Донецкой народной республики

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ

ДОНЕЦКОЙ НАРОДНОЙ РЕСПУБЛИКИ

ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ

ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

«ДОНБАССКАЯ АГРАРНАЯ АКАДЕМИЯ»

Факультет агрономический

Кафедра математики, физики и информационных технологий

 

 

УТВЕРЖДАЮ:

Первый проректор

_____________ ____________

    (подпись)                       (ФИО)

«___»____________ 20__ г.

МП

 

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ

Б1.Б11. «Математическая статистика»

 

Образовательная программа Бакалавриат

 

Укрупненная группа 35.00.00 - Сельское, лесное и рыбное хозяйство

 

Направление подготовки/специальность 35.03.06 «Агрономия»,

                                                               

Профиль/специализация Агрономия

 

Форма обучения Очная

 

Квалификация выпускника Академический бакалавр

 

Макеевка – 2020  год

Разработчик:

к.ф.-м. н., доцент                          _____________________ Александрова О.В.

                                                   (подпись)

 

 

Рабочая программа учебной дисциплины «Математическая статистика» разработана в соответствии с:

Федеральным государственным образовательным стандартом высшего образования (ФГОС ВО) по направлению подготовки 35.03.04 Агрономия (уровень бакалавриата), утвержденного приказом Министерства образования и науки Российской Федерации от 4 декабря  2015  г. №  1431.

Государственным образовательным стандартом высшего профессионального образования (ГОС ВПО) по направлению подготовки 35.03.04 Агрономия, утвержденного приказом Министерства образования и науки ДНР от 13 июля 2016 г. № 757, зарегистрированного в Министерстве юстиции ДНР от           8 августа 2016 г. № 1460;

Рабочая программа учебной дисциплины «Математическая статистика» разработана на основании учебного плана по направлению подготовки 35.03.04 Агрономия  (Профиль: Агрономия), утвержденного Ученым советом ГОУ ВПО «Донбасская аграрная академия» от __.___.20__ г., протокол № ___.

 

 

Рабочая программа одобрена на заседании предметно-методической комиссии кафедры математики, физики и информационных технологий

Протокол № _1_ от «__1_» _09_______ 2020__ года

 

Председатель ПМК                   ________________          Булкин В.И.

                                                             (подпись)                                                       (ФИО)

 

 

Рабочая программа утверждена на заседании кафедры математики, физики и информационных технологий

Протокол № _1_ от «_1__» __09_______ 2020__ года

 

Заведующий кафедрой                       ________________   Тарасенко Л.М.

                                                             (подпись)                                                       (ФИО)

 

 

Начальник учебно-методического

отдела                                        ________________          ____________

                                                             (подпись)                                                       (ФИО)

 

ÓДОНАГРА, 2020 год

СОДЕРЖАНИЕ

 

1. ОБЩАЯ ИНФОРМАЦИЯ О УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЕ	4
1.1. Наименование учебной дисциплины	4
1.2. Область применения учебной дисциплины	4
1.3. Нормативные ссылки	4
1.4. Роль и место учебной дисциплины в учебном процессе	4
1.5. Перечень планируемых результатов обучения по учебной дисциплине, соотнесенных с планируемыми результатами освоения образовательной программы	5
2. СОДЕРЖАНИЕ УЧЕБНОГО МАТЕРИАЛА ДИСЦИПЛИНЫ И ФОРМЫ ОРГАНИЗАЦИИ УЧЕБНОГО ПРОЦЕССА	6
2.1. Содержание учебного материала дисциплины	7
2.2. Обеспечение содержания учебной дисциплины3. содержание учебной дисциплины	8
3. СОДЕРЖАНИЕ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ	8
3.1. Тематический план изучения дисциплины	8
3.2. Темы практических/семинарских занятий и их содержание	9
3.4. Самостоятельная работа студентов	12
4. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ	15
4.1. Рекомендуемая литература	15
4.2. Средства обеспечения освоения учебной дисциплины	17
4.3. Оценочные средства	18
4.4. Критерии оценки знаний, умений, навыков	18
4.5. Методические указания для обучающихся по освоению учебной дисциплины	19
5. МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ	23
5.1. Учебно-лабораторное оборудование	23
5.2. Технические и электронные средства обучения и контроля знаний студентов	23

 

 

ОБЩАЯ ИНФОРМАЦИЯ О УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЕ

 

НАИМЕНОВАНИЕ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ

Б1.Б11. «Математическая статистика»

ОБЛАСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ

Учебная дисциплина «Математическая статистика» является дисциплиной базовой части математического и естественно-научного направления подготовки 35.03.04 Агрономия  (профиль: Агрономия).

Изучение дисциплины «Математическая статистика» базируется на курсе «Математика».

НОРМАТИВНЫЕ ССЫЛКИ

Нормативно-правовую базу рабочей программы составляют:

-   Конституция ДНР от 14.05.2014 г. [Электронный ресурс] - Режим доступа:http://dnr-online.ru/konstituciya-dnr/

- Закон «Об образовании» МОН ДНР от «19» июня 2015 г.;

- Указ Президента Российской Федерации от 09.03.2004 №314 (ред. от 22.06.2010) «О системе и структуре федеральных органов исполнительной власти».

- Нормативно-методические документы Министерства образования и науки ДНР;

- Локальные нормативные акты ГОУ ВПО «Донбасская аграрная академия».

РОЛЬ И МЕСТО УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ В УЧЕБНОМ ПРОЦЕССЕ

Целью учебной дисциплины «Математическая статистика» является формирование у студентов образовательно-квалификационного уровня «бакалавр» совокупности знаний в вопросах теории вероятностей, математической статистики, экономико-математического моделирования.

Основные задачи изучения дисциплины:

 - развитиенавыков математического мышления;

 - способствовать усвоению студентами знаний основных понятий математической статистики;

 - сформировать базовые знания, способствовать усвоению терминологии и понятий теории статистических решений;

 - способствовать освоению математических основ теории случайных событий и величин оценивания неизвестных параметров распределений, проверки статистических гипотез, элементов корреляционного и регрессионного анализа;

 - сформировать у студентов практические навыки построения математических моделей случайных явлений, умение пользоваться современными пакетами анализа и обработки статистической информации.

Описание учебной дисциплины

Укрупненная группа	35.00.00 - Сельское, лесное и рыбное хозяйство
Направление подготовки / специальность	35.03.04 «Агрономия»
Профиль	Агрономия
Образовательная программа	Академический бакалавриат
Квалификация	Академический бакалавр
Дисциплина базовой / вариативной части образовательной программы	Базовая часть
Форма контроля	экзамен
Показатели трудоемкости	Форма обучения
	очная	заочная	очно-заочная
Год обучения	2	-	-
Семестр	1	-	-
Количество зачетных единиц	2	-	-
Общее количество часов	72	-	-
Количество часов, часы:
-лекционных	16	4	-
-практических (семинарских)	14	4	-
-лабораторных	-	-	-
- контактной работы	30	8	-
- самостоятельной работы	42	64	-

 

ПЕРЕЧЕНЬ ПЛАНИРУЕМЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ ОБУЧЕНИЯ ПО УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЕ, СООТНЕСЕННЫХ С ПЛАНИРУЕМЫМИ РЕЗУЛЬТАТАМИ ОСВОЕНИЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ПРОГРАММЫ

В результате освоении содержания дисциплины «Математическая статистика» направления подготовки 35.03.04 Агрономия студент должен овладеть следующими компетенциями:

1) общекультурными компетенциями (ОК):

способностью к самоорганизации и самообразованию (ОК -7);

2) общепрофессиональными компетенциям (ОПК):

способностью решать стандартные задачи профессиональной деятельности на основе информационной и библиографической культуры с применением информационно-коммуникационных технологий и с учетом основных требований информационной безопасности (ОПК-1);

способностью использовать основные законы естественнонаучных дисциплин в профессиональной деятельности, применять методы математического анализа и моделирования, теоретического и экспериментального исследования (ОПК-2);

3) профессиональными компетенциями (ПК):

организационно-управленческая деятельность

готовностью систематизировать и обобщать информацию по использованию и формированию ресурсов организации (ПК-10).

 

В результате изучения учебной дисциплины студент должен

Знать:

- сущность математической статистики;

- основные понятия математической статистики;

- математические основы теории случайных событий и величин; 

- алгоритмы оценивания неизвестных параметров распределений;

- алгоритмы использования статистических гипотез;

- элементы корреляционного и регрессионного анализа;

- методы статистического анализа и прогнозирования.

уметь:

- применять в научной и производственной деятельности знания, полученные по курсу «Математическая статистика».

- осуществлять сбор, обработку данных статистических экспериментов, проводить интерпретацию полученных результатов исследования.

владеть:

- основными алгоритмами и приёмами по решению типовых статистических  задач,

- основными алгоритмами и приёмами по составлению статистических задач, связанных с агрономией.

 

СОДЕРЖАНИЕ УЧЕБНОГО МАТЕРИАЛА ДИСЦИПЛИНЫ И ФОРМЫ ОРГАНИЗАЦИИ УЧЕБНОГО ПРОЦЕССА

 

В процессе освоения учебной дисциплины «Теория вероятностей и математическая статистика» используются следующие формы организации учебного процесса (образовательные технологии):

- лекционные занятия (ЛЗ);

- практические (семинарские) занятия (ПЗ);

- самостоятельная работа студентов по выполнению различных видов работы (СР).

При проведении практических занятий используются мультимедийные презентации, раздаточные материалы.

В учебном процессе применяются активные и интерактивные формы проведения занятий (разбор ситуаций, дискуссия, коллоквиум), внеаудиторная самостоятельная работа, личностно-ориентированное обучение, проблемное обучение. Самостоятельная работа студентов предусматривает подготовку к практическим занятиям, подготовку конспектов по отдельным вопросам изучаемых тем, изучение учебной и методической литературы, научных статей, подготовку и защиту результатов собственных научных исследований.

СОДЕРЖАНИЕ УЧЕБНОГО МАТЕРИАЛА ДИСЦИПЛИНЫ

Наименование темы	Содержание темы в дидактических единицах	Формы организации учебного процесса
Тема 1. Основы статистического описания. Гистограмма и полигон частот. Эмпирическое распределение и его свойства.	Статистическое распределение выборки. Эмпирическая функция распределения. Полигон и гистограмма.	ЛЗ, ПЗ, СР
Тема 2.  Выборочный метод. Асимптотические свойства выборочных методов.	Задачи математической статистики. Генеральные и выборочные совокупности. Способы отбора. Выборочные характеристики случайных величин.	ЛЗ, ПЗ, СР
Тема 3. Статистическое оценивание параметров распределения	Оценки. Несмещенные, состоятельные и эффективные оценки. Оценки математического ожидания и дисперсии. Теория точечных оценок. Функция правдоподобия. Метод наибольшего правдоподобия, метод моментов. Теория интервального оценивания. Доверительный интервал и доверительная вероятность. Построение доверительных интервалов для оценки параметров выборки из нормальной совокупности.	ЛЗ, ПЗ, СР
Тема 4. Статистическая проверка гипотез.	Статистическая гипотеза. Ошибки 1-го и 2-го рода. Отыскание критических областей. Мощность критерия. Проверка гипотез о совпадении параметров распределения. Сравнение средних и дисперсий нормальных генеральных совокупностей.	ЛЗ, ПЗ, СР
Тема 5. Статистические методы обработки экспериментальных данных.	Корреляционный анализ. Оценки основных характеристик многомерного нормального закона распределений. Проверка значимости и интервальная оценка парных и частных коэффициентов корреляции. Регрессивный анализ. Особенности модели. Выбор вида уравнения регрессии, результативной и объясняющих переменных. Метод наименьших квадратов и свойства получаемых оценок. Проверка значимости и интегральное оценивание уравнения и коэффициентов регрессии. Пошаговые алгоритмы регрессионного анализа. Понятие мультиколлинеарности. Дисперсионный анализ. Схемы одно-, двух- и трехфакторного дисперсионного анализа. Оценка влияния одновременно действующих факторов.	ЛЗ, ПЗ, СР

СР – самостоятельная работа студента;

ЛЗ – лекционное занятие;

ПЗ – практическое занятие.

ОБЕСПЕЧЕНИЕ СОДЕРЖАНИЯ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ

Наименование темы	Литература
Тема 1. Основы статистического описания. Гистограмма и полигон частот. Эмпирическое распределение и его свойства.	О.1., О.3., О.5., Д.2., Д.5., Э.1, М.1., М.2.
Тема 2.  Выборочный метод. Асимптотические свойства выборочных методов.	О.2., О.3., О.4., Д.1., Д.5., Э.1, М.1., М.2.
Тема 3. Статистическое оценивание параметров распределения	О.1., О.3., О.5., Д.4., Э.1, М.1., М.2.
Тема 4. Статистическая проверка гипотез.	О.1., Д.2., Д.5., Э.1, Э.2., М.1., М.2.
Тема 5. Статистические методы обработки экспериментальных данных.	О.2., О.4., О.5., Д.1., Д.2., Д.4., Э.1, М.1., М.2.
Тема 1. Основы статистического описания. Гистограмма и полигон частот. Эмпирическое распределение и его свойства.	О.1., О.3., О.5., Д.2., Д.3., Э.1, М.1., М.2.

СОДЕРЖАНИЕ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ

ТЕМАТИЧЕСКИЙ ПЛАН ИЗУЧЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

Название содержательных разделов и тем	Количество часов
	очная форма						заочная форма
	всего	в том числе					всего	в том числе
		л	п	лаб	инд	с.р.		л	п	лаб	инд	с.р.
1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13
Тема 1. Основы статистического описания. Гистограмма и полигон частот. Эмпирическое распределение и его свойства.	12	2	2	н/п	н/п	8	14	1	н/п	н/п	н/п	13
Тема 2.  Выборочный метод. Асимптотические свойства выборочных методов.	12	2	2	н/п	н/п	8	14	н/п	1	н/п	н/п	13
Тема 3. Статистическое оценивание параметров распределения	16	4	4	н/п	н/п	8	14	1	1	н/п	н/п	12
Тема 4. Статистическая проверка гипотез.	16	4	3	н/п	н/п	9	15	1	1	н/п	н/п	13
Тема 5. Статистические методы обработки экспериментальных данных.	16	4	3	н/п	н/п	9	15	1	1	н/п	н/п	13
Всего часов	72	16	14	н/п	н/п	42	72	4	4	н/п	н/п	64

н/п – не предусмотрено учебным планом образовательной программы.

ТЕМЫ ПРАКТИЧЕСКИХ/СЕМИНАРСКИХ ЗАНЯТИЙ И ИХ СОДЕРЖАНИЕ

Практическое занятие Тема 1.   Основы статистического описания. Гистограмма и полигон частот. Эмпирическое распределение и его свойства.

1. Частота и относительная частота

2. Статистический ряд распределения.

3. Полигон и гистограмма.

Цель занятия: закрепление знаний о теоретических и методологических основах построения статистического ряда.

Оснащение: учебник «Теория вероятностей и математическая статистика».

Контрольные вопросы:

1. Что такое варианты? Дайте понятие ранжированию вариантов.

2. Что называют частотами, частостями (или относительными частотами)?

3. Дайте понятие вариационного ряда. Назовите виды вариационных рядов.

4. Перечислите способы графического изображения вариационных рядов. Дайте понятие каждому способу. Сформулируйте определение эмпирической функции распределения. Дайте понятие сводным характеристикам вариационных рядов

САМОСТОЯТЕЛЬНАЯ РАБОТА СТУДЕНТОВ

Самостоятельная работа направлена на углубление и закрепление знаний студента, развитие практических и интеллектуальных умений, комплекса заявленных общекультурных и профессиональных компетенций.

Необходимым условием успешности обучения является систематическое выполнение обязательных видов самостоятельной работы и, по мере возможности, дополнительных.

При подготовке к опросам можно опираться на конспект лекций и литературу, предложенную в данной рабочей программе. В указанном разделе расположены: список основной литературы, дополнительной литературы, необходимые интернет-ресурсы.

При подготовке к решению задач на практическом занятии необходимо изучить материалы, представленные на лекциях, воспользоваться литературой из предлагаемого списка.

В случае необходимости студенты могут обращаться за консультацией преподавателя согласно графику консультаций, утвержденного кафедрой.

3.4.1. Тематика самостоятельной работы для коллективной проработки

№ п/п	Наименование темы
1	Тема 1. Основы статистического описания. Гистограмма и полигон частот. Эмпирическое распределение и его свойства.
2	Тема 2.  Выборочный метод. Асимптотические свойства выборочных методов.
3	Тема 3. Статистическое оценивание параметров распределения
4	Тема 4. Статистическая проверка гипотез.
5	Тема 5. Статистические методы обработки экспериментальных данных.

3.4.2. Виды самостоятельной работы

	Количество часов
	очная форма						очно – заочная \ заочная форма
	Всего ср	в том числе					Всего ср	в том числе
		чт	чдл	пд	пспл	рз		чт	чдл	пд	пспл	рз
1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13
Тема 1. Основы статистического описания. Гистограмма и полигон частот. Эмпирическое распределение и его свойства.	8	4	4	н/п	н/п	н/п	13	7	6	н/п	н/п	н/п
Тема 2.  Выборочный метод. Асимптотические свойства выборочных методов.	8	4	4	н/п	н/п	н/п	13	7	6	н/п	н/п	н/п
Тема 3. Статистическое оценивание параметров распределения	8	4	4	н/п	н/п	н/п	12	6	6	н/п	н/п	н/п
Тема 4. Статистическая проверка гипотез.	9	5	4	н/п	н/п	н/п	13	7	6	н/п	н/п	н/п
Тема 5. Статистические методы обработки экспериментальных данных.	9	5	4	н/п	н/п	н/п	13	7	6	н/п	н/п	н/п
Всего часов	42	22	20	н/п	н/п	н/п	64	34	30	н/п	н/п	н/п

Чт – чтение текстов учебников, учебного материала;

Чдл – чтение дополнительной литературы;

Пд – подготовка доклада;

Пспл – подготовка к выступлению на семинаре, к практическим и лабораторным занятиям;

Рз – решение ситуационных профессиональных задач.

3.4.3. Контрольные вопросы для самоподготовки

1. Что такое варианты? Дайте понятие ранжированию вариантов.

2. Что называют частотами, частостями (или относительными частотами)?

3. Дайте понятие вариационного ряда. Назовите виды вариационных рядов.

4. Перечислите способы графического изображения вариационных рядов. Дайте понятие каждому способу.

5. Сформулируйте определение эмпирической  функции распределения. Дайте понятие сводным характеристикам вариационных рядов:

а) средним аналитическим величинам (средняя арифметическая, средняя степенная k-го порядка, средняя гармоническая, средняя геометрическая и т.д.);

б) средним структурным (порядковым) величинам (медиана, мода);

в) характеристикам изменчивости (среднее линейное отклонение, дисперсия, среднее квадратическое отклонение).

6. Что называют начальными и центральными моментами?

7. Что понимают под генеральной совокупностью?

8. Что называется выборочной совокупностью или выборкой?

9. Сформулируйте сущность выборочного метода наблюдения.

10. Отметьте преимущества выборочного метода наблюдения по сравнению со сплошным.

11. В чем состоит основной недостаток выборочного метода?

12. Какая выборка называется репрезентативной?

13. Какие различают виды выборок?

14. Перечислите два способа образования выборки.

15. В чем заключается важнейшая задача выборочного метода?

16. Что называют оценкой параметра?

17. Почему следует судить о качестве оценки?

18. Что означает словосочетание "наилучшая оценка"?

19. Сформулируйте основные свойства оценок.

20. Как определяется эффективность оценки?

21. Какая оценка называется асимптотически эффективной?

22. Перечислите методы оценивания параметров.

23. Что из себя представляет метод моментов?

24. Дайте понятие методу максимального правдоподобия.

25. В чем заключается сущность метода наименьших квадратов?

26. Сформулируйте определение интервальной оценки параметра.

27. Что называют доверительным интервалом, доверительной вероятностью? От чего зависит величина доверительного интервала?

28. Что называют предельной ошибкой выборки?

29. Какие подходы могут быть реализованы при построении доверительных интервалов?

30. Запишите формулы доверительной вероятности для средней и доли.

31. Дайте понятие средней квадратической (стандартной) ошибке выборки и перечислите ее свойства.

32. Как найти объем выборки?

33. В чем заключается сущность интервальной оценки параметров нормального и биноминального распределения?

34. Сформулируйте определение статистической гипотезы. Приведите примеры.

35. Какие различают гипотезы? В чем заключается сущность каждого вида гипотезы?

36. Как называется правило, по которому гипотеза отвергается или принимается?

37. Какого рода бывают ошибки?

38. Что называют мощностью (функцией мощности) критерия?

39. Какими принципами следует руководствоваться при построении критической области?

40. Перечислите виды критериев проверки гипотез.

41. В чем заключаются критерии проверки:

а) гипотезы о равенстве средних двух и более дисперсий;

б) гипотезы о равенстве долей признака в двух и более совокупностях;

в) гипотезы о числовых значениях параметров.

42. Дайте понятие критериям согласия.

43. Дайте понятие случайной величины.

44. Что изучает корреляционная теория случайных функций?

45. Что понимается под корреляционной зависимостью?

46. Запишите модельные уравнения регрессии.

47. Дайте понятие эмпирической линии регрессии.

48. Что показывают коэффициенты регрессии?

49. В чем состоит упрощенный способ вычисления параметров уравнений регрессии?

50. Что называется коэффициентом корреляции? Перечислите основные его свойства.

51. Дайте понятие корреляционного анализа и сформулируйте его основную задачу.

52. Как проверить значимость коэффициента корреляции?

53. Как найти интервальные оценки (доверительные интервалы) параметров связи?

54. Дайте понятие многомерному корреляционному анализу.

55.  С помощью каких коэффициентов корреляции решается основная задача многомерного корреляционного анализа?

56. Сформулируйте основные задачи регрессивного анализа.

57. Дайте понятие парной регрессивной модели.

58. Отметьте основные предпосылки регрессивного анализа.

59. Как определить доверительный интервал для функции регрессии?

60. Что значит проверить значимость уравнения регрессии?

61. Дайте понятие нелинейной регрессии.

62. Что из себя представляет модель множественной линейной регрессии?

63. Какие используют в анализе коэффициенты регрессии?

64. Дайте понятие мультиколлинеарности.

65. Что понимается под дисперсионным анализом?

66. Какой вид имеет однофакторная дисперсионная модель?

67. Перечислите основные предпосылки дисперсионного анализа.

68. Какой вид имеет двухфакторная дисперсионная модель?

УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА

4.1.1. Основная литература:

№	Наименование основной литературы	Кол-во экземпляров в библиотеке ДОНАГРА	Наличие электронной версии на учебно-методическом портале
О.1.	Семенов, В.А. Теория вероятностей и математическая статистика: учеб. пособие. Стандарт третьего поколения / В.А. Семенов. – СПб.: Питер, 2013. – 192 с. – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://cloud.mail.ru/public/Apwt/GBvdAsVnk		+
О.2.	Трофимова, Е. А. Математические методы анализа: учеб. пособие / Е.А.Трофимова, С.В. Плотников, Д.В. Гилёв; под общ. ред. Е.А. Трофимовой; М-во образования и науки Рос. Федерации, Урал. федер. ун-т. – Екатеринбург: Изд‑во Урал. ун-та, 2015. – 272 с. – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://cloud.mail.ru/public/6pTe/iD42FAXG7		+
О.3.	Шорохова, И.С. Статистические методы анализа: учеб. пособие / И.С. Шорохова, Н.В.Кисляк, О.С. Мариев; М-во образования и науки Рос. Федерации, Урал. федер. ун-т. – Екатеринбург: Изд‑во Урал. ун-та, 2015. – 300 с. – [Электронный ресурс]. – Режим доступа https://cloud.mail.ru/public/6XbA/G86jWM8Hh		+
О.4.	Александрова О.В. Теория вероятностей и математическая статистика: учебно-методическое пособие для студентов по направлению 38.03.01 «Экономика», профиль «Экономика предприятий» (образовательный уровень «Бакалавр»). / О. В. Александрова. — Макеевка: ДонНАСА, 2019. - 174 с: ил.		+
О.5.	Александрова, О. В., Жмыхова Т.В. Теория вероятностей и математическая статистика: практикум (для студентов по направлению 38.03.01 «Экономика», профиль «Экономика предприятий» (образовательный уровень «Бакалавр»)). / О. В. Александрова, Т.В. Жмыхова. - 2-е изд., испр. - Макеевка: ДонНАСА, 2019. — 108 с.: ил.		+
О.6.	Комогорцев В.Ф. Математика: Учебное пособие / В.Ф. КОМОГОР-ЦЕВ. - Брянск: Издательство Брянского ГАУ, 2017. - 149 с. [Электронный ресурс]. – Режим доступа https://cloud.mail.ru/public/EuHw/RtZqkbeLB		+
Всего наименований: 6 шт.			6 электронных ресурсов

4.1.2. Дополнительная литература

№	Наименование дополнительной литературы	Кол-во экземпляров в библиотеке ДОНАГРА	Наличие электронной версии на учебно-методическом портале
Д.1.	Куликов, Г.М. Теория вероятностей и математическая статистика: сборник задач / Г.М. Куликов, И.В. Косенкова, А.Д. Нахман. – Тамбов: Изд-во ГОУ ВПО ТГТУ, 2010. – 80 с. – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://cloud.mail.ru/public/Ghwv/MJtneaagh		+
Д,2.	Рапоцевич, Е.А. Теория вероятностей и математическая статистика / Е.А.Рапоцевич. – Новосибирск: Изд-во СибАГС, 2012. – 94 с. – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://cloud.mail.ru/public/5Fu6/7hW155Hk1		+
Д.3.	Фарафонов, В. Г. Теория вероятностей и математическая статистика: учеб. пособие / В.Г. Фарафонов, В.Г. Фарафонов, В.И. Устимов. – СПб.: ГУАП, 2009. Ч.1. – 71 с. – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://cloud.mail.ru/public/4N9X/FvRbsXjdn		+
Д.4.	Клейнер, Г. Б. Экономика. Моделирование. Математика. Избранные труды / Г. Б. Клейнер; Российская академия наук, Центральный экономико- математич. ин-т. – М.: ЦЭМИ РАН, 2016. – 856 с. [Электронный ресурс]. – Режим доступа https://cloud.mail.ru/public/57Zj/ikbQ2CdX1		+
Д.5.	Павлидис В. Д. Практикум по экономико-математическим методам: учебное пособие /В.Д. Павлидис, М.В. Чкалова. – М.: Издательство «Омега-Л»; Оренбург:Издательский центр ОГАУ, 2014. – 130 с. – (Университетский учебник). [Электронный ресурс]. – Режим доступа https://cloud.mail.ru/public/Bicq/Fm3bDWaY3		+
Всего наименований: 5 шт.			5 электронных ресурсов

СРЕДСТВА ОБЕСПЕЧЕНИЯ ОСВОЕНИЯ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ

1. Методические указания;

№	Наименование методических разработок
М.1.	Александрова О.В. Конспект лекций по дисциплине «Теория вероятностей и математическая статистика» для студентов направления подготовки 38.03.01 «Экономика» образовательного уровня академический бакалавр.
М.2.	Александрова О. В. Методические рекомендации по организации самостоятельной работы по учебной дисциплине «Теория вероятностей и математическая статистика» для студентов направления подготовки 38.03.01 Экономика, (профиль: Экономика предприятий и организаций; Бухгалтерский учет, анализ и аудит; Финансы и кредит) образовательного уровня академический бакалавр всех форм обучения / О. В. Александрова. – Макеевка: ДОНАГРА, 2018. – 16с.

2. Материалы по видам занятий;

3. Программное обеспечение современных информационно-коммуникационных технологий (по видам занятий).

ОЦЕНОЧНЫЕ СРЕДСТВА

Фонд оценочных средств по учебной дисциплине «Теория вероятностей и математическая статистика» разработан в соответствии с «Положением о фонде оценочных средств» в Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Донбасская аграрная академия» и является неотъемлемой частью рабочей программы учебной дисциплины.

Шкала оценивания

По шкале ECTS