Бакалавриат
2025/2026
Теория вероятностей и математическая статистика
Статус:
Курс обязательный (Химия)
Кто читает:
Кафедра высшей математики
Где читается:
Общеуниверситетские кафедры
Когда читается:
2-й курс, 2, 3 модуль
Охват аудитории:
для своего кампуса
Преподаватели:
Панов Петр Алексеевич
Язык:
русский
Кредиты:
4
Контактные часы:
80
Программа дисциплины
Аннотация
Учебная дисциплина посвящена изучению Теории вероятностей и математической статистики.
Курс создает базу для изучения дисциплин, связанных с применением математической статистики на практике, анализом данных, а также для дисциплин, реализуемых в рамках проекта Data Culture.
Студенты, освоившие дисциплину, приобретают следующие знания и навыки: понимание основных концепций теории вероятностей и умение рассчитывать и интерпретировать основные статистические показатели, критерии и метрики, актуальные для маркетинга и бизнес-аналитики.
Курс предполагает проверку теоретических знаний и практических навыков посредством проведения регулярных самостоятельных работ, оценивания работы на семинаре, контрольной и экзаменационной работ.
Изучение дисциплины базируется на следующих дисциплинах: школьном курсе математики (включая раздел Теории Вероятностей) и курсе матана и линала, изучаемом на первом курсе.
Для полноценного освоения дисциплины надо знать и понимать и уметь пользоваться: базовыми формулами комбинаторики (перестановки, размещения, сочетания, свойства биномиальных коэффициентов); знать простейшие операции над множествами; уметь вычислять вероятность в простейших задачах; понимать математический смыл выражений "не более", "менее", "как минимум" и тд. пределы, ряды – в простейшем виде; производные и поиск экстремума, в том числе функции нескольких переменных; интегралы – смысл и основные методы интегрирования.
Основные положения дисциплины должны быть использованы в следующих курсах: Экономическая статистика, Социология, Финансовый и бухгалтерский учет, Финансовый менеджмент, Основы программирования на языке Python, Введение в Data Science, Маркетинговые исследования, Инструменты интернет-маркетинга и веб-аналитики, Анализ данных на Python и при сдаче экзаменов независимой оценки цифровых компетенций.