1. Определение системного анализа (Система, среда, элемент системы, подсистема). Признаки системности объекта.
  2. Задачи системного анализа.
  3. Определение системы и свойства её целостности. Система и внешняя среда, взаимодействие и отграничение.
  4. Свойства сложных систем.
  5. Классификация сложных систем.
  6. Методология системного анализа (основные термины и определения). Сущность системного подхода.
  7. Основные процедуры системного анализа. Характеристика этапов декомпозиции, анализа и синтеза.
  8. Основные этапы системного анализа технического объекта.
  9. Математическое моделирование. Аналитические и имитационные модели. Основные этапы построения математической модели (краткая характеристика).
  10. Модели, моделирование. Модель типа «черный ящик».
  11. Модели, моделирование. Модель состава системы.
  12. Модели, моделирование. Модель структуры системы. Структурные связи и структура системы.
  13. Модели, моделирование. Динамические модели систем.
  14. Декомпозиция и агрегирование систем.
  15. Метод имитационного моделирования. Сущность имитационного моделирования и содержательного описания сложных систем.
  16. Методы эксперимента. Основные характеристики эксперимента, виды экспериментов. Основы вероятностного описания событий.
  17. Методы эксперимента. Классификация экспериментальных исследований.
  18. Методы эксперимента. Характеристика и классификация статистической информации.
  19. Методы анализа экспериментальных данных. Задачи и виды дисперсионного анализа данных.
  20. Методы анализа экспериментальных данных. Алгоритм дисперсионного анализа.
  21. Методы анализа экспериментальных данных. Оценка межгрупповой и внутригрупповой дисперсии.
  22. Методы анализа экспериментальных данных. Дисперсионное отношение.
  23. Методы анализа экспериментальных данных. Цель и задачи корреляционного анализа данных.
  24. Методы анализа экспериментальных данных. Виды и параметры корреляционных связей. Корреляционное поле.
  25. Методы анализа экспериментальных данных. Линейная корреляция.
  26. Методы анализа экспериментальных данных. Ранговая корреляция.
  27. Методы анализа экспериментальных данных. Цель и задачи регрессионного анализа данных.
  28. Методы анализа экспериментальных данных. Алгоритм регрессионного анализа.
  29. Методы анализа экспериментальных данных. Разновидности регрессии.
  30. Методы анализа экспериментальных данных. Метод наименьших квадратов.
  31. Методы анализа экспериментальных данных. Коэффициент детерминации.
Последнее изменение: четверг, 29 сентября 2022, 11:56