Материал: 546

2. ТИПОВОЙ ПЛАН ВЫПОЛНЕНИЯ КУРСОВОЙ РАБОТЫ

На первом занятии каждому студенту выдается задание с указанием даты выдачи.

Содержание курсовой работы: Введение

1.Теоретические основы статистического исследования транспортных потоков

2.Обследование параметров транспортного процесса

3.Построение математической модели транспортного процесса

4.Проверка согласованности предложенной модели и статистических данных

Заключение Список использованных источников Приложения.

Дополнительно к заданию студенты должны получить файл, содержащий статистические данные, полученные путем наблюдений.

3. СОДЕРЖАНИЕ РАЗДЕЛОВ КУРСОВОЙ РАБОТЫ

Введение

Во введении на одной двух страницах формулируются цель и задачи, решаемые в работе, раскрывается структура работы, выделяются ее основные этапы.

Теоретические основы статистического исследования транспортных потоков

В данной части представляются результаты самостоятельного изучения студентами литературы по теории статистических исследований.

5

На основании построенной гистограммы строится гипотеза о законе распределения данных. В данном случае целесообразно проверить гипотезу о нормальном распределении (распределении Гаусса) наблюдаемого показателя.

Построение математической модели транспортного процесса

Вданной части выполняется построение модели в соответствии

свыдвинутой гипотезой [1].

Математическая модель – приближённое описание какого-либо класса явлений внешнего мира, выраженное с помощью математической символики.

Составление математической модели можно подразделить на 3 этапа.

Первый этап формулирование законов, связывающих основные объекты модели. Этот этап требует широкого знания фактов, относящихся к изучаемым явлениям, и глубокого проникновения в их взаимосвязи. Эта стадия завершается записью в математических терминах сформулированных качеств, представлений о связях между объектами модели.

Второй этап исследование математических задач, к которым приводят математические модели. Основным вопросом здесь является решение прямой задачи, то есть получение в результате анализа модели выходных данных (теоретических следствий) для дальнейшего их сопоставления с результатами наблюдений изучаемых явлений. На этом этапе важную роль приобретают математический аппарат, необходимый для анализа математической модели, и вычислительная техника мощное средство для получения количеств, выходной информации как результата решения сложных математических задач. Часто математические задачи, возникающие на основе математических моделей различных явлений, бывают одинаковыми (например, основная задача линейного программирования отражает ситуации различной природы). Это даёт основание рассматривать такие типичные математические задачи, как самостоятельный объект, абстрагируясь от изучаемых явлений.

7

Третий этап выяснение того, удовлетворяет ли принятая гипотетическая модель критерию практики, то есть выяснение вопроса о том, согласуются ли результаты наблюдений с теоретическими следствиями модели в пределах точности наблюдений. Если модель была вполне определена все параметры её были заданы, то определение уклонений теоретических следствий от наблюдений даёт решения прямой задачи с последующей оценкой уклонений. Если уклонения выходят за пределы точности наблюдений, то модель не может быть принята. Часто при построении модели некоторые её характеристики остаются не определёнными. Задачи, в которых определяются характеристики модели (параметрические, функциональные) таким образом, чтобы выходная информация была сопоставима в пределах точности наблюдений с результатами наблюдений изучаемых явлений, называются обратными задачами. Если математическая модель такова, что ни при каком выборе характеристик этим условиям нельзя удовлетворить, то модель непригодна для исследования рассматриваемых явлений. Применение критерия практики к оценке математических моделей позволяет делать вывод о правильности положений, лежащих в основе подлежащей изучению (гипотетической) модели [2].

Проверка согласованности предложенной модели

истатистических данных

Вданном разделе выполняется проверка согласованности предложенной модели и статистических данных по критерию Пирсона 2.

Заключение

В заключении кратко и обоснованно излагаются основные результаты и выводы, полученные в ходе выполнения курсовой работы.

8

Список использованных источников

Список использованных источников включает источники, которыми пользовался студент при написании курсового проекта. Обязательно наличие в тексте расчетно-пояснительной записки ссылок на все использованные источники, нумерация которых осуществляется либо в порядке их использования, либо по алфавиту.

Список литературы, рекомендуемый для использования при написании курсовой работы

1.Галушко, В.Г. Вероятностно-статистические методы на автотранспорте / В.Г. Галушко. Киев : Вища школа, 1976. 232 с.

2.Галушко, В.Г. Случайные процессы и их применение на авто-

транспорте : монография / В.Г. Галушко; ред. И.Н. Коваленко. Киев : Вища школа, 1980. 271 с.

3. Статистика : курс лекций / Л.П. Харченко, В.Г. Долженкова, В.Г. Ионин и др. ; НГАЭиУ. М. ; Новосибирск : ИНФРА-М, 1997.

311c.

4.Гусаров, В.М. Статистика : учеб. пособие / В.М. Гусаров.

М. : ЮНИТИ, 2001. 463 c.

5.Сиденко, А.В. Статистика : учебник / А.В. Сиденко, Г.Ю. По-

пов, В.М. Матвеева. М. : Дело и Сервис, 2000. 463 с.

6. Статистика : учеб. пособие / И.Е. Теслюк, В.А. Тарловская, И.Н. Терлиженко и др. 2-е изд. Минск : Ураджай, 2000. 360 с.

7. Статистика : учеб. пособие / Новосибирская гос. акад. экономики и управления ; ред. В.Г. Ионин. 2-е изд., перераб. и доп. М. :

Инфра-М, 2001. 384 с.

8.Гусаров, В.М. Статистика : учеб. пособие / В.М. Гусаров.

М. : ЮНИТИ-ДАНА, 2003. 463 с.

9.Гинзбург, А.И. Статистика : учеб. пособие / А.И. Гинзбург.

СПб. : Питер, 2005. 128 с.

10.Колесникова, И.И. Статистика : учеб. пособие / И.И. Колес-

никова. 2-е изд., стер. М. : Новое знание, 2006. 208 с.

11. Салин, В.Н. Статистика : учеб. пособие / В.Н. Салин, Э.Ю. Чурилова, Е.П. Шпаковская. М. : КноРус, 2007. 290 с.

9