Курс на Stepik
Обложка курса «Методы обработки экспериментальных данных» на Stepik
Бесплатно

Методы обработки экспериментальных данных ★ 5.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Курс «Методы обработки экспериментальных данных» направлен на формирование у учащихся теоретических знаний и практических навыков в области статистического анализа эмпирической информации, необходимых для корректной интерпретации результатов экспериментов и принятия обоснованных решений.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Методы обработки экспериментальных данных»Учеников на курсе 944
Сертификаты, выданные на курсе «Методы обработки экспериментальных данных»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Методы обработки экспериментальных данных»Отзывов получено 53
Рейтинг курса «Методы обработки экспериментальных данных»Рейтинг курса 5.000
Уроки в курсе «Методы обработки экспериментальных данных»Количество уроков 12
Тесты в курсе «Методы обработки экспериментальных данных»Количество квизов 13
Время прохождения курса «Методы обработки экспериментальных данных»Время прохождения курса —
Обновления курса «Методы обработки экспериментальных данных»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Методы обработки экспериментальных данных»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Методы обработки экспериментальных данных»Последнее обновление — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Методы обработки экспериментальных данных» 4 раздела Уроки в курсе «Методы обработки экспериментальных данных» 12 уроков Тесты в курсе «Методы обработки экспериментальных данных» 13 тестов Время прохождения курса «Методы обработки экспериментальных данных» 0 ч. Последнее обновление курса «Методы обработки экспериментальных данных» обн. 1 год назад

МОДУЛЬ 1 СТАТИСТИЧЕСКИЕ РЯДЫ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ И ИХ ХАРАКТЕРИСТИКИ

4 урока
1. Построение рядов распределения по одному признаку ↗
2. Расчет средней арифметической, моды и медианы ↗
3. Расчет и анализ показателей вариации ↗
4. Правило сложения дисперсий ↗

МОДУЛЬ 2 ВЫБОРОЧНЫЙ МЕТОД. ПРОВЕРКА СТАТИСТИЧЕСКИХ ГИПОТЕЗ

5 уроков
1. Точечная и интервальная оценка параметров генерал. совокупности ↗
2. Критерий χ2-Пирсона как критерий согласия ↗
3. Критерий χ2-Пирсона как критерий независимости распределений ↗
4. Критерий χ2-Пирсона как критерий однородности распределений ↗
5. Проверка гипотезы о средней разности при парных наблюдениях ↗

МОДУЛЬ 3 СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ИЗУЧЕНИЯ СВЯЗЕЙ

2 урока
1. Однофакторный дисперсионный анализ ↗
2. Определение показателей связи при парной линейной корреляции ↗

Итоговое тестирование

1 урок
1. Тест ↗