Поиск
Рекомендуем ознакомиться
Примерная программа наименование дисциплины «информатика с основами математической биостатистики» Рекомендуется для направления подготовки (специальности)
Министерство образования и науки Российской Федерации
ПРИМЕРНАЯ ПРОГРАММА
Наименование дисциплины
«ИНФОРМАТИКА С ОСНОВАМИ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ БИОСТАТИСТИКИ»
Рекомендуется для направления подготовки (специальности)
111801 «Ветеринария»
Квалификация (степень) выпускника- «специалист»
Москва 2011
Цели и задачи дисциплины.
Цель курса «Информатика с основами математической биостатистики» - дать студенту – будущему ветеринарному врачу – основные сведения по информатике и вычислительной технике, научить использовать современные пакеты прикладных программ на уровне квалифицированного пользователя и обеспечить его необходимыми знаниями по статистической обработке биологической информации.
Задача курса:
- дать студенту базовые знания по основам информационных технологий;
- изучить основные понятия теории вероятностей и математической статистики, биометрики;
- изучить основы статистических методов представления, группировки и обработки материалов (результатов) биологических исследований;
- приобрести практические навыки по методам статистических исследований в биологии, вычислений важнейших статистических показателей и закономерностей, характеризующих совокупности биологических объектов для их эффективного применения в профессиональной деятельности.
Место дисциплины в структуре ООП
Общепрофессиональный ветеринарно-биологический цикл.
Для изучения дисциплины студент должен знать школьный курс информатики и математики, включающий основные понятия и методы теории информатики, элементы математического анализа и теории вероятностей в соответствии с государственным стандартом общего образования.
уметь:
- использовать средства вычислительной техники для автоматизации деятельности;
- использовать методы дифференциального и интегрального исчислений для решения простейших задач;
- анализировать числовые данные, представленные в виде диаграмм, графиков, анализировать информацию статистического характера;
- работать с научной литературой, с информационно – справочным материалом.
В результате изучения школьного курса математики и информатики студент должен овладеть следующими компетенциями:
умение работать с операционной системой, c текстовыми, табличными и графическими процессорами;
умение обобщать и анализировать полученную информацию.
Дисциплины, для которых данная дисциплина является предшествующей:
биологическая физика;
неорганическая химия;
органическая химия;
аналитическая химия;
биологическая химия;
физиология и этология животных;
ветеринарная микробиология и микология;
вирусология и биотехнология;
иммунология;
ветеринарная генетика, разведение с основами частной зоотехнии;
кормление животных с основами кормопроизводства;
радиобиология;
клиническая диагностика;
инструментальные методы диагностики;
паразитология и инвазионные болезни;
ветеринарно-санитарная экспертиза;
методы научных исследований;
лабораторная диагностика.
Требования к результатам освоения дисциплины
Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетенций:
общекультурных:
владение культурой мышления, способностью к обобщению, анализу, восприятию информации, постановке цели и выбору путей ее достижения;
осознание сущности и значения информации в развитии современного общества;
владение основными методами, способами и средствами получения, хранения, переработки информации;
умение применять инновационные методы научных исследований в ветеринарии;
профессиональных:
готовность использовать современные информационные технологии в своей профессиональной деятельности.
В результате изучения дисциплины студент должен
знать:
основные понятия и методы теории информатики;
технические средства реализации информационных процессов;
программные средства информационных процессов;
основные понятия теории вероятностей, совокупность (перечень) базовых данных (результатов) статистических исследований, их оценок;
методы и критерии статистической проверки гипотез, приемы исследования и построения зависимостей;
основы методов многомерного статистического анализа и планирования эксперимента.
Студент должен:
уметь:
применять новые информационные технологии для решения поставленных задач в своей профессиональной деятельности;
использовать средства вычислительной техники для автоматизации организационно-управленческой деятельности;
работать с научной и научно-методической литературой, с информационно – поисковыми системами в интернете, справочниками по данным отраслям знаний;
анализировать, делать обобщающие выводы при статистических исследованиях.
владеть:
- методами теории информатики;
- методами наблюдения и эксперимента;
- навыками работы с операционной системой, с текстовыми и табличными процессорами, с системами управления базами данных, с информационно-поисковыми системами в Интернете;
- навыками работы с современными пакетами прикладных программ статистической обработки данных на уровне квалифицированного пользователя.
Объем дисциплины и виды учебной работы
Общая трудоемкость дисциплины составляет 4 зачетных единиц.
Вид учебной работы | Всего часов | Семестры |
2 | ||
Аудиторные занятия (всего) | 72 | 72 |
В том числе: | ||
Лекции | 28 | 28 |
Практические занятия (ПЗ) | 10 | 10 |
Семинары (С) | ||
Лабораторные занятия (ЛР) | 34 | 34 |
Самостоятельная работа (всего) | 72 | 72 |
В том числе: | ||
Курсовой проект (работа) | ||
Расчетно – графические работы | * | * |
Реферат | ||
Другие виды самостоятельной работы | ||
Вид промежуточной аттестации (зачет, экзамен) | экзамен | экзамен |
Общая трудоемкость час зач.ед. | 144 | 144 |
4 | 4 |
Содержание дисциплины
Содержание разделов дисциплины
№ п/п | Наименование раздела дисциплины | Содержание раздела |
1. | Основные понятия и методы теории информатики | Предмет и задачи информатики. Информация и ее свойства. Информационные системы и технологии. Информационные технологии в биологии и ветеринарии. Общая характеристика сбора, передачи, обработки и накопления информации. |
2. | Технические средства реализации информационных процессов | История и перспективы развития средств вычислительной техники. Архитектура персонального компьютера. Состав и назначение основных элементов персонального компьютера. Периферийные устройства, запоминающие устройства, устройства ввода/вывода данных. |
3. | Программные средства реализации информационных процессов | Классификация программного обеспечения. Системное программное обеспечение. Операционные системы (основные понятия). Системы программирования Прикладное (пользовательское) программное обеспечение. |
4. | Прикладное (пользовательское) программное обеспечение | Прикладные программные продукты и их классификация. Текстовые процессоры. Машинная графика. Табличные процессоры. Средства презентационной графики. Базы данных, системы управления базами данных. Примеры баз данных биологического назначения. Автоматизированные рабочие места (АРМ). АРМ ветеринарного врача. |
5. | Локальные и глобальные сети ЭВМ. Методы защиты информации | Компьютерные сети. Структура и классификация компьютерных сетей. Локальные вычислительные сети (ЛВС). Аппаратное и программное обеспечение ЛВС. Применение в ветеринарных учреждениях. Глобальная сеть Интернет. Информационные ресурсы и услуги сети Интернет. Информационная безопасность. Методы защиты информации. |
6. | Основные понятия теории вероятностей | Пространство элементарных исходов и случайные события. Распределения, связанные с нормальным (распределение хи-квадрат, распределение Стьюдента и распределение Фишера). Условные распределения и независимость случайных величин. Коэффициент корреляции. Двумерное нормальное распределение. |
7. | Статистические данные | Понятие случайной выборки. Примеры реальных биологических экспериментов. Многомерные статистические данные: матрица экспериментальных данных, переменные и наблюдения, количественные, номинальные и ранговые переменные. |
8. | Дескриптивные и графические методы анализа данных | Гистограмма: эмпирическая функция распределения. Полигон частот. Таблица частот. Двумерные диаграммы рассеивания. Множественные двумерные диаграммы рассеивания. Трехмерные диаграммы рассеивания. Множественные трехмерные диаграммы рассеивания. Столбчатые диаграммы. Секторные диаграммы. |
9. | Статистическое оценивание | Понятие статистической оценки. Свойства оценок: несмещенность, состоятельность, эффективность. Метод максимального правдоподобия. Точечное оценивание характеристик распределения (эмпирическая частота, выборочное среднее, выборочная дисперсия, выборочное среднее – квадратическое отклонение, выборочный коэффициент вариации, выборочный коэффициент асимметрии, выборочный коэффициент эксцесса, выборочная медиана, выборочная мода, выборочный коэффициент корреляции). Интервальное оценивание. Доверительный интервал для неизвестной вероятности. Доверительные интервалы для математического ожидания и дисперсия нормального распределения. Доверительный интервал для коэффициента корреляции. |
10. | Статистическая проверка гипотез | Логика проверки статистических гипотез. Ошибки первого и второго рода, уровень значимости и мощность критерия. Одновыборочные и двухвыборочные t-критерий и F-критерий. Сравнение параметров биномиальных и пуассоновских распределений. Проверка значимости отличия от нуля коэффициента корреляции. Критерии согласия (2 критерий, критерий Колмогорова-Смирнова). |
11. | Исследование зависимостей | Линейный регрессионный анализ. Множественная линейная регрессия. Метод наименьших квадратов. Доверительные интервалы и проверка гипотез в линейном регрессионном анализе. Множественный и частный коэффициенты корреляции. Однофакторный и многофакторный дисперсионный анализ. Проверка гипотез в дисперсионном анализе. |
12. | Методы многомерного статистического анализа | Классификация методов многомерного статистического анализа (методы анализа связи между двумя системами переменных, методы анализа структуры многомерных данных). Корреляционный анализ. Дисперсионный анализ. Дискриминантный анализ. Кластерный анализ. Факторный анализ и анализ главных компонент. |
13. | Планирование эксперимента | Основы математического планирования эксперимента. |
14. | Программное обеспечение анализа данных на персональных компьютерах | Общая характеристика программного обеспечения анализа данных на персональных компьютерах. Представление данных для работы с пакетами прикладных программ по анализу данных. Системы программ для анализа данных AtteStat, Statistica. |
Разделы дисциплины и междисциплинарные связи с обеспечиваемыми (последующими) дисциплинами
№ п/п | Наименование обеспечиваемых (последующих дисциплин) | № разделов данной дисциплины, необходимых для изучения обеспечиваемых (последующих) дисциплин | ||||||||||||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | |||
1. | Биологическая физика | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | |||||
2. | Неорганическая химия | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | |||||
3. | Органическая химия | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | |||||
4. | Аналитическая химия | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | |||||
5. | Биологическая химия | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | |||||
6. | Физиология и этология животных | + | + | + | + | + | + | + | + | |||||||
7. | Ветеринарная микробиология и микология | + | + | + | + | + | + | + | + | |||||||
8. | Вирусология и биотехнология | + | + | + | + | + | + | + | + | |||||||
9. | Иммунология | + | + | + | + | + | + | + | + | |||||||
10. | Ветеринарная генетика. Разведение с основами частной зоотехнии | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | |||||
11. | Кормление животных с основами кормопроизводства | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | |||||
12. | Радиобиология | + | + | + | + | + | + | + | + | |||||||
13. | Клиническая диагностика | + | + | + | + | + | + | + | + | |||||||
14. | Инструментальные методы диагностики | + | + | + | + | + | + | + | + | |||||||
15. | Паразитология и инвазионные болезни | + | + | + | + | + | + | + | + | |||||||
16. | Ветеринарно-санитарная экспертиза | + | + | + | + | + | + | + | + | |||||||
17. | Методы научных исследований | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | |||||
18. | Лабораторная диагностика | + | + | + | + | + | + | + | + | + |
Похожие документы:
естественные науки (1)
Учебное пособиеГ 421 Гершель, Джон. Философия естествознания: Об общем характере, пользе и принципах исследования природы : пер. с англ. / Гершель, Джон. - Изд. 2-е.Научно-исследовательская работа студентов всегда являлась важной составляющей частью учебного процесса в нашем вузе. Первоначально она была оформлена только в виде кружков сно.
Научно-исследовательская работаНаучно-исследовательская работа студентов всегда являлась важной составляющей частью учебного процесса в нашем ВУЗе. Первоначально она была оформлена только в виде кружков СНО.Биттуева Мадина Мухаматовна кандидат биологических наук, старший преподаватель кафедры генетики, селекции (1)
ЛекцииУчебно-методический комплекс по дисциплине ЕН.Р.01 «Биологическая статистика» составлен в соответствии с требованиями Государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования по специальности 020201.Сборник статей представляет обзор теоретических и экспериментальных работ по интегративной психологии (3)
Сборник статейКнига адресована психологам, социальным работникам, психотерапевтам, практическим психологам и специалистам в области психологической и социальной работы с населением.