Методы анализа и обработки экспериментальных данных

Цели и задачи дисциплины

Целью освоения дисциплины является подготовка грамотного, эрудированного бакалавра, знающего современные методы анализа и обработки экспериментальных данных в металлургии, умеющего применять полученные знания в практической работе. Задачи дисциплины: на основе изучения основных методов математической статистики дать знания о направлениях их применения в конкретных условиях с учетом последовательности построения математических моделей; привить навыки построения математических моделей на основе статистического материала и специально поставленных экспериментов, а также научить методам нахождения оптимальных технологических решений с использованием полученных математических моделей.

Краткое содержание дисциплины

Предварительная обработка экспериментальных данных. Точечные и интервальные оценки случайных величин. Статистические гипотезы. Проверка данных на наличие грубых погрешностей. Анализ результатов эксперимента. Дисперсионный, корреляционный и регрессионный анализ. Линейная регрессия. Множественная линейная регрессия.

Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины

Выпускник должен обладать:

ОПК-4 Способен проводить измерения и наблюдения в сфере профессиональной деятельности, обрабатывать и представлять экспериментальные данные
ОПК-5 Способен решать научно-исследовательские задачи при осуществлении профессиональной деятельности с применением современных информационных технологий и прикладных аппаратно-программных средств
УК-1 Способен осуществлять поиск, критический анализ и синтез информации, применять системный подход для решения поставленных задач
УК-2 Способен определять круг задач в рамках поставленной цели и выбирать оптимальные способы их решения, исходя из действующих правовых норм, имеющихся ресурсов и ограничений