Методи оцінки експериментальних даних

Мета дисципліни: навчити здобувачів основним поняттям та математичним методам аналізу експериментальних даних. Навчити здобувачів основним параметрам описової статистики, методам побудови емпіричних функцій розподілу, принципам побудови та критеріям перевірки гіпотез про однорідність вибірок та їх відповідність законам розподілу. Пояснити здобувачам теоретичні основи та базові алгоритми кореляційного, дисперсійного, факторного та регресійного аналізу, а також методи класифікації даних.

Завдання дисципліни: 
Навчити здобувачів методам побудови описової статистики та емпіричних функцій розподілу.
Навчити здобувачів критеріям перевірки статистичних гіпотез щодо однорідності вибірок та порівняння емпіричних функцій розподілу з теоретичними моделями.
Навчити здобувачів критеріям та методам перевірки наявності статистичного зв’язку між ознаками.
Навчити здобувачів теоретичним основам та основним методам регресійного та факторного аналізу.
Навчити здобувачів методам класифікації даних.
Навчити здобувачів вирішувати типові завдання із застосуванням сучасних програмних засобів.
     
 
 
Основні результати навчання
ПР03. Знати і розуміти експериментальні основи фізики: аналізувати, описувати, тлумачити та пояснювати основні експериментальні підтвердження існуючих фізичних теорій.
ПР04. Вміти застосовувати базові математичні знання, які використовуються у фізиці та астрономії: з аналітичної геометрії, лінійної алгебри, математичного аналізу, диференціальних та інтегральних рівнянь, теорії ймовірностей та математичної статистики, теорії груп, методів математичної фізики, теорії функцій комплексної змінної, математичного моделювання.
ПР07. Розуміти, аналізувати і пояснювати нові наукові результати, одержані у ході проведення фізичних та астрономічних досліджень відповідно до спеціалізації.
ПР10. Вміти планувати дослідження, обирати оптимальні методи та засоби досягнення мети дослідження, знаходити шляхи розв’язання наукових завдань та вдосконалення застосованих методів.
ПР16. Мати навички роботи із сучасною обчислювальною технікою, вміти використовувати стандартні пакети прикладних програм і програмувати на рівні, достатньому для реалізації чисельних методів розв’язування фізичних задач, комп’ютерного моделювання фізичних та астрономічних явищ і процесів, виконання обчислювальних експериментів.

Форми організації освітнього процесу та види навчальних занять
 
Л – лекційні заняття; ПЗ – практичні заняття; СРЗ – самостійна робота здобувача вищої освіти; Кз – самостійні контрольні завдання; МКР – модульна контрольна робота; К – консультації.

 
Тематика та види навчальних занять
 
1 тиждень
Л1. Основні поняття та завдання аналізу даних.
ПЗ1. Класифікація ознак за шкалами вимірювання.
Кз1. Допустимі операції для номінальних, порядкових і кількісних ознак. Навести приклади.
СРЗ. К.
 
2 тиждень
Л2. Описова статистика.
Л3. Варіаційна статистика.
ПЗ2. Приклади побудови описової статистики.
Кз2. Основні завдання описової статистики. Побудова емпіричної функції розподілу.
СРЗ. К.
 
3 тиждень
Л4. Основні поняття перевірки статистичних гіпотез.
ПЗ3. Параметричні тести.
Кз3. Дати означення нульової та конкуруючої гіпотез. Навести приклади.
СРЗ.К.
 
4 тиждень
Л5. Непараметричні тести.
Л6. Визначення моделей розподілу емпіричних даних.
ПЗ4. Приклад ідентифікації функції розподілу однорідної вибірки.
Кз4. Дати означення незалежної та спряженої вибірки. Навести приклади.
СРЗ.К.
 
5 тиждень
Л7. Приклад ідентифікації функції розподілу неоднорідної вибірки.
ПЗ5. Дисперсійний аналіз. Однофакторний аналіз. 
Кз5. Дати означення рівня фактору. Навести приклади.
СРЗ.К.
 
6 тиждень
Л8. Двофакторний аналіз.
Л9. Приклад виконання дисперсійного аналізу.
ПЗ6. Приклад виконання рангового однофакторного аналізу.
Кз6. Довести основну тотожність дисперсійного аналізу..
СРЗ.К.
 
7 тиждень
Л10. Кореляційний аналіз кількісних ознак.
ПЗ7. Кореляційний аналіз порядкових ознак.
Кз7. Дати означення кореляції двох випадкових величин.
СРЗ.К.
 
8 тиждень
Л11. Кореляційний аналіз номінальних ознак.
Л12. Множинна кореляція.
ПЗ8. Кореляційний аналіз змішаних ознак.
Кз8. Для заданого набору даних розрахувати значення парного коефіцієнта кореляції Пірсона і зробити висновок при наявність кореляційного зв’язку.
МКР1. СРЗ. К.
 
9 тиждень
Л13. Приклади здійснення кореляційного аналізу.
ПЗ9. Факторний аналіз. Метод головних компонент.
Кз9. Основні етапи факторного аналізу.
СРЗ. К.
 
10 тиждень
Л14. Метод головних факторів.
Л15. Інші методи факторного аналізу.
ПЗ10. Приклади проведення факторного аналізу.
Кз10. Записати основну модель методу головних факторів.
СРЗ. К.
 
11 тиждень
Л16. Параметричні методи класифікації даних без навчання.
ПЗ11. Кластерний аналіз.
Кз11. Критерій, який найчастіше застосовують для розробки процедур класифікації даних.
СРЗ. К.
 
12 тиждень
Л17. Параметричні методи класифікації даних з навчанням.
Л18. Приклади здійснення класифікації даних.
ПЗ12. Загальна характеристика методів та задач регресійного аналізу.
Кз12. Базова процедура лінійного дискримінантного аналізу Фішера. Передумови його застосування. 
СРЗ. К.
 
13 тиждень
Л19. Лінійні однофакторні моделі.
ПЗ13. Поліномінальні моделі.
Кз13. Для заданого набору даних побудувати однофакторну лінійну регресійну модель і перевірити її адекватність.
СРЗ. К.
 
14 тиждень
Л20. Лінійні багатофакторні моделі.
Л21. Інші типи багатофакторних моделей.
ПЗ14. Побудова однофакторних регресійних моделей в пакеті SPSS.
Кз14. Для заданого набору даних побудувати поліноміальну регресійну модель і перевірити її адекватність.
СРЗ. К.
 
15 тиждень
Л22. Побудова однофакторних регресійних моделей в пакеті MathCad.
ПЗ15. Побудова лінійної багатофакторної моделі в пакеті SPSS.
Кз15. Для заданого набору даних побудувати багатофакторну лінійну регресійну модель і перевірити її адекватність.
МКР2.СРЗ. К.
 
 
Індивідуальна робота

Індивідуальна робота здобувача вищої освіти у дисципліні передбачає виконання курсової роботи в обсязі 15 годин.
Передбачені різні теми КР з різними методами рішень і особистими варіантами для кожного здобувача вищої освіти.
Мета курсової роботи – набуття загальних та спеціальних компетентностей майбутніх магістрів, поглиблення теоретичних знань і практичних вмінь. 
Задачі курсової роботи: вдосконалення здобувачами теоретичних знань та навичок роботи з програмним забезпеченням, методів програмування та проведення комп’ютерних розрахунків, а також проведення порівняльного аналізу розрахункових і експериментальних результатів.
 
 
Самостійна робота
 
Самостійна робота складає 106 годин. Розподіл самостійної роботи за видами навчальних робіт:
1) підготовка до лекційних занять – 40 годин;
2) підготовка до практичних занять –  36 годин;
3) підготовка до екзамену – 30 годин.
 
 
 
Процедура оцінювання
 
В організації навчального процесу при вивченні дисципліни застосовується поточний та підсумковий контроль. Поточний контроль полягає у контрольних опитуваннях на практичних заняттях щодо завдань самостійної роботи (оцінюються максимум в 20 балів) і виконанні двох модульних контрольних робіт (кожна оцінюється в 30 балів). 
Модульна контрольна робота виконується у письмовій формі та складається з 2 частин:
1) відповіді на два питання, кожне з яких охоплює одну з тем лекційного курсу (максимум 10 балів за кожне питання; разом 20 балів);
2) розв’язку задачі з курсу практичних занять (оцінюється в 10 балів).
Кожний модуль оцінюється у максимально можливі 50 балів:
 
Семестровий модуль № 1
Кз1. Оцінка за виконання – 2 бали. Термін надання – 1 тиждень.
Кз2. Оцінка за виконання – 2 бали. Термін надання – 2 тиждень.
Кз3. Оцінка за виконання – 1 бал. Термін надання – 3 тиждень.
Кз4. Оцінка за виконання – 3 бали. Термін надання – 4 тиждень.
Кз5. Оцінка за виконання – 3 бали. Термін надання – 5 тиждень.
Кз6. Оцінка за виконання – 3 бали. Термін надання – 6 тиждень.
Кз7. Оцінка за виконання – 3 бали. Термін надання – 7 тиждень.
Кз8. Оцінка за виконання – 3 бали. Термін надання – 8 тиждень.
МКР1. Модульна контрольна робота – 30 балів (8 тиждень). Перескладання можливе протягом 9–11 тижнів за розкладом консультацій.

Семестровий модуль № 2
 
Кз9. Оцінка за виконання – 2 бали. Термін надання – 9 тиждень.
Кз10. Оцінка за виконання – 3 бали. Термін надання – 10 тиждень.
Кз11. Оцінка за виконання – 3 бали. Термін надання – 11 тиждень.
Кз12. Оцінка за виконання – 3 бали. Термін надання – 12 тиждень.
Кз13.  Оцінка за виконання – 3 бали. Термін надання – 13 тиждень.
Кз14. Оцінка за виконання – 3 бали. Термін надання – 14 тиждень.
Кз15. Оцінка за виконання – 3 бали. Термін надання – 15 тиждень.
МКР2. Модульна контрольна робота – 30 балів (15 тиждень).
 
Максимальна оцінка за повний обсяг виконаних навчальних елементів дисципліни – 100 балів.
Підсумковим контролем з дисципліни є екзамен. Екзамен складається усно. Екзаменаційний білет складається з 3 питань. Два з них стосуються лекційного курсу і формуються таким чином, щоб вони охоплювали декілька взаємопов'язаних частин цього курсу. Ці питання оцінюються в 35 балів кожне. Третє питання стосується курсу практичних занять і оцінюється в 30 балів. Максимальна оцінка за правильні відповіді на всі питання екзаменаційного білету становить 100 балів.
 
 
Умови допуску до підсумкового контролю
До підсумкового контролю допускаються здобувачі, які здали перший модуль не менше ніж на 30 балів.
 
 
Політика освітнього процесу
 
Здобувач зобов’язаний своєчасно та якісно виконувати всі отримані завдання; за необхідністю з метою з’ясування всіх не зрозумілих під час самостійної та індивідуальної роботи питань, відвідувати консультації викладача. Дотримуватись принципів академічної доброчесності.

Робота, яка виконана після встановлених викладачем термінів, не приймається.
 
Відсутність здобувача на екзамені або на контрольній роботі відповідає оцінці «0».
 
Складання/перескладання екзаменів – за встановленим деканатом розкладом.
 
Під час лекції здійснювати телефонні дзвінки забороняється.

Заборонено використання будь-яких підручників, посібників, конспектів лекцій, шпаргалок під час проходження модульних контролів та складання екзамену з дисципліни.