Программа разработана в соответствии с: Рабочим учебным планом университета по направлению подготовки, утвержденным в 2014 г. 2Цели освоения дисциплины Целями освоения дисциплины «Основы научных исследований, организация и планирование эксперимента»

6Формы контроля знаний студентов

6.1Критерии оценки знаний, навыков

7Содержание дисциплины

1. 
   Раздел 1 Методы научного познания
   
   Общенаучные методы. Анализ, синтез, обобщение, абстрагирование, индукция, дедукция, обобщение, моделирование, классификация. Методы эмпирического и теоретического познания. Наблюдение, эксперимент, измерение, опыт. Формы научного познания. Факты, научные проблемы, научные гипотезы, концепции и законы. Процесс научного познания. Критерии истинности научного познания.
   

2. 
   Раздел 2. Общенаучные методы исследований
   

3. 
   Раздел 3 Графические и математические методы исследований
   
   Древовидные графы, диаграмма Исикавы, опреограммы, картографирование, метод «поля сил», диаграммы. Дифференциальное исчисление, метод статистических испытаний, методы теории игр. Динамическое и линейное программирование.
   

4. 
   Раздел 4 Роль эксперимента в научных исследованиях
   
   Сущность эксперимента как инструмента научного познания. Общее строение научного эксперимента Средства экспериментального исследования. Экспериментальные методы исследований.
   

5. 
   Раздел 5 Основы теории эксперимента
   

6. 
   Раздел 6 Планирование эксперимента
   
   Планирование эксперимента при поиске оптимума поверхности, использование ДФЭ, ортогональные планы. Математическая модель однофакторного эксперимента. Основные используемые обозначения. Принцип рандомизации. Ограничения на рандомизацию и получение различных модификаций однофакторного эксперимента. Математические модели, анализ данных в соответствии с моделями типа: блочный план, планы типа латинский, греко-латинский, гиперквадраты. Эксперименты с перекрестной схемой классификаций экспериментальных данных. Математическая модель, методы обработки экспериментальных данных. Выводы по результатам дисперсионного анализа. Эксперименты с группировкой (иерархические эксперименты), математическая модель, отличие от перекрестной схемы. Блочные факторные эксперименты. Определяющие контрасты, их смешивание с блоковым эффектом.
   

7. 
   Раздел 7 Обработка результатов эксперимента
   
   Статистические гипотезы. Нулевая, альтернативные гипотезы. Критерии проверки гипотез. Мощность критерия. Оперативная характеристика и функция мощности.
   

8. 
   Раздел 8 Полный факторный эксперимент
   
   Факторные эксперименты типа 2², 2³, 2ⁿ. Модель, план, анализ. Способы разбиения полного факторного эксперимента (ПФЭ) на дробные реплики – дробный факторный эксперимент (ДФЭ). Определение эффектов смешиваемых между собой в ДФЭ и потеря информации. Особенности обработки экспериментов типа 2ⁿ , 3ⁿ, особенности обработки данных при помощи ортогональных контрастов.
   

9. 
   Раздел 9 Регрессионный анализ
   
   Метод наименьших квадратов (МНК) как частный случай метода максимального правдоподобия. Одномерная регрессия, полиномиальная регрессия. Остаточный средний квадрат как оценка качества аппроксимации. Поверхность отклика, применение ДФЭ для получения уравнения регрессии. Аппроксимация ортогональными функциями.
   

10. 
    Раздел 10 Дисперсионный анализ
    
    Статистические гипотезы. Критерии Кохрена, Бартлетта. Задачи, решаемые с помощью дисперсионного анализа.