Статистический анализ и обработка экспериментальных данных

Описание: Дисциплина изучает различные методы обработки биомедицинских сигналов и данных, включая способы представления информации и статистические методы анализа экспериментальных данных. Она исследует классификацию многомерных наблюдений и задачи распознавания образов, подробно рассматривая различные методы распознавания и их применение для автоматического анализа биомедицинских сигналов. Также дисциплина изучает разные классы биомедицинских сигналов и методы их обработки на различных этапах: предварительную обработку, цифровую фильтрацию, распознавание форм и синтаксическую классификацию биосигналов.

Количество кредитов: 6

Трудоемкость дисциплины:

Виды работ	часы
Лекции	30
Практические работы	30
Лабораторные работы
СРОП	30
СРО	90
Форма итогового контроля	экзамен
Форма проведения итогового контроля	Экзамен

Компонент: Вузовский компонент

Цикл: Профилирующие дисциплины

Цель

• Формирование навыков научной обработки экспериментальных данных, их анализа с применением статистических методов, оценки достоверности результатов и использования их в практических задачах.

Задача

• Обучить способам сбора, сортировки и группировки статистических данных.
• Научить вычислять основные статистические показатели, характеризующие экспериментальные результаты (среднее значение, дисперсию, стандартное отклонение и т.д.).
• Сформировать умения представлять данные с помощью графических и табличных методов.
• Развить навыки применения статистических методов проверки гипотез.
• Обучить методам корреляционного и регрессионного анализа.
• Научить оценивать точность, надежность и погрешность экспериментальных данных.
• Развить навыки обработки данных с использованием статистических программных средств (Excel, SPSS, MATLAB и др.).

Результат обучения: знание и понимание

• Знает основные теоретические понятия, методы и принципы дисциплины;
• Понимает основные термины, методологию и инструменты в области статистического анализа и обработки экспериментальных данных;
• Осознаёт области их применения, преимущества и ограничения;
• Умеет применять полученные знания для решения конкретных практических задач.

Результат обучения: применение знаний и пониманий

• Может применять полученные знания и понимание при выполнении практических и лабораторных работ;
• Умеет применять методы статистического анализа к реальным данным;
• Способен адаптировать теоретические знания к практическим ситуациям и принимать решения;
• Может обрабатывать собранные данные и правильно интерпретировать результаты анализа.

Результат обучения: формирование суждений

• Умеет формировать мнение, основываясь на собранных данных и результатах анализа;
• Может сравнивать различные точки зрения и делать научно обоснованные выводы;
• Способен критически оценивать доказательства и аргументы при принятии решений;
• Может выбирать правильную позицию с точки зрения этики и профессиональной ответственности.

Результат обучения: коммуникативные способности

• Умеет ясно и понятно излагать свои мысли и результаты анализа;
• Может обмениваться мнениями в научной и профессиональной среде, приводя обоснованные аргументы;
• Способен работать в команде и эффективно сотрудничать с коллегами;
• Умеет структурировать и представлять сложную информацию в устной и письменной форме.

Результат обучения: навыки обучения или способности к учебе

• Способен самостоятельно осваивать новые знания и навыки;
• Привыкает к самообучению через поиск, анализ и отбор информационных источников;
• Умеет эффективно планировать учебный процесс и управлять временем;
• Проводит саморефлексию, оценивает и совершенствует своё профессиональное развитие.