Читайте также:
|
| № п/п | Раздел дисциплины | Трудоемкость, час | Вид СРС | Средство оценивания результатов обучения СРС |
| 1-4 | Выполнение контрольной работы по дисциплине. Подготовка к защите контрольной работы в виде собеседования | Контрольный опрос, собеседование по вопросам контрольной работы | ||
| 2,3 | Подготовка к практическим занятиям и к защите отчетов по выполненным заданиям. | Контрольный опрос | ||
| 2,3 | Самостоятельная работа студентов с программой Tanagra. Освоение методов поточной обработки данных. Освоение приемов визуализации данных. | Проверка рабочей тетради | ||
| 1-4 | Подготовка к зачету | Зачет | ||
| Итого 64 час |
2. ПЕРЕЧЕНЬ ТЕМ РЕФЕРАТОВ
1. Технологии сбора экспериментальных данных.
2. Технологии обработки экспериментальных данных.
3. Ошибки в данных. Причины появления и способы устранения.
4. Основные статистические показатели.
5. Корреляционный анализ данных.
6. Регрессионный анализ данных.
7. Факторный анализ.
8. Параметрические и непараметрические критерии оценки существенности различий.
9. Кривые частотных распределений.
10. Кластерный анализ.
11. Дискриминантный анализ.
12. Дисперсионный анализ.
13. Канонический анализ.
14. Нейронные сети.
15. Поиск закономерностей в массивах данных.
16. Методы визуализации данных.
17. Программное обеспечение для статистической обработки данных.
18. Программное обеспечение для визуализации данных.
19. Обработка материалов пробных площадей.
20. Этапы формирования статистики как науки.
3. ВОПРОСЫ ВХОДНОГО КОНТРОЛЯ ЗНАНИЙ СТУДЕНТОВ
1. Какую числовую информацию можно получить на пробных площадях?
2. Чем и как выполняются измерения (учеты) на пробных площадях?
3. Как сформировать вариационный ряд?
4. Назовите основные статистические показатели больших и малых выборочных совокупностей?
5. Что такое верификация данных, зачем она нужна?
6. Как определить тесноту связи парных данных?
7. Какие критерии оценки данных Вам известны?
8. Как доказать сходство (различие) данных?
9. Какие статистические методы Вам известны?
10. С помощью каких программ (пакетов) можно выполнить статистическую обработку данных?
4. ВОПРОСЫ ТЕКУЩЕГО (ВЫХОДНОГО) КОНТРОЛЯ ЗНАНИЙ СТУДЕНТОВ
1. Какова технология сбора экспериментальных данных на пробных площадях?
2. Какова специфика учета количественной и качественной информации?
3. Рациональные способы фиксации данных.
4. Причины появления ошибочных данных и способы их выявления (верификация).
5. Необходимые и достаточные условия для статистической обработки больших и малых выборочных совокупностей.
6. Каковы критерии обоснования сходства (различия) средних величин?
7. Как осуществляется стандартная статистическая обработка данных?
8. Для чего и как осуществляется корреляционный анализ?
9. Для чего и как осуществляется регрессионный анализ?
10. Как выявить тренды в массивах данных?
11. Основные виды частотных распределений.
12. Критерии подбора распределения, наилучшим образом описывающего фактические данные.
13. Расчет теоретических частот распределения по фактическим данным.
14. Методы поиска закономерностей в массивах данных.
15. Методы визуализации пространственной неоднородности данных.
16. Построение карт размещения однородных и разнородных объектов.
17. Построение моделей рельефа.
18. Построение векторных карт.
19. Построение карт уклонов местности.
20. Построение карт экспозиций склонов.
21. Построение карт пластики рельефа.
22. Современные графические методы визуализации данных.
23. Визуализация данных в многомерном пространстве.
24. Обработка материалов пробных площадей.
25. Программное обеспечение для статистической обработки данных.
5. ВОПРОСЫ ПРОВЕРКИ ОСТАТОЧНЫХ ЗНАНИЙ
1. Как осуществляется сбор экспериментальных данных на пробных площадях?
2. Как выполняется верификация данных?
3. Необходимые и достаточные условия для статистической обработки больших и малых выборочных совокупностей.
4. Каковы критерии обоснования сходства (различия) средних величин?
5. Как осуществляется стандартная статистическая обработка данных?
6. Для чего и как осуществляется корреляционный анализ?
7. Для чего и как осуществляется регрессионный анализ?
8. С какой целью и как осуществляется подбор теоретических частотных распределений по фактическим данным?
9. Методы поиска закономерностей в массивах данных.
10. Современные графические методы визуализации данных.
ЛИТЕРАТУРА
1 Гайдышев, И Анализ и обработка данных: специальный справочник / И. Гайдышев.- СПб.: Питер, 2001.- 752 с.
2 Гусаров, В.М. Статистика. Учеб. пособие для ВУЗов / В.М. Гусаров.- М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003.- 463 с.
3 Дронов, С.В. Многомерный статистический анализ: Учебное пособие / С.В. Дронов.- Барнаул: Изд-во Алт. гос. ун-та, 2003.- 213 с.
4 Елисеева, И.И. Общая теория статистики: Учебник/ И.И. Елисеева, М.М. Юзбашев.- М.: Финансы и статистика, 2004.- 656 с.
5 Ивченко, Г.И. Введение в математическую статистику: Учебник / Г.И. Ивченко, Ю.И. Медведев.- М.: Издательство ЛКИ, 2010.- 600 с.
6 Калинина, В. Н. Математическая статистика: Учеб. для студ. сред. спец. учеб. заведений / В. Н. Калинина, В. Ф. Панкин.- М.: Дрофа, 2002.- 336 с.
7 Кобзарь, А. И. Прикладная математическая статистика. Для инженеров и научных работников / А.И. Кобзарь.- М.: ФИЗМАТЛИТ, 2006.- 816 с.
8 Костин, В.Н. Статистические методы и модели. Учебное пособие / В.Н. Костин, Н.А. Тишина. - Оренбург: ГОУ ОГУ, 2004.- 138 с.
9 Кремлев, А.Г. Математика. Раздел "Статистика": Учеб. пособие / А.Г. Кремлев.- Екатеринбург: Изд-во УрГЮА, 2001.- 140 с.
10 Крянев, А.В. Математические методы обработки неопределенных данных / А.В. Крянев, Г.В.Лукин.- М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003.- 216 с.
11 Лагутин, М. Б. Наглядная математическая статистика: Учебное пособие / М.Б. Лагутин.- М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2007.- 472 с.
12 Лялин, B.C. Статистика: теория и практика в Excel: учеб. пособие / B.C. Лялин, И.Г. Зверева, Н.Г. Никифорова.- М.: Финансы и статистика; ИН-ФРА-М, 2010. - 448 с.
13 Рокицкий, П. Ф. Биологическая статистика / П.Ф. Рокицкий.- Минск: «Вышэйш. школа», 1973.- 320 с.
14 Сизова, Т.М. Статистика: Учебное пособие / Т.М. Сизова.- СПб.: СПб ГУИТМО, 2005. - 80 с.
15 Силкин, К.Ю. Геоинформационная система Golden Software Surfer 8: Учебно-методическое пособие для вузов / К.Ю. Силкин.- Воронеж: Издательско-полиграфический центр ВГУ, 2008.- 66 с.
16 Симчера, В.М. Методы многомерного анализа статистических данных: учеб. пособие / В.М. Симчера.- М.: Финансы и статистика, 2008.- 400 с.
17 Ферстер, Э. Методы корреляционного и регрессионного анализа / Э. Ферстер, Б. Ренц.- М.: Финансы и статистика, 1983.- 303 с.
ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ.................................. 3
1. САМОСТОЯТЕЛЬНАЯ РАБОТА СТУДЕНТОВ И ЕЕ
ОБЪЕМ В ЧАСАХ............................... 5
2. ПЕРЕЧЕНЬ ТЕМ РЕФЕРАТОВ....................... 7
3. ВОПРОСЫ ВХОДНОГО КОНТРОЛЯ ЗНАНИЙ СТУДЕНТОВ.... 8
4. ВОПРОСЫ ТЕКУЩЕГО (ВЫХОДНОГО) КОНТРОЛЯ ЗНАНИЙ СТУДЕНТОВ................................. 8
5. ВОПРОСЫ ПРОВЕРКИ ОСТАТОЧНЫХ ЗНАНИЙ........... 9
ЛИТЕРАТУРА................................. 10
Марченко Сергей Иванович
Технология сбора и обработки полевых материалов
М Е Т О Д И Ч Е С К И Е У К А З А Н И Я
по самостоятельной работе студентов
лесохозяйственного факультета
(направление подготовки бакалавров «Лесное дело»)
Формат 60 х 84 1/16 Объем 0,7 п.л. Тираж 50 экз.
Заказ
Брянская государственная инженерно-технологическая академия,
г. Брянск, пр. Станке-Димитрова, 3
Редакционно-издательский отдел
Дата добавления: 2015-05-05; просмотров: 18 | Поможем написать вашу работу | Нарушение авторских прав |
| <== предыдущая лекция | | | следующая лекция ==> |
| В В Е Д Е Н И Е | | | Рекомендации непрошенному советчику |