МИНИСТЕРСТВО СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА

РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

КУБАНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АГРАРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

«УТВЕРЖДАЮ»

Декан факультета

перерабатывающих технологий, доцент А.И.Решетняк «_» 2010 г.

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА

дисциплины « Математическая статистика»

для специальности 110305.65 – «Технология производства и переработки сельскохозяйственной продукции»

факультета перерабатывающих технологий Ведущая кафедра: статистики и прикладной математики Дневная форма Заочная форма курс, курс, всего всего семестр семестр Лекции, ч. 20 2,3 4 1, Практические (семинарские) 42 2,3 6 1, занятия, ч.

Лабораторные занятия, ч. – – – 1, Всего аудиторных занятий, ч. 62 2,3 10 1, Самостоятельная работа, ч. 35 2,3 90 1, Зачет + 2,3 + 1, Экзамен – – – 1, Контрольные работы – – + 1, Всего по дисциплине, ч. 100 2,3 100 1, Краснодар Рабочая программа составлена на основании:

1. Государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования по специальности 110305.65 – «Технология производства и переработки сельскохозяйственной продукции», утвержденного Министерством образования Российской Федерации 17.03.2000г.

2. Примерной программы дисциплины «Статистика», утвержднной департаментом образовательных программ и стандартов профессионального образования 22.02.02г.

3.Рабочего учебного плана по специальности 110305.65 «Технология производства и переработки сельскохозяйственной продукции», утвержднного2009 г.

Преподаватели: старший преподаватель, Саворская Наталья Викторовна старший преподаватель, Жминько Альбина Евгеньевна Рабочую программу составила:

Жминько А.Е. Рабочая программа обсуждена и утверждена на заседании кафедры статистики и прикладной математики 15 июня 2009 г.

Протокол № Заведующий кафедрой, профессор Бондаренко П.С._ Программа рассмотрена и одобрена методической комиссией факультета перерабатывающих технологий КГАУ _2009 г.

Протокол № _ Председатель метод.

комиссии, профессор Щербакова Е.В.

1. ЦЕЛЬ И ЗАДАЧИ ДИСЦИПЛИНЫ

1.1 Цель изучения дисциплины Целью изучаемого курса является овладение студентами основными приемами статистического исследования, закрепление полученных теоретических знаний на практике. Студент должен уметь применять статистикоматематические методы и приемы, научиться ставить конкретную задачу, выбрать соответствующий прием или метод решения, знать алгоритмы реализации метода и сформировать выводы по результатам решения.

Задачи изучения дисциплины Задачами является:

- ознакомление с программой курса и методическими положениями;

- изучение теоретических вопросов различных методов экономикостатистического анализа (использование абсолютных и относительных величин в анализе, расчет средних величин, метод аналитического выравнивания, анализ рядов динамики, выборочный метод, дисперсионный анализ, проверка статистических гипотез, корреляционно-регрессионный анализ, статистический анализ растениеводства;

- закрепление на практике различных методов статистического анализа.

Исходный материал для выполнения практических заданий берется из годовых отчетов организаций Краснодарского края;

2. ТРЕБОВАНИЯ К УРОВНЮ ОСВОЕНИЯ СОДЕРЖАНИЯ

ДИСЦИПЛИНЫ

2.1 В результате изучения курса «Математическая статистика» студенты должны:

а) знать:

- основные направления развития статистики как науки;

- методы статистики, которые применяются на разных этапах и направлениях анализа;

- приемы выявления и оценки результатов производства;

- направления использования результатов статистического исследования.

б) уметь:

- провести статистический анализ в организации и основных ее структурных подразделениях;

- оценить производственный потенциал организации и его использование;

- выявить и обосновать условия и факторы мобилизации производственных результатов;

в) иметь представление:

- об основных концепциях статистик;

- о способах и целях использования статистической информации.

В ходе обучения применяются следующие формы учебного процесса:

лекции и практические занятия, самостоятельная внеаудиторная работа. В качестве метода проверки знаний будет практиковаться устный опрос студентов, написание контрольных работ по предложенным темам, письменные ответы на предложенные задачи.

По итогам изучаемого курса студенты сдают зачет.

Перечень дисциплин, усвоение которых студентами необходимо Наименование дисциплины 1. Основы научных Вариационные ряды, доверительный интервал, одноисследований факторный дисперсионный анализ, корреляционно регрессионный анализ.

2. Математика Линейная алгебра, дифференциальное и интегральное исчисления, случайные события, частота и вероятность, нормальный закон распределения. Функции распределения. Числовые характеристики. Нормальный закон распределения. Правило «трех сигм»

ОБЪЕМ ДИСЦИПЛИНЫ И ВИДЫ УЧЕБНОЙ РАБОТЫ

плины

3. СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

Тема 1. Предмет, метод, основные понятия и категории статистики История возникновения статистики. Понятие о статистическом исследовании. Место статистики в системе наук. Предмет статистики.

Метод статистики. Основные понятия и категории статистики: статистическая совокупность, единица совокупности, признак, вариация, статистический показатель.

Организация статистики в Российской Федерации и ее задачи.

Тема 2. Абсолютные и относительные статистические величины Виды абсолютных статистических показателей. Виды относительных показателей, формы их выражения и способы вычисления.

Приемы разложения составных относительных показателей.

Тема 3. Вариационные ряды Понятие о рядах распределения, типы рядов распределения. Понятие о вариационном ряде, виды вариационных рядов, построение вариационных рядов. Графическое изображение вариационных рядов. Числовые характеристики вариационных рядов: средняя арифметическая, структурные средние (мода и медиана), показатели вариации (размах вариации, дисперсия, среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации).

Тема 4. Выборочный метод Понятие о выборочном наблюдении. Виды и способы отбора. Ошибки выборочного наблюдения, доверительный интервал. Определение численности выборки.

Тема 5. Проверка статистических гипотез Понятие о статистической гипотезе. Нулевая и конкурирующая, простая и сложная гипотезы. Ошибки первого и второго рода. Статистический критерий проверки нулевой гипотезы. Алгоритм проверки статистических гипотез. Критическая область, область принятия гипотезы, критические точки.

Тема 6. Дисперсионный анализ Понятие о дисперсионном анализе. Критерий Фишера-Снедекора. Однофакторный и многофакторный дисперсионный анализ. Алгоритм однофакторного дисперсионного анализа при одинаковом и неодинаковом числе испытаний на различных уровнях полевого опыта.

Тема 7. Корреляционно-регрессионный анализ Виды и формы связей между признаками. Факторные и результативные признаки. Понятие о корреляционной связи. Этапы корреляционнорегрессионного анализа. Однофакторный регрессионный анализ. Теснота связи между признаками, коэффициент корреляции. Коэффициенты детерминации и эластичности. Множественная регрессия.

Тема 8. Ряды динамики Понятие о рядах динамики. Правило их построения и использование для анализа динамических процессов в экономике. Виды рядов динамики. Исчисление средних уровней в рядах динамики. Показатели ряда динамики. Расчет показателей ряда и их смысл.

Тема 9. Статистика посевных площадей и многолетних насаждений Посевная площадь, категории посевных площадей. Задача статистики земельных угодий и посевных площадей. Показатели использования пахотных земель и пашни. Понятие о многолетних насаждениях. Виды многолетних насаждений. Показатели статистики многолетних насаждений.

Тема 10. Статистика урожая и урожайности Задачи статистики урожая и урожайности. Показатели валового сбора и урожайности. Статистический анализ данных об урожае и урожайности.

4. ПРАКТИЧЕСКИЕ ЗАНЯТИЯ

Цель проведения семинарских и практических занятий заключается в закреплении полученных теоретических знаний на лекциях и в процессе самостоятельного изучения студентами специальной литературы. Основной формой проведения семинаров и практических занятий является обсуждение наиболее проблемных и сложных вопросов по отдельным темам, а также решение задач и разбор производственных результатов. В обязанности преподавателя входят оказание методической помощи и консультирование студентов по соответствующим темам курса.

Абсолютные и относительные статистические величины Проверка статистических гипотез Корреляционно-регрессионный анализ Статистика урожая и урожайности

5. ЛАБОРАТОРНЫЙ ПРАКТИКУМ

НЕ ПРЕДУСМОТРЕНО

Общий объем

6 РАСЧЁТНО–ГРАФИЧЕСКИЕ РАБОТЫ

(если имеются, то указать темы, задания по темам)

НЕ ПРЕДУСМОТРЕНО

Общий объем

7. КОНТРОЛЬНЫЕ РАБОТЫ

Студент, на основании изучения рекомендуемой литературы, выполняет контрольную работу в виде письменного ответа, которая представляется на кафедру до начала лабораторно-экзаменационной сессии в соответствии с указанным в таблице 1 вариантом. Контрольная работа, выполненная по другому варианту, не рецензируется.

Контрольная работа содержит шесть заданий по основным темам. По каждой теме предусмотрено выполнение студентами индивидуальных заданий, с последующей проверкой преподавателем. Задания выполняются в отдельной тетради. По заданию записывается условие, даются подробные расчеты с необходимыми пояснениями, пишутся выводы по полученным результатам. В конце контрольной работы приводится список использованной литературы, ставится дата и подпись студента.

Для облегчения выполнения контрольной работы по всем заданиям изложены необходимые краткие методические указания и приводится решение типовых заданий.

Контрольная работа выполняется студентом по одному варианту заданий в соответствии с первой буквой фамилии и последней цифрой номера зачетной книжки. Номера задач указаны в таблице.

8. КУРСОВОЕ ПРОЕКТИРОВАНИЕ

(указать тематику, методические указания по выполнению)

НЕ ПРЕДУСМОТРЕНО

9. ПРОИЗВОДСТВЕННАЯ (УЧЕБНАЯ) ПРАКТИКА

НЕ ПРЕДУСМОТРЕНО

10. САМОСТОЯТЕЛЬНАЯ РАБОТА СТУДЕНТОВ ПОД КОНТРОЛЕМ

ПРЕПОДАВАТЕЛЯ ПО ДИСЦИПЛИНЕ

10. 1. Виды и объм самостоятельной работы Вид самостоятельной работы 1. Самостоятельное изучение отдельных тем Устный и 10.2. Задания для самостоятельной работы:

1. Перечень вопросов для самостоятельной работы студентов Наименование разде- Перечень теоретических вопросов и иных заданий Абсолютные и относиединицы измерения тельные статистичеОтносительные величины, характеризующие ские величины.

Вариационные ряды 1. Определение и виды вариационных рядов.

2. Как определяется число групп и величина интервала при построении вариационного ряда.

Ряды динамики 1. Ряды динамики, их элементы и правила построения.

6. Что понимается под интерполяцией и экстраполяцией ряда динамики.

Выборочное наблюде- 1. Сущность выборочного метода.

4. Определение средней и предельной ошибок выборки при различных способах отбора.

Проверка статистиче- 1. Для проверки каких гипотез применяются критерии согласия.

ских гипотез Дисперсионный анализ 1. Что изучает дисперсионный анализ.

Статистическое изуче- 1. Виды и формы связей между явлениями.

ние связей Что характеризуют и как рассчитываются коэффициенты ассоциации и контингенции?

Статистика растение- 1. Основные показатели статистики агротехники Группировка статистических данных и ее роль в анализе информации.

Статистические распределения и их основные характеристики.

Способы графического изображения вариационных рядов.

Средняя арифметическая и ее свойства.

Области применения выборочного метода.

Смыкание рядов динамики (условия применения) Ошибки выборочного наблюдения.

Этапы корреляционно-регрессионного анализа.

Корреляционная связь и ее статистическое изучение.

Статистическое прогнозирование уровней ряда динамики.

Статистическое изучение сезонных колебаний.

Прогнозирование и интерполяция.

10.3 Рекомендуемая литература для самостоятельного изучения отдельных тем (вопросов) Тема (вопрос) Абсолютные и отноУчебн. Пособие. – статистики: Учеб. пососительные статистиМ.:Финансы и статистика, бие. – М.: Финансы и Вариационные ряды Гмурман В. Е. Теория ве- Кремер Н.Ш. Теория роятностей и математиче- вероятностей и матемаская статистика. Учебн. по- тическая статистика:

Ряды динамики Выборочное наблю- Гмурман В. Е. Теория ве- Практикум по теории Проверка статисти- Гмурман В. Е. Теория ве- Кремер Н.Ш. Теория роятностей и математиче- вероятностей и матемаческих гипотез Дисперсионный ана- Гмурман В. Е. Теория ве- 1. Кремер Н.Ш. Теория ская статистика. Учебн. по- матическая статистисобие. Изд. 6-е, стер. –М.: ка: Учебник для вуВысш. шк., 2003. – 400 с.: зов. – 2-е изд., пере- Статистическое изу- Гришин А.Ф. Статистика: 2. Практикум по теории чение связей Статистика растени- Гришин А.Ф. Статистика: 3. Рафикова Н.Т. ОсноУчебн. Пособие. – вы статистики: Учеб.

еводства Что называется вариационным рядом?

1) Упорядоченный ряд различных значений варьирующего признака;

2) Упорядоченный ряд различных значений варьирующего признака и соответствующих им частот или частостей;

3) Ряд отдельных значений признака и соответствующих им частот;

4) Упорядоченный ряд относительных частот или частостей.

Что называется плотностью распределения?

1) Отношение частот или частостей к величине интервала;

2) Сумма частот или частостей;

3) Произведение частот или частостей на величину интервала;

4) Отношение среднего значения признака к частоте.

Как получить вариационный ряд с накопленными частотами?

1) Последовательно суммируя частоты;

2) Вычитая последующую частоту от предыдущей;

3) Деля частоту каждого интервала на сумму частот;

4) Умножая предыдущую частоту на последующую.

Как определяется величина интервала при построении интервального вариационного ряда?

Какими способами графически изображаются вариационные ряды?

1) Полигон;

2) Полигон, гистограмма;

3) Полигон, гистограмма, кумулята;

4) Графически не изображается.

Как определить величину интервала, если известно число групп (к) и размах вариации?

Дайте определение средней арифметической.

1) Сумма произведений значений признака на соответствующие частоты или частости;

2) Сумма произведений всех значений признака на соответствующие им частоты или частости, деленная на сумму частот или частостей;

3) Сумма значений признака деленная на сумму частот.

Определите формулу средней арифметической.

Чему равна средняя арифметическая постоянной величины?

1) Нулю;

2) Единице;

3) Самой постоянной;

4) Положительному числу.

Если все варианты признака увеличить или уменьшить в одно и тоже число раз, то как изменится средняя?

1) Изменится соответственно в тоже число раз;

2) Не изменится;

3) Изменится в квадрат этого числа раз;

4) Изменится на тоже число раз.

Если все варианты признака увеличить на некоторое число С, то как изменится средняя арифметическая?

1) Не изменится;

2) Уменьшить на число С;

3) Увеличится на число С;

4) Увеличиться в С раз.

Если все частоты вариационного ряда уменьшить в одно и тоже число раз, то как изменится средняя арифметическая?

1) Уменьшится соответственно в тоже число раз;

2) Не изменится;

3) Увеличится в тоже число раз;

4) Уменьшится на тоже число.

Как определить общую среднюю ( х ), имея частные или групповые средние ( хi ) и частоты отдельных групп (Ni)?

Дайте определение медианы вариационного ряда?

1) Варианта, приходящаяся на середину упорядоченного вариационного ряда;

2) Варианта, приходящаяся на середину неупорядоченного вариационного ряда;

3) Одна из средних вариант ряда;

4) Варианта, равная средней арифметической.

По какой формуле определяется медиана в интервальном вариационном ряду, если Хме – нижняя граница медианного интервала, h – величина интервала, Sме- накопленная частота интервала, предшествующего медианному, nме – частота медианного интервала.

Дайте определение моды вариационного ряда.

1) Варианта, делящая вариационный ряд пополам;

2) Варианта, наиболее часто встречающаяся в данном вариационному ряду;

3) Варианта, имеющая наименьшую частоту;

4) Варианта, имеющая наибольшую накопленную частоту.

По какой формуле определяется мода в интервальном вариационном ряду?

По какой формуле определяется среднее квадратическое отклонение?

По какой формуле определяется дисперсия?

По имеющимся данным определите дисперсию.

Х = 10; х 2 1240 ; n = 10.

Если совокупность разбита на несколько непересекающихся групп, то какие дисперсия можно определить?

1) Общую;

2) Общую и межгрупповую;

3) Общую, межгрупповую и внутригрупповую дисперсии.

Укажите правило сложения дисперсий.

По какой формуле определяется дисперсия альтернативного признака?

Чему равна дисперсия постоянной величины С?

1) Самой постоянной С;

2) Нулю;

3) Единице;

4) Квадрату постоянной величины С.

Как изменяется дисперсия, если все варианты признака уменьшить в h раз?

1) Уменьшится в h раз;

2) Уменьшится в h2 раз;

3) Не изменится;

4) Уменьшится на h.

Изменится ли дисперсия, если все варианты признака уменьшить на одно и тоже число?

1) Уменьшится на это число;

2) Увеличится на это число;

3) Уменьшится в то же число раз;

4) Не изменится.

Отразится ли на величине дисперсии увеличение (или уменьшение) частот или частостей вариационного ряда в m раз?

1) Дисперсия не изменится;

2) Дисперсия увеличится (или уменьшится) в m раз;

3) Дисперсия увеличится (или уменьшится) в m2 раз;

4) Дисперсия увеличится (или уменьшится) на m.

Как определяется коэффициент вариации?

Если совокупность разбита на j групп, то как определяется частная или групповая дисперсия?

Как определить среднюю из частных дисперсий, если известны все групповые дисперсии?

Как определить межгрупповую дисперсию?

Что называется моментом к- го порядка?

1) Средняя из квадратов отклонений вариантов х от некоторой постоянной величины С;

2) Средняя из к-тых степеней отклонений вариантов х от некоторой постоянной величины С;

3) Средняя из абсолютных отклонений вариантов х от некоторой постоянной величины С.

Какие моменты называются центральными?

1) Если постоянная величина С равна нулю;

2) Если постоянная величина С равна средней арифметической;

3) Если С равно произвольной величине Со;

4) Если С равна единице.

Что является необходимым условием симметричности вариационного ряда?

1) Мо = Ме ;

Какой показатель служит мерой скошенности вариационного ряда?

3) Коэффициент асимметрии; 4) Дисперсия;

Какой показатель служит мерой крутости вариационного ряда?

3) Коэффициент асимметрии; 4) Дисперсия;

По какой формуле определяется коэффициент асимметрии вариационного ряда?

Определите эксцесс вариационного ряда?

В каком случае эмпирическое распределение признака близко к нормальному?

1) Если эксцесс больше нуля;

2) Если эксцесс меньше нуля;

3) Если эксцесс равен нулю;

4) Если эксцесс равен единице.

12 ИННОВАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ, ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ В

ПРЕПОДАВАНИИ ДИСЦИПЛИНЫ

12.1 Формы инновационных технологий 1. Дискуссия – форма учебной работы, в рамках которой студенты высказывают свое мнение по проблеме, заданной преподавателем. Проведение дискуссий по проблемным вопросам подразумевает написание студентами эссе, тезисов или рефератов по предложенной тематике.

Дискуссия групповая – метод организации совместной коллективной деятельности, позволяющий в процессе непосредственного общения путем логических доводов воздействовать на мнения, позиции и установки участников дискуссии. Целью дискуссии является интенсивное и продуктивное решение групповой задачи. Метод групповой дискуссии обеспечивает глубокую проработку имеющейся информации, возможность высказывания студентами разных точек зрения по заданной преподавателем проблеме, тем самым, способствуя выработке адекватного в данной ситуации решения. Метод групповой дискуссии увеличивает вовлеченность участников в процесс этого решения, что повышает вероятность его реализации.

Данный комплекс методов обучения используется в учебном процессе при проведении практических (семинарских) занятий по следующим темам:

Тема 1. Предмет, метод, основные понятия и категории статистики Тема 2. Абсолютные и относительные статистические величины Тема 3. Вариационные ряды Тема 4. Выборочный метод Тема 5. Проверка статистических гипотез Тема 6. Дисперсионный анализ Тема 7. Корреляционно-регрессионный анализ Тема 8. Ряды динамики Тема 9. Статистика посевных площадей и многолетних насаждений Тема 10. Статистика урожая и урожайности 2. Доклад (презентация) – публичное сообщение, представляющее собой развернутое изложение определенное темы, вопроса программы. Доклад может быть представлен различными участниками процесса обучения: преподавателем, приглашенным экспертом, студентом, группой студентов.

Доклады направлены на более глубокое изучение студентами лекционного материала или рассмотрения вопросов для дополнительного изучения.

Данный метод обучения используется в учебном процессе при проведении практических (семинарских) занятий по следующим темам:

Тема 1. Предмет, метод, основные понятия и категории статистики Тема 9. Статистика посевных площадей и многолетних насаждений Тема 10. Статистика урожая и урожайности 3. Интерактивные методы обучения – методы обучения, при которых сам процесс передачи информации построен на принципе активного двухстороннего взаимодействия преподавателя и студента. Он предлагает большую активность студента, его творческое переосмысление полученных сведений. Основные критерии интерактивной модели обучения: возможность неформальной дискуссии, свободного изложения материала, наличие групповых заданий, которые требуют коллективных усилий, инициативность студента, постоянный контроль во время семестра, выполнение письменных работ. Интерактивные методы обучения включают: метод презентации, дискуссии, метод текущего контроля, метод тестирования и др.

Данный комплекс методов обучения активно используется в учебном процессе при проведении практических (семинарских) занятий.

4. Исследовательский метод обучения – организация обучения на основе поисковой, познавательной деятельности студентов путем постановки преподавателем познавательных и практических задач, требующих самостоятельного решения. Сущность исследовательского метода обучения обусловлена его функциями. Метод организует творческий поиск и применение знаний, является условием формирования интереса, потребности в творческой деятельности, в самообразовании.

Основная идея исследовательского метода обучения заключается в использовании научного подхода к решению той или иной учебной задачи. Работа студентов в этом случае строится по логике проведения классического научного исследования с использованием всех научно-исследовательских методов и приемов, характерных для деятельности ученых. Основные этапы организации учебной деятельности при использовании исследовательского метода:

1. Определение общей темы исследования, предмета и объекта исследования.

2. Выявление и формулирование общей проблемы.

3. Формулировка гипотез.

4. Определение методов сбора и обработки данных в подтверждение выдвинутых гипотез.

Обсуждение полученных данных.

Проверка гипотез.

Формулировка понятий, обобщений, выводов.

Применение заключений, выводов.

Данный комплекс методов обучения используется в учебном процессе при выполнении студентами курсовых работ.

5. Пост-тест – тест на оценку, позволяющий проверить знания студентов по пройденным темам.

Данный метод обучения используется в учебном процессе при проведении тестирования с использованием аттестационного педагогического измерительного материала для оценки качества знаний студентов по дисциплине.

Используется на практических занятиях по темам:

Тема 2. Абсолютные и относительные статистические величины Тема 3. Вариационные ряды Тема 4. Выборочный метод Тема 5. Проверка статистических гипотез Тема 6. Дисперсионный анализ Тема 7. Корреляционно-регрессионный анализ Тема 8. Ряды динамики 6. Круглый стол – один из наиболее эффективных способов для обсуждения острых, сложных и актуальных на текущий момент вопросов в любой профессиональной сфере, обмена опытом и творческих инициатив. Такая форма занятий позволяет лучше усвоить материал, найти необходимые решения в процессе эффективного долга. Эта форма обучения применяется на семинарских занятиях по темам:

Тема 1. Предмет, метод, основные понятия и категории статистики Тема 9. Статистика посевных площадей и многолетних насаждений Тема 10. Статистика урожая и урожайности 7. Мультемидийные средства – используются для чтения лекции по темам:

Тема 1. Предмет, метод, основные понятия и категории статистики Тема 2. Абсолютные и относительные статистические величины Тема 3. Вариационные ряды Тема 4. Выборочный метод Тема 5. Проверка статистических гипотез Тема 6. Дисперсионный анализ Тема 7. Корреляционно-регрессионный анализ Тема 8. Ряды динамики Тема 9. Статистика посевных площадей и многолетних насаждений Тема 10. Статистика урожая и урожайности 12.2 Методические указания по проведению научной дискуссии Научная дискуссия представляет собой форму учебной работы, в рамках которой студенты высказывают свое мнение по проблеме, заданной преподавателем. Проведение дискуссии по проблемным вопросам предполагает перед дискуссии написание студентами эссе, тезисов или рефератов по предложенной тематике.

Эссе – жанр философской, эстетической, литературно-критической, художественной, научно-публицистической литературы, сочетающей подчеркнуто индивидуальную позицию автора с непринужденным, оригинальным изложением, ориентированным на разговорную речь.

Тезисы – форма записи, отражающими по пунктам основные положения работы (исследования), при помощи которой передается основное содержание.

Тезисы формируют краткую систему знаний.

Реферат – краткое изложение работы (исследования), сущности какого-либо вопроса.

Перед началом научной дискуссии студенты также распределяются по проблемным группам в соответствии с темами подготовленных эссе (рефератов).

Процедура дискуссии включает в себя два этапа:

1) выступление студента с докладом своей научной проблемы;

2) открытая дискуссия представленных проблем.

При этом каждый выступающий получает две оценки: за презентацию и ответы на вопросы. По результатам научной дискуссии составляется рейтинг студентов. В ходе дискуссии проводятся различные конкурсы: на самого активного оппонента, на лучший вопрос и т.д.

В группе, в которой проводится научная дискуссия, избирается докладчик, которому поручается обобщить результаты дискуссии.

12.3 Методические указания по написанию эссе Эссе – жанр философской, эстетической, литературно-критической, художественной, научно-публицистической литературы, сочетающей подчеркнуто индивидуальную позицию автора с непринужденным, оригинальным изложением, ориентированным на разговорную речь.

Основная цель написания научно-публицистического эссе – выразить личную точку зрения автора по конкретной проблеме, изложив при этом ее предельно четко и кратко; показать собственную позицию автора.

Научно-публицистическое эссе, характеризуют следующие особенности.

1. Отражается личная точка зрения автора по конкретному вопросу или проблеме, при этом четко показывается собственная позиция.

2. Предполагается свободное, оригинальное изложение текста эссе.

3. Эссе подготавливается в стиле близком к разговорной речи, характеризующимся свободным лексическим составом языка, образностью и афористичностью.

4. Исследование не должно претендовать на слишком глубокий анализ, достаточно ограничиться рассуждениями, яркими впечатлениями.

5. При подготовке эссе важен не большой объем, а конкретность темы исследования.

6. Стиль эссе характеризуется непринужденным, своеобразным, оригинальным, образным изложением мысли.

7. От других форм научного исследования эссе отличается особый синтаксис: наличие неполных предложений, многоточий и т.п.

8. Исследование не требует изложения концепции, а только собственного впечатления о ней, умозаключений, выводов авторов.

Структура эссе предполагает следующее.

1. Небольшой объем: 10-15 страниц.

2. Соответствие замыслу автора избранной им форме.

3. В начале работы указывается тема эссе.

4. Актуальность темы подчеркивается личной позицией автора, которая в данном случае по определению является актуальной.

5. Небольшие (в свободной форме) вводная и заключительная части, которые необходимы для определения целей и позиций автора, его выводов.

6. Список литературы может быть представлен в свободной форме.

7. Использование схем, диаграмм, таблиц, расчетов, иллюстрирующих основные выводы автора.

8. Демонстрация собственной позиции автора.

9. Ссылки на использованную литературу.

10.Наличие в работе элементов скрытого диалога, полемики с оппонентами 11.Свободная композиция, которая должна только подчеркивать глубокие знания и убеждения автора по выбранной им теме.

1. Предмет и метод статистики.

2. Статистика как общественная наука. Связь статистики с другими науками.

3. Сущность, значение и виды абсолютных показателей.

4. Понятие об относительных величинах. Виды относительных величин и способы их расчета.

5. Применение относительных показателей для характеристики состояния и уровня развития отраслей растениеводства.

6. Вариационный ряд распределения и его характеристика 7. Интервальный вариационный ряд. Графическое изображение вариационных рядов.

8. Числовые характеристики вариационных рядов.

9. Средние величины, их сущность.

10. Виды средних величин и способы их расчета.

11. Показатели вариации, их значение и способы расчета.

12. Применение средних величин для характеристики состояния и уровня развития сельскохозяйственного производства.

13. Понятие о рядах динамики, правила их построения.

14. Виды рядов динамики. Показатели ряда динамики.

15. Анализ рядов динамики.

16. Приемы выявления основной тенденции развития.

17. Понятие о выборочном методе. Основные требования научной организации выборочного наблюдения.

18. Способы формирования выборки. Повторная и бесповторная выборка.

19. Ошибки выборки.

20. Определение необходимой численности выборки и вероятности заданного размера ошибки при разных способах отбора.

21. Статистическая проверка гипотез, статистические критерии 22. Основные аспекты применения критерия – квадрат.

23. Критерии нормального распределения и Стьюдента.

24. Параметрические и непараметрические гипотезы.

25. Процесс использования выборки для проверки гипотезы.

26. Основная выдвигаемая гипотеза.

27. Уровень значимости критерия и его мощность.

28. Последовательность проверки статистических гипотез.

29. Дисперсионный анализ (полевого опыта с использованием критерия FФишера-Снедекора.

30. Межгрупповая и остаточная дисперсия.

31. Алгоритм дисперсионного анализа.

32. Последовательность дисперсионного анализа.

33. Виды статистических связей и приемы их изучения.

34. Корреляционная связь. Этапы корреляционно-регрессионного анализа.

35. Определение формы связи между признаками.

36. Уравнение парной связи. Определение и интерпретация параметров уравнения регрессии.

36. Изучение тесноты и направления корреляционной связи.

37. Задачи статистики земельных угодий. Показатели наличия и состава земельного фонда.

38. Экономико-статистический анализ данных о землепользовании и земельных угодьях.

39. Задачи и содержание статистики посевных площадей.

40. Учет посевных площадей по культурам и группам культур.

41. Экономико-статистический анализ данных о посевных площадях.

42. Статистический анализ данных о технологии сельскохозяйственного производства, включая различные агротехнические мероприятия (внесение удобрений, применение пестицидов и т.п.) 43. Задачи статистики урожая и урожайности сельскохозяйственных культур.

44. Показатели урожая и урожайности.

45. Источники данных об урожае и урожайности, выходе продукции растениеводства на единицу площади.

14. УЧЕБНО–МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

14.1. Рекомендуемая литература Основная 1. Гришин А.Ф. Статистика: Учебн. Пособие. – М.:Финансы и статистика, 2003. – 240 с.

2. Гмурман В. Е. Теория вероятностей и математическая статистика. Учебн.

пособие. Изд. 6-е, стер. –М.: Высш. шк., 2003. – 400 с.: ил.

3. Гмурман В. Е. Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике: Учебн. пособие для студентов вузов/ Изд. 8-е, стер. –М.: Высш. шк., 2003. – 405 с.: ил.

Дополнительная 4. Практикум по теории статистики. Учебное пособие. Под редакцией Шмойловой Р.А. – М.: Финансы и статистика. 1998.- 416 с.

5. Рафикова Н.Т. Основы статистики: Учеб. пособие. – М.: Финансы и статистика, 2005. – 352с.: ил.

6. Кремер Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебник для вузов. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2004. – 573 с.

14.2. Средства обеспечения освоения дисциплины В качестве учебно-наглядных пособий на лекциях и практических занятиях используются таблицы, схемы, графики, диапозитивы. Наглядные пособия кафедра постоянно обновляются и совершенствуются.

В основном будут использоваться наглядные средства на бумажных носителях.

14.3. Пакеты прикладных программ для проведения лабораторнопрактических занятий Excel; STATISTIKA

15. МАТЕРИАЛЬНО–ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ

Лекционный курс читается в лекционных аудиториях университета согласно расписанию.

Практические занятия проводятся в аудиториях в соответствии с расписанием.

ПРОТОКОЛ СОГЛАСОВАНИЯ

Рабочей программы с другими дисциплинами специальности 110305.65 – «Технология производства и переработки сельскохозяйственной продукции»

Основы научных Технологии хранения исследований и переработки сельскохозяйственной