Учебная программа Дисциплины б3 «Теория вероятностей и математич

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

«Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского»

Радиофизический факультет

Кафедра математики

УТВЕРЖДАЮ

Декан радиофизического факультета

____________________Якимов А.В.

«18» мая 2011 г.

Учебная программа

Дисциплины С2.Б3 «Теория вероятностей и математическая статистика»

по специальности 090302 «Информационная безопасность телекоммуникационных систем»

Нижний Новгород

2011 г.

1. Цели и задачи дисциплины

Содержание дисциплины «Теория вероятностей и математическая статистика» направлено на ознакомление студентов с основными понятиями и методами теории вероятностей, идеями и аппаратом математической статистики, которые необходимы при обработке результатов эксперимента, анализе случайных явлений, возникающих в радиофизических приложениях и при передаче информации.

2. Место дисциплины в структуре программы специалиста

Дисциплина «Теория вероятностей и математическая статистика» относится к дисциплинам базовой части математического и естественнонаучного цикла основной образовательной программы по специальности 090302 «Информационная безопасность телекоммуникационных систем», преподается в 4 семестре.

3. Требования к уровню освоения содержания дисциплины

Изучение дисциплины «Теория вероятностей и математическая статистика» обеспечивает овладение следующими общекультурными компетенциями:

способностью к логически правильному мышлению, обобщению, анализу, критическому осмыслению информации, систематизации, прогнозированию, постановке исследовательских задач и выбору путей их решения на основании принципов научного познания (ОК-9);

способностью самостоятельно применять методы и средства познания, обучения и самоконтроля для приобретения новых знаний и умений, в том числе в новых областях, непосредственно не связанных со сферой деятельности, развития социальных и профессиональных компетенций, изменения вида своей профессиональной деятельности (ОК-10).

Изучение дисциплины «Теория вероятностей и математическая статистика» обеспечивает овладение следующими профессиональными компетенциями:

способностью выявлять естественнонаучную сущность проблем, возникающих в ходе профессиональной деятельности, и применять соответствующий физико-математический аппарат для их формализации, анализа и выработки решения (ПК-1);

способностью применять математический аппарат, в том числе с использованием вычислительной техники, для решения профессиональных задач (ПК-2);

способностью применять методологию научных исследований в профессиональной деятельности, в том числе в работе над междисциплинарными и инновационными проектами (ПК-5).

В результате изучения студенты должны:

знать:

основные алгоритмы решения задач теории вероятностей и математической статистики;

методы статистического описания случайных событий и случайных величин;

уметь:

применять теорию вероятностей и математическую статистику к решению инженерных задач;

определять вероятности прогнозируемых событий;

оценивать статистические параметры случайных величин;

иметь представление:

о роли вероятностных и статистических методов в теоретических и прикладных расчетах будущих специалистов в области информационной безопасности телекоммуникационных систем.

4. Объём дисциплины и виды учебной работы

Общая трудоемкость дисциплины составляет 4 зачетные единицы, 144 часа.

Виды учебной работы

Всего часов

Семестры

Общая трудоемкость дисциплины

144

4

Аудиторные занятия

51

51

Лекции

34

34

Практические занятия (ПЗ)

17

17

Семинары (С)

Лабораторные работы (ЛР)

Другие виды аудиторных занятий

Самостоятельная работа

57

57

Курсовой проект (работа)

Расчетно-графическая работа

Реферат

Другие виды самостоятельной работы

Вид итогового контроля (зачет, экзамен)

экзамен (36)

экзамен (36)

5. Содержание дисциплины

5.1. Разделы дисциплины и виды занятий

№ п/п

Раздел дисциплины

Лекции

ПЗ (или С)

ЛР

1

Основные понятия теории вероятностей.

10

7

2

Теория случайных величин.

14

10

3

Элементы математической статистики.

10

5.2. Содержание разделов дисциплины

Раздел 1. Основные понятия теории вероятностей.

1.1. Статистическое определение вероятности

Понятие случайного события. Относительная частота появления случайного события. Свойство статистической устойчивости. Статистическое определение вероятности случайного события.

1.2. Элементарные способы исчисления вероятностей

Схема шансов. Геометрическое исчисление вероятностей. Задача Бюффона. Диаграммы Венна. Элементы комбинаторики.

1.3. Аксиоматика теории вероятностей

Алгебра событий. Элементарное, достоверное и невозможное событие. Объединение и пересечение событий. Минимальная алгебра событий. Свойство счетной аддитивности вероятностной функции. Алгебра Бореля.

1.4. Основные соотношения теории вероятностей

Условные вероятности Теорема умножения вероятностей. Независимые события. Теорема сложения вероятностей. Теорема сложения для независимых и несовместных событий. Закон де Моргана. Формула полной вероятности. Формула Байеса.

Раздел 2. Теория случайных величин.

2.1. Основы теории случайных величин

Интегральная функция распределения вероятностей. Дискретные и непрерывные случайные величины. Плотность вероятностей. Понятие статистического усреднения. Среднее и дисперсия. Моменты и центральные моменты случайных величин. Среднее от функции случайной величины. Геометрическое и гипергеометрическое распределения.

2.2. Статистика сумм независимых случайных величин

Схема независимых испытаний Бернулли. Биномиальное распределение. Интегральная и дифференциальная теоремы Муавра-Лапласа. Закон больших чисел. Закон редких событий. Распределение Пуассона. Экспоненциальное распределение моментов появления случайных событий.

2.3. Нелинейные преобразования случайных величин

Преобразования плотностей вероятностей при нелинейном преобразовании случайных величин. Случаи монотонных, немонотонных и разрывных функций.

2.4. Совокупности случайных величин

Многомерные функции распределения. Свойство согласованности. Условные плотности вероятностей. Независимые случайные величины. Вероятностное распределение функции нескольких случайных величин. Распределение суммы, произведения и частного случайных величин, хи-квадрат распределение, распределение Стъюдента.

2.5. Характеристические функции

Понятие характеристической функции. Свойство положительной определенности. Кумулянты случайных величин. Асимметрия и эксцесс. Центральная предельная теорема. Гауссовы совокупности. Многомерная характеристическая функция гауссовой совокупности. Двумерное гауссово распределение. Эллипс рассеяния. Условные гауссовы распределения.

Раздел 3. Элементы математической статистики.

3.1. Линейная регрессия

Постановка задачи прогнозирования. Среднеквадратичная ошибка линейного прогнозирования. Корреляционная матрица. Коэффициент корреляции. Некоррелированность и статистическая независимость.

3.2. Основные задачи математической статистики

Выборочный метод. Понятия выборки, выборочного пространства, статистики. Статистические критерии. Проверка простой и сложной гипотез. Критерии для проверки гипотез о параметрах нормального и биномиального распределений. Точечная и интервальная оценки статистического параметра. Неравенство Рао-Крамера. Точечные оценки среднего значения и дисперсии случайной величины. Понятия несмещенной, состоятельной и эффективной оценок параметров. Приближенный и точный методы построения доверительных интервалов для среднего. Доверительные интервалы для нормального распределения.

5.3. План практических занятий

Вероятностное пространство. Классический способ задания вероятностей

Геометрический способ задания вероятностей

Независимость. Условная вероятность

Формула полной вероятности. Формула Байеса

Схема независимых испытаний

Случайные величины

Моментные характеристики случайных величин

Случайный вектор

Распределение функций от случайных величин

Аппарат характеристических функций

Композиция законов распределения

Предельные теоремы

6. Лабораторный практикум

Не предусмотрен.

7. Учебно-методическое обеспечение дисциплины

7.1. Рекомендуемая литература.

а) основная литература:

Гнеденко Б.В. Курс теории вероятностей. — М.: Наука, 1988.

Чистяков В.П. Курс теории вероятностей. — М.: Агар, 1996.

Боровков А.А. Теория вероятностей. — М.: Эдиториал УРСС, 1999.

Севастьянов Б.А. Курс теории вероятностей и математической статистики. — М.: Наука, 1982.

Задачи по теории вероятностей (сост. А.Т. Гаврилин, А.А. Дубков). Практикум. — Н.Новгород: ННГУ, 2010.

Сборник задач по теории вероятностей, математической статистике и теории случайных функций (под редакцией А.А. Свешникова). — М.: Наука, 1970.

б) дополнительная литература:

Коваленко И.Н., Филиппова А.А. Теория вероятностей и математическая статистика. — М.: Высшая школа, 1982.

Вентцель Е.С. Теория вероятностей. — М.: Высшая школа, 1998.

Гихман И.И., Скороход А.В., Ядренко М.И. Теория вероятностей и математическая статистика. — Киев: Высшая школа, 1988.

Гихман И.И., Скороход А.В. Введение в теорию случайных процессов. — М.: Наука, 1969.

Агапов Г.И. Задачник по теории вероятностей. — М.: Высшая школа, 1986.

8. Вопросы для контроля

Определение относительной частоты появления случайного события, статистического определения вероятностей, понятия статистической устойчивости случайных событий.

Понятие схемы шансов и основных формул комбинаторики.

Геометрическое определение вероятностей. Задача Бюффона.

Формулировка теорем сложения и умножения вероятностей.

Понятие независимых и несовместных случайных событий. Понятие условной вероятности.

Формула полной вероятности и формула Байеса.

Понятие случайных событий и описание их с помощью интегральной и дифференциальной функций распределения. Свойства функций распределения

Понятие совместной и условной плотности вероятностей. Их свойства.

Испытания Бернулли. Биномиальное распределение

Предельные теоремы теории вероятностей. Центральная предельная теорема. Гауссова плотность вероятностей.

Закон редких событий. Распределение Пуассона.

Понятие корреляции и ковариационной матрицы случайных величин. Независимость и некоррелированность случайных величин.

Понятие гауссовой совокупности случайных величин. Совместная плотность вероятностей совокупности двух гауссовых величин.

Аппарат характеристических функций случайных величин. Свойства характеристической функции. Характеристическая функция суммы статистически независимых случайных величин.

Теорема Чебышева. Закон больших чисел в форме Чебышева.

Преобразование распределений случайных величин при нелинейных безынерционных преобразованиях случайных величин.

Распределение суммы, произведения и частного двух случайных величин.

Понятие гистограммы случайной величины.

Метод наименьших квадратов.

Оценки параметров распределений случайных величин. Несмещенная и эффективная оценки. Несмещенные оценки математического ожидания и дисперсии случайной величины.

Хи-квадрат распределение. Распределение Стьюдента с n степенями свободы.

9. Критерии оценок

Превосходно

Превосходная подготовка с очень незначительными погрешностями

Отлично

Подготовка, уровень которой существенно выше среднего с некоторыми ошибками

Очень хорошо

В целом хорошая подготовка с рядом заметных ошибок

Хорошо

Хорошая подготовка, но со значительными ошибками

Удовлетворительно

Подготовка, удовлетворяющая минимальным требованиям

Неудовлетворительно

Необходима дополнительная подготовка для успешного прохождения испытания

Плохо

Подготовка совершенно недостаточная

10. Примерная тематика курсовых работ и критерии их оценки

Не предусмотрены.

Программа составлена в соответствии с Федеральным государственным образовательным стандартом по специальности 090302 «Информационная безопасность телекоммуникационных систем».

Автор программы ___________ Корчагин А.Б.

Программа рассмотрена на заседании кафедры 18 марта 2011 г. протокол № 10-11-04

Заведующий кафедрой _________________ Дубков А.А.

Программа одобрена методической комиссией факультета 11 апреля 2011 года

протокол № 05/10

Председатель методической комиссии_________________ Мануилов В.Н.