Непараметрические методы статистики

Цели и задачи дисциплины

Непараметрические методы - это статистические методы с (некоторыми) желательными свойствами, сохраняющимися при относительно слабых допущениях о рассматриваемых генеральных совокупностях. Они позволяют обрабатывать данные "низкого качества" из выборок малого объёма с переменными, распределение которых мало или полностью неизвестно. Непараметрические методы не основываются на оценке параметров (таких как среднее или стандартное отклонение) при описании выборочного распределения интересующей величины. Поэтому эти методы иногда называются свободными от параметров или свободно распределенными. Целью дисциплины "Непараметрические методы статистики" является изучение основных принципов анализа статистических данных - первичной обработке и проверке статистических гипотез; получению навыков работы и исследований с применением профессиональных математических пакетов. Задачи дисциплины: - введение в основные принципы непараметрической статистики, как предпочтительной методологии исследований; - усвоение приемов обработки массивов данных, распределение которых неизвестно, как из-за малых объемов выборок, так и из-за разрозненности наблюдений; - отработка навыка использования «непараметрики» в типовых ситуациях и малых выборках.

Краткое содержание дисциплины

При изучении данной дисциплины основное внимание уделяется: 1 Одновыборочная задача о положении (сдвиге) 2 Двухвыборочная задача о положении (сдвиге) 3 Двухвыборочная задача о рассеянии (масштабе) 4 Однофакторые таблицы дисперсионного анализа 5 Двухфакторные таблицы дисперсионного анализа 6 Задачи о регрессии и угле наклона 7 Критерии для произвольных альтернатив.

Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины

Выпускник должен обладать: