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 941
Сертификаты, выданные на курсе «Методы обработки экспериментальных данных»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Методы обработки экспериментальных данных»Отзывов получено 52
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