Matematikai statisztika tanfolyamok - tanfolyam 28 480 RUB. online iskolából TutorOnline, képzés 64 ac. óra, Időpont: 2023. december 2.
Vegyes Cikkek / / December 05, 2023
Ez a program az egyetemi alapfokú végzettséggel rendelkező szakemberek képzését szolgálja, és meghatározza a képzések és a beszámolók tartalmát és típusait.
A program a különböző egyetemek és intézetek munkatervének megfelelően készült.
Ingyenes konzultációt és 2 leckét kap minden tanfolyamhoz.
Plusz 40% a tárgyból meglévő tudásszinten felül
Több éves sikeres képzési tapasztalat
98% pozitív visszajelzés
Kifogástalan hírnév
Modern oktatási módszerek
Tehetséges és érdeklődő tanárok
Szórakoztató tevékenységek
Az összes alkalmazott legmagasabb professzionalizmusa
Gyors segítség bármilyen kérdés esetén
Az aktuális tudásszint alapos felmérése
Személyes óraterv készítése kívánságok és egyéni sajátosságok figyelembe vételével
Gondoskodó magatartás a tanulókkal és szüleikkel szemben
A foglalkozások rendszeres és kényelmes órarendben, kényelmes és biztonságos környezetben zajlanak.
Teljes ellenőrzés minden történés felett
Minden átvett és feldolgozott anyag biztonsága
Érintjük a jövőt. Tanulunk
Napról napra, minden percben belelélegzünk a munkánkba
Nem közömbös minden, ami történik
A TutorOnline csapata teljes felelősséget vállal a tanárokkal tartott órákért, és gondoskodik mindenről és mindenkiről
Matematikai statisztika.
1. téma. Szelektív módszer - 9 óra.
1. A matematikai statisztika céljai és módszerei.
2. Mintavételi módszer.
3. Általános és mintapopulációk.
4. Kiválasztási módszerek.
5. A minta statisztikai megoszlása.
6. Diszkrét és intervallum variációs sorozatok.
7. Empirikus eloszlásfüggvény.
8. Sokszög és hisztogram.
9. A tulajdonság eloszlási sűrűsége.
2. téma. Az eloszlási paraméterek statisztikai becslése – 14 óra.
1. Valószínűségi változók mintajellemzői.
2. A pontbecslés fogalma.
3. Elfogulatlan, következetes és hatékony becslések.
4. Pontbecslések az általános átlagra (várakozás), az általános variancia és az általános szórásra.
5. A pontbecslések elmélete.
6. Valószínűségi függvény.
7. Maximum likelihood módszer, momentumok módszere.
8. Az intervallumbecslés fogalma.
9. Az intervallumbecslés elmélete.
10. Konfidenciaintervallum és konfidenciavalószínűség.
11. Konfidenciaintervallumok felépítése normál sokaságból származó mintaparaméterek becsléséhez.
12. A konfidencia intervallum megbízhatósága.
13. Ismert varianciájú normális eloszlás matematikai elvárásának intervallumbecslése.
14. Ismeretlen varianciájú normális eloszlás matematikai elvárásának intervallumbecslése.
3. téma. Hipotézisek statisztikai tesztelése - 12 óra.
1. Statisztikai hipotézis és statisztikai teszt.
2. 1. és 2. típusú hibák.
3. A kritérium jelentőségének és erejének szintje.
4. A gyakorlati bizonyosság elve.
5. Kritikus területek megtalálása.
6. Az eloszlási paraméterek egybeesésére vonatkozó hipotézisek tesztelése.
7. Normál populációk átlagainak és varianciáinak összehasonlítása.
8. Az eloszlás típusára vonatkozó hipotézisek tesztelése.
9. Nem paraméteres illeszkedési tesztek.
10. Pearson tétele.
11. Khi-négyzet teszt, Kolmogorov teszt.
12. Példák a khi-négyzet teszt és a Kolmogorov-próba használatára.
4. téma. Korrelációelemzés - 23 óra.
1. Alapvető rendelkezések.
2. Korrelációs mező.
3. Korrelációs táblázat.
4. A minta lineáris átlagos négyzetes regressziós egyenletének paramétereinek megtalálása.
5. Minta korrelációs együttható.
6. Korrelációs kapcsolat.
7. Többváltozós korrelációs elemzés.
8. Rangkorreláció.
9. Spearman és Kendall minta rangkorrelációs együtthatója.
10. Példák a Spearman és Kendall minta rangkorrelációs együttható alkalmazására.
11. Funkcionális és statisztikai függőségek.
12.Csoportátlagok.
13. A korrelációs függőség fogalma.
14. A korrelációelmélet fő feladatai: a kapcsolat formájának meghatározása és szorosságának felmérése.
15. A korreláció típusai (páros és többszörös, lineáris és nemlineáris).
16. Regressziós egyenletek.
17. Lineáris regresszió.
18. Legkisebb négyzet alakú módszer.
19. Regressziós egyenesek paramétereinek meghatározása a legkisebb négyzetek módszerével.
20. Minta korrelációs együttható, tulajdonságai.
21. Nemlineáris regresszió.
22. A korrelációs együttható szignifikanciájára vonatkozó hipotézis tesztelése.
23.Két valószínűségi változó közötti kapcsolat választott formája optimálisságának és megfelelőségének ellenőrzése.
5. téma. Regressziós elemzés - 6 óra.
1. A regresszióanalízis alapelvei.
2. Matematikai modell felépítése.
3. Regressziós egyenletek, közelítéseik.
4. A regressziós együtthatók jelentőségének felmérése.
5. A modell megfelelőségének ellenőrzése.
6. Alkalmazási példák.