МОНГОЛ УЛСЫН ИХ СУРГУУЛЬ

Бидний тухай


Багш ажилтан

 /  Бидний тухай  /  Багш ажилтан /  Дэлгэрэнгүй мэдээлэл

Дэлгэрэнгүй мэдээлэл


Судалгааны чиглэл:
Сүүлийн 3 жилд зааж буй хичээлүүд. Хичээлийн товч агуулга, зорилгыг хуучирсан эсвэл шинэчлэгдээгүй хувилбараар үзүүлж байж болзошгүй.
Харьяалах тэнхим: МУИС, Мтэс, Хмт
Индекс: STAT200
Багц цаг: 3

Товч агуулга

:Энгийн шугаман регресс, Олон хүчин зүйлийн Регресс, Нэг факторт дисперсийн шинжилгээ, Хоёр факторт дисперсийн шинжилгээ, Логистик регресс, Ковариацын шинжилгээ, Туршилт төлөвлөх

Зорилго

Статистикийн шугаман загварууд болох регрессийн шинжилгээ, дисперсийн шинжилгээ, факторын шинжилгээ зэрэг загваруудтай танилцан, хэрэглээний бодлогууд дээр хэрхэн ашиглах талаар үзнэ.

Харьяалах тэнхим: МУИС, Мтэс, Хмт
Индекс: STAT414
Багц цаг: 3

Товч агуулга

Зорилго

Харьяалах тэнхим: МУИС, Мтэс, Хмт
Индекс: STAT501
Багц цаг: 3
Харьяалах тэнхим: МУИС, Мтэс, Хмт
Индекс: STAT301
Багц цаг: 3
Харьяалах тэнхим: МУИС, Мтэс, Хмт
Индекс: STAT415
Багц цаг: 3

Товч агуулга

Статистик загварчлал, Монте Карло аргын тухай ойлголт, тасралтгүй (жигд, илтгэгч, хэвийн, бета, гамма, вейбул, Коши, хи-квадрат, стюдентийн t ба F тархалтууд) болон дискрет тархалттай (бином, Пуассон, геометр болон гипергеометр тархалтууд) санамсаргүй хэмжигдэхүүнийг загварчлах ерөнхий аргууд, тусгай аргуудыг судлах, практик агуулгатай бодлогот ашиглах

Зорилго

Имитац шинжилгээний үндэс болсон статистик загварчлал буюу Монте-Карло аргын үндэстэй танилцана. Үүнд: систем, загвар, симуляцийн тухай ерөнхий ойлголт ба санамсаргүй тоо болон хувьсагч үүсгэх аргууд (төрөл бүрийн тархалт бүхий санамсаргүй хэмжигдэхүүнүүдийг загварчилж үүсгэх, тэдгээрийг үнэлэх, таамаглах аргууд)-ыг эзэмшинэ. Санамсаргүй хэмжигдэхүүн загварчлах үйл явц нь програмчлалын аль нэг хэл дээр (C++, Matlab) явагдах ба оюутны програмчлалын ур чадварыг мөн сайжруулах зорилготой.

Харьяалах тэнхим: МУИС, Мтэс, Хмт
Индекс: STAT512
Багц цаг: 3

Товч агуулга

Статистик загварчлал, Монте Карло аргын тухай ойлголт, тасралтгүй (жигд, илтгэгч, хэвийн, бета, гамма, вейбул, Коши, хи-квадрат, стюдентийн t ба F тархалтууд) болон дискрет тархалттай (бином, Пуассон, геометр болон гипергеометр тархалтууд) санамсаргүй хэмжигдэхүүнийг загварчлах ерөнхий аргууд, тусгай аргуудыг судлах, практик агуулгатай бодлогот ашиглах

Зорилго

Имитац шинжилгээний үндэс болсон статистик загварчлал буюу Монте-Карло аргын үндэстэй танилцана. Үүнд: систем, загвар, симуляцийн тухай ерөнхий ойлголт ба санамсаргүй тоо болон хувьсагч үүсгэх аргууд (төрөл бүрийн тархалт бүхий санамсаргүй хэмжигдэхүүнүүдийг загварчилж үүсгэх, тэдгээрийг үнэлэх, таамаглах аргууд)-ыг эзэмшинэ. Санамсаргүй хэмжигдэхүүн загварчлах үйл явц нь програмчлалын аль нэг хэл дээр (C++, Matlab) явагдах ба оюутны програмчлалын ур чадварыг мөн сайжруулах зорилготой.

Харьяалах тэнхим: МУИС, Мтэс, Хмт
Индекс: STAT300
Багц цаг: 3

Товч агуулга

Түүвэр, эрэмбийн статистик, тайлбарлагч статистик, түүврийн статистикийн тархалт, хэрэгцээт зарим тархалтууд, тархалтын параметрийн үнэлэлт, итгэх завсар, статистик таамаглал ба шинжүүр, зарим параметрийн бус шинжүүрүүд, Нейман-Пирсоны шинжүүр, регрессийн шугаман загвар, дисперсийн шинжилгээ

Зорилго

Оюутан энэхүү хичээлийг судалсанаар математикжсан статистикийн онолын үндэс суурьтай танилцаж, статистикийн үндсэн арга аппаратуудыг судлахын сацуу статистикийн бусад хичээлүүдийг судлахад шаардагдах онолын суурь мэдлэгийг эзэмших ач холбогдолтой





Сул хараатай иргэдэд
зориулсан хувилбар
Энгийн хувилбар