Політика щодо академічної доброчесності учасників освітнього процесу формується на основі дотримання принципів академічної доброчесності з урахуванням норм «Положення про академічну доброчесність у Національному університеті «Львівська політехніка» (затверджене вченою радою університету від 20.06.2017 р., протокол № 35).