| Специалност |
Математика (бакалавър) - редовно
обучение |
| Форма
на оценяване |
Изпит |
| Дисциплината
се води от |
Катедра
Приложна математика и моделиране |
| Анотация |
|
В съвременното информационно общество силно нарастна
ролята и значението на математическата статистика. Днес
почти е немислимо решаването на практическа задача от
каквато и да е област, в която участват количествено
измеряеми величини, без намесата на математическата
статистика. Откриването на закономерности сред огромни
масиви от числова (а в много случаи от нечислова) информация
е възможно пак благодарение на математическата статистика.
Връзката на математическата статистика с практическите
потребности налага запознаването на бъдещите специалисти
с основите на тази наука. |
| Съдържание |
1. Анализ на данни.
Данни. Дескриптивна статистика. Моделиране. |
2. Прости статистически
методи.
Непараметрични методи. Доверителни интервали. |
| 3. Тестове на Стюдент
и Фишер. |
4. Честотни таблици.
Двумерни честотни таблици. Логлинейни модели. |
5. Регресионен анализ.
Линейни модели. Хипотези в регресията. |
| 6. Нелинийна регресия. |
7. Дисперсионен анализ.
Еднофакторен и двуфакторен експеримент. |
8. Дискриминантен
анализ.
Бейсов подход. Класификационни правила. |
9. Клъстърен анализ.
Йерархичен клъстърен анализ. Метод на пълните разстояния
и метод на средните разстояния. |
10. Параметрични
оценки.
Точкови оценки. Неизместени и състоятелни оценки. Оценка
с минимална дисперсия. Методи за получаване на точкови
оценки. Доверителни интервали. |