Tečaji matematične statistike - tečaj 28.480 RUB. iz Spletne šole TutorOnline, usposabljanje 64 ac. ure, Datum: 2.12.2023.
Miscellanea / / December 05, 2023
Ta program je namenjen usposabljanju strokovnjakov z osnovno univerzitetno izobrazbo in določa vsebino in vrste usposabljanj in poročanja.
Program je zasnovan v skladu z delovnimi učnimi načrti različnih univerz in inštitutov.
Prejmite brezplačno svetovanje in 2 lekciji za vsak tečaj.
Plus 40% k obstoječemu nivoju znanja pri predmetu
Dolgoletne izkušnje z uspešnim usposabljanjem
98% pozitivnih povratnih informacij
Brezhiben ugled
Sodobne metode poučevanja
Nadarjeni in zainteresirani učitelji
Zabavne dejavnosti
Najvišja strokovnost vseh zaposlenih
Hitra pomoč pri vseh vprašanjih
Temeljita ocena trenutnega nivoja znanja
Razvoj osebnega učnega načrta ob upoštevanju želja in individualnih značilnosti
Skrben odnos do učencev in njihovih staršev
Pouk poteka po rednem in udobnem urniku, v priročnem in varnem okolju.
Popoln nadzor nad vsem, kar se dogaja
Varnost vsega prejetega in predelanega materiala
Dotikamo se prihodnosti. Učimo se
Dan za dnem, vsako minuto dihamo svoje delo
Ni ravnodušen do vsega, kar se dogaja
Ekipa TutorOnline prevzame polno odgovornost za pouk z učitelji in poskrbi za vse in vsakogar
Statistika matematike.
Tema 1. Selektivna metoda - 9 ur.
1. Cilji in metode matematične statistike.
2. Metoda vzorčenja.
3. Splošne in vzorčne populacije.
4. Izbirne metode.
5. Statistična porazdelitev vzorca.
6. Diskretne in intervalne variacijske serije.
7. Empirična porazdelitvena funkcija.
8. Poligon in histogram.
9. Gostota porazdelitve lastnosti.
Tema 2. Statistične ocene porazdelitvenih parametrov – 14 ur.
1. Vzorčne značilnosti naključnih spremenljivk.
2. Koncept točkovne ocene.
3. Nepristranske, dosledne in učinkovite ocene.
4. Točkovne ocene za splošno povprečje (pričakovanje), splošno varianco in splošno standardno deviacijo.
5. Teorija točkovnih ocen.
6. Funkcija verjetnosti.
7. Metoda največje verjetnosti, metoda trenutkov.
8. Koncept intervalne ocene.
9. Teorija intervalne ocene.
10. Interval zaupanja in verjetnost zaupanja.
11. Konstrukcija intervalov zaupanja za ocenjevanje vzorčnih parametrov iz normalne populacije.
12. Zanesljivost intervala zaupanja.
13. Intervalna ocena matematičnega pričakovanja normalne porazdelitve z znano varianco.
14. Intervalna ocena matematičnega pričakovanja normalne porazdelitve z neznano varianco.
Tema 3. Statistično preverjanje hipotez - 12 ur.
1. Statistična hipoteza in statistični test.
2. Napake 1. in 2. vrste.
3. Stopnja pomembnosti in moč kriterija.
4. Načelo praktične gotovosti.
5. Iskanje kritičnih območij.
6. Preizkušanje hipotez o sovpadanju porazdelitvenih parametrov.
7. Primerjava povprečij in varianc normalnih populacij.
8. Preizkušanje hipotez o vrsti porazdelitve.
9. Neparametrični testi primernosti.
10. Pearsonov izrek.
11. Hi-kvadrat test, Kolmogorov test.
12. Primeri uporabe testa hi-kvadrat in Kolmogorov test.
Tema 4. Korelacijska analiza - 23 ur.
1. Temeljne določbe.
2. Korelacijsko polje.
3. Korelacijska tabela.
4. Iskanje parametrov vzorčne linearne srednje kvadratne regresijske enačbe.
5. Vzorčni korelacijski koeficient.
6. Korelacijski odnos.
7. Multivariatna korelacijska analiza.
8. Rank korelacija.
9. Koeficient ranga vzorca Spearman in Kendall.
10. Primeri uporabe korelacijskega koeficienta ranga vzorca Spearman in Kendall.
11. Funkcionalne in statistične odvisnosti.
12. Skupinska povprečja.
13. Koncept korelacijske odvisnosti.
14. Glavne naloge korelacijske teorije: določitev oblike in ocena tesnosti povezave.
15. Vrste korelacije (parna in večkratna, linearna in nelinearna).
16. Regresijske enačbe.
17. Linearna regresija.
18. Metoda najmanjših kvadratov.
19. Določanje parametrov regresijskih premic z metodo najmanjših kvadratov.
20. Vzorčni korelacijski koeficient, njegove lastnosti.
21. Nelinearna regresija.
22. Testiranje hipoteze o pomembnosti korelacijskega koeficienta.
23. Preverjanje optimalnosti in ustreznosti izbrane oblike povezave med dvema slučajnima spremenljivkama.
Tema 5. Regresijska analiza - 6 ur.
1. Osnovni principi regresijske analize.
2. Izdelava matematičnega modela.
3. Regresijske enačbe, njihove aproksimacije.
4. Ocenjevanje pomembnosti regresijskih koeficientov.
5. Preverjanje ustreznosti modela.
6. Primeri uporabe.