Статистичні методи обробки експериментальних даних

Мета дисципліни підготовка висококваліфікованих фахівців з інженерії програмного забезпечення, шляхом ґрунтовного опанування науковим пізнанням і практичною діяльністю у фундаментальних поняттях планування і організації експерименту, методами отримання інформації в ході експерименту, оптимальної організації як наукового, так і інженерного експерименту, статистичною обробкою результатів експерименту, а також отриманням знань і практичних навичок в області методів і засобів застосування сучасних інформаційних технологій і обладнання для автоматизації експериментальних досліджень, проведення статистичної обробки інформації; оволодіння основними принципами і прийомами математичного моделювання, принципами підбору математичного й програмного забезпечення для практичної реалізації прикладних і дослідницьких інженерних задач. Дисципліна передбачає побудову математичних моделей у вигляді кривих регресії, різні види статистичного аналізу: дисперсійного, факторного, кластерного та інших; вміння розв’язувати задачі на використання методів регуляризації, фільтрації і апроксимації даних. Задачі дисципліни є: формування знань про моделі і способи представлення експериментальних даних; формування знань про основні поняття і терміни, що визначають сутність практично використовуваних статистичних методів обробки даних;  формування знань про основні етапи статистичної обробки експериментальних даних; оволодіння спеціалізованим програмним забезпеченням, що реалізує основні методи статистичної обробки та візуалізації експериментальних даних і результатів їх обробки; формування знань щодо математичного моделювання, аналізу стійкості і управління динамічних систем; оволодіння основними способами представлення та характеристиками рядів даних; оволодіння знаннями щодо методів оцінювання закону розподілу імовірності даних вимірювань; оволодіння знаннями з методів оцінювання точкових та інтервальних характеристик даних; оволодіння нормативною базою з питань статистичної обробки експериментальних даних; набуття теоретичних знань для освоєння основних методів математичного моделювання динамічних систем і процесів; оволодіння основними поняттями і термінами, що використовуються при побудові методики, технічної реалізації експериментів і при обробці експериментальних даних; вміння застосовувати методи теорії подібності для побудови оптимальної методика і плану експерименту; вміння застосовувати підходи до формування методики конкретних експериментів, скористатися наявними можливостями технічної реалізації експериментів і методів статистичної обробки даних із застосуванням засобів обчислювальної техніки і прикладного програмного забезпечення для проведення експериментальних досліджень; вміння використовувати особливості експериментальних умов для побудови оптимальної методики проведення експериментів з метою забезпечення максимальної інформативності досліджень; систематизувати дані експериментальних і наукових досліджень.
 
 
Основні результати навчання
 
Вміти підготувати запит на отримання фінансування, розробити техніко-економічне обґрунтування проекту, розробляти звітну документацію. Уміти, з нових дослідницьких позицій, формулювати загальну методологічну базу власного наукового дослідження, визначити його актуальність, мету і значення для розвитку інших галузей науки, суспільно-політичного, економічного життя. Вивчати, узагальнювати та впроваджувати в навчальний процес інновації в інженерії програмного забезпечення. Вміти вести спеціалізовані наукові семінари, організовувати та проводити навчальні заняття. Володіти способами організації навчально-пізнавальної та практичної діяльності. Вміти досліджувати робочі параметри процесів життєвого циклу програмного забезпечення, а також здійснювати аналіз вибраних методів та засобів підтримки цих процесів  та бути спроможним обґрунтувати свій вибір. Усвідомлювати та використовувати в повсякденній діяльності тенденції розвиту інформаційних технологій. Володіти загальнонауковими філософськими знаннями, необхідними для формулювання наукового світогляду, професійної етики, та культурного кругозору. Знати основні концепції та розуміти теоретичні та практичні проблеми в сучасному науковому напрямку досліджень. Цілеспрямовано шукати, розуміти, аналізувати, необхідні для рішення професійних наукових задач інформаційно-довідникові та науково-технічні ресурси і джерела знань з урахуванням сучасних досягнень науки і техніки.
 
Форми організації освітнього процесу та види навчальних занять

Л – лекційні заняття; СРЗ – самостійна робота здобувача вищої освіти; ПЗ – практичні заняття; К – консультації викладача; МКР – модульна контрольна робота.
 
 
Тематика та види навчальних занять
 
1 тиждень
Л1. Предмет та задачі курсу «Статистичні методи обробки експериментальних даних»
СРЗ, К

2 тиждень
Л2. Основні задачі та методи математичної статистики. Емпіричні розподіли
ПЗ1. Основні поняття планування та методологія експерименту. Планування експерименту з метою опису об’єкту дослідження.
СРЗ, К.

3 тиждень
Л3. Статистичні оцінки параметрів розподілу
СРЗ, К

4 тиждень
Л4. Лінійні динамічні моделі. Атрактор лінійної системи. Фазові портрети багатомірних лінійних систем
ПЗ2. Частотні характеристики динамічних систем. Поняття фазового портрету динамічної системи.
СРЗ, К.

5 тиждень
Л5. Нелінійні динамічні системи та різницеві моделі
СРЗ, К

6 тиждень
Л6. Характеристика методів перевірки статистичних гіпотез
ПЗ3. Методи перевірки статистичних гіпотез
СРЗ, К.

7 тиждень
Л7. Перевірка параметричних та непараметричних гіпотез
СРЗ, К, МКР1
 
8 тиждень
Л8. Методи побудови математичних моделей для динамічних процесів.  Математичні моделі систем управління і процесів
ПЗ4. Математичні моделі динамічних систем. Системи з зосередженими та розподіленими параметрами. Системи нецілого порядку.
СРЗ, К.

9 тиждень
Л9. Робочі моделі і критерії оптимальності робочих моделей
СРЗ, К
 
10 тиждень 
Л10. Теорія похибок та оброблення результатів експерименту
ПЗ5. Програмні системи обробки даних. Аналіз теоретико-експериментальних досліджень та формулювання висновків і пропозицій
СРЗ, К.

11 тиждень
Л11. Статистична обробка аналітичних даних
СРЗ, К
 
12 тиждень
Л12. Математична обробка результатів експерименту
ПЗ6. Програмні системи обробки даних
СРЗ, К.

13 тиждень
Л13. Кореляційно-регресійний аналіз
СРЗ, К

14 тиждень
Л14. Дисперсійний аналіз
ПЗ7. Основні статистичні характеристики. Обробка результатів наукових досліджень методами кореляційного та регресійного аналізів. Методи графічного відображення результатів експериментів.
СРЗ, К. 

15 тиждень
Л15. Побудова графічних залежностей за експериментальними даними
СРЗ, К, МКР2

Індивідуальна робота
 
Не передбачена

Самостійна робота

Самостійна робота становить 76 годин. Розподіл самостійної роботи за видами навчальних робіт: 1) підготовка до лекційних занять – 16 годин; 2) підготовка до практичних занять – 30 година; 3) підготовка до іспиту – 30 годин.

Процедура оцінювання
 
Система оцінювання рівня навчальних досягнень ґрунтується на принципах ЄКТС та є накопичувальною. Для забезпечення оперативного контролю за успішністю та якістю рівня навчальних досягнень здобувачів вищої освіти дисципліна поділяється на два семестрові модулі. Здобувачі протягом семестру готуються до лекційних та практичних занять. Кожна з двох Модульних контрольних робіт (МКР№1 та МКР№2) складається з теоретичних та практичних частин. Теоретична частина оцінюється в 20 балів, по 5 балів кожне питання рівної складності, та практична частина, яка оцінюється в 10 балів. Загальна оцінка за кожну з модульних робіт може складати 30 балів. Кожний модуль оцінюється у максимально можливі 50 балів.
Семестровий модуль № 1
ПЗ1 Оцінка за виконання – 6 балів. Термін надання – 2 тиждень.
ПЗ2 Оцінка за виконання – 7 балів. Термін надання – 4 тиждень.
ПЗ3 Оцінка за виконання – 7 балів. Термін надання – 6 тиждень.
МК1. Модульна контрольна робота – 30 балів (7 тиждень). Перескладання можливе протягом 9–11 тижнів за розкладом консультацій.
Семестровий модуль № 2
ПЗ4 Оцінка за виконання – 5 балів. Термін надання – 8 тиждень.
ПЗ5 Оцінка за виконання – 5 балів. Термін надання – 10 тиждень.
ПЗ6 Оцінка за виконання – 5 балів. Термін надання – 12 тиждень.
ПЗ7 Оцінка за виконання – 5 балів. Термін надання – 14 тиждень.
МК2. Модульна контрольна робота – 30 балів (15 тиждень).
Максимальна оцінка за повний обсяг виконаних навчальних елементів дисципліни – 100 балів. Підсумковим контролем є відповідь на екзаменаційний білет, який складається з теоретичної та практичної частин. Максимальна оцінка за правильне виконання теоретичної частини, яка складається з двох питань рівної складності по 30 балів, може складати 60 балів. Максимальна оцінка за правильне виконання практичної частини становить 40 балів. Максимальна оцінка за правильні відповіді на всі питання екзаменаційного білету становить 100 балів.

Умови допуску до підсумкового контролю
*
До екзамену допускаються здобувачі вищої освіти, які виконали всі види навчальних елементів навчальної дисципліни на не менш, ніж на 60%. Складання/перескладання екзамену організується за встановленим деканатом розкладом.
*
*
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 контрольній роботі або на екзамені відповідає оцінці «0».
 
Під час лекції здійснювати телефонні дзвінки забороняється.