Материал: 1959

исполнения) как при долгосрочном, так и при краткосрочном планировании и определять оптимальное решение (ПК-19); способностью интерпретировать и представлять результаты научных исследований в формах отчетов, рефератов, публикаций и публичных обсуждений, готов составлять практические рекомендации по использованию результатов научных исследований (ПК-25).

2.3. В результате освоения дисциплины студент должен:

- знать: методы обработки массовых явлений; корреляционный,

регрессионный, дисперсионный, кластерный анализы с применением программ для ЭВМ; основы моделирования нормальных, ассиметричных рядов распределения случайных величин.

-уметь: осуществлять планирование научного эксперимента;

использовать полученные результаты для принятия решений в конкретных производственных условиях; оценивать адекватность и точность работы применяемого аппарата математической статистики;

- владеть: методами научных исследований, основанными на математическом моделировании в области лесных экосистем.

3. Объѐм дисциплины и виды учебной работы

6

4 СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

4.1 Разделы дисциплины и виды занятий

Таблица 2

7

4.2 Содержание разделов дисциплины

Раздел 1. ВВЕДЕНИЕ. Описательная статистика на ЭВМ.

Предмет дисциплины. Значение математического моделирования в научном познании процессов, протекающих в биологии, в лесу. Базовые термины математической статистики и анализа данных. Связь с другими дисциплинами. Описательная статистика с применением различных компьютерных программ: MS Excel, Stadia, Statistica.

Раздел 2. Основные понятия теории вероятностей.

Случайная величина и вероятность события. Законы распределения случайных величин: биномиальное, Пуассона, нормальное. Моделирование рядов распределений на ЭВМ.

Раздел 3. Методы научных исследований Этапы исследования. Метод наблюдений. Метод эксперимента. Этапы

проведения научного эксперимента. Планирование эксперимента. Условия выбора необходимого числа экспериментальных объектов. Модель типичного научного эксперимента в лесном деле. Проверка статистических гипотез.

Раздел 4. Анализ данных. Аналитическая статистика.

Этапы анализа данных. Представление данных в наглядной форме.

Виды измерений. Шкалирование. Обзор программного обеспечения для статистического анализа данных. Корреляционный анализ на ЭВМ.

Регрессионный анализ. Анализ временных рядов. Однофакторный дисперсионный анализ. Кластерный анализ. Математическое моделирование динамики состава насаждений. Моделирование хода роста модальных древостоев.

8

4.3. Перечень занятий, проводимых в интерактивной форме

5. Лабораторный практикум, практические или семинарские занятия

5.1. Практические занятия

Таблица 4

9

6. Учебно-методическое обеспечение дисциплины 6.1. Библиографический список

Основная литература

1. Смольянов, А. Н., Мироненко А.В. Математическое методы [Текст] : текст лекций / А. Н. Смольянов, А.В. Мироненко ; ВГЛТА. – Воронеж, 2013.

– 140 с. Электронная версия в ЭБС ВГЛТА.

Дополнительная литература

2. Сериков М.Т. Основы математического моделирования в лесоустройстве [Текст]: Учеб. пособие / М. Т. Сериков. – Фед. агентство по образованию, Гос. образовательное учреждение высш. проф. образования, Воронеж. гос. лесотехн. акад. – Воронеж, 2005. – 119 с.

6.2.Перечень ресурсов информационно-телекоммуникационной сети «Интернет»

1.Ресурс для скачивания бесплатной версии программы STADIA: http://protein.bio.msu.ru/~akula/Podr2~1.htm.

2.Сайт разработчика статистического пакета STATISTICA: http://www.statsoft.ru/

6.3.Перечень информационных технологий и средств обеспечения освоения дисциплины

При изучении дисциплины используются:

- программные средства приобретѐнные и специально разработанные; - мультимедийные презентации по разделам дисциплины,

иллюстрирующие алгоритмы математических расчѐтов; - уровень усвоения дисциплины определяется на основе модульно-

рейтинговой системы оценки знаний студентов; - для итогового контроля разработан банк тестовых заданий, состоящий

из вопросов и задач по разделам дисциплины.

7. Материально–техническое обеспечение дисциплины

При изучении данной дисциплины используется компьютерный класс (аудитория № 306) кафедры лесоводства, лесной таксации и лесоустройства, оборудованный интерактивной доской для демонстрации возможностей компьютерных программ, а также для демонстрации презентаций и обучающих видеороликов на лекциях.

10