кандидат физико-математических наук;
candidate of physical and mathematical sciences;
Одной из важных форм интерактивного обучения является интерактивная лекция. С помощью проблемной лекции достигается, например, более качественное усвоение теоретических знаний, формирование исследовательской компетентности будущих специалистов, мотивация студентов к самостоятельному изучению учебного материала, развитие творческого мышления, повышение познавательного интереса к содержанию учебного предмета. В данной статье рассмотрены особенности проблемной лекции по одной из самых сложных тем математической статистики – проверке гипотез о виде закона распределения наблюдаемых экспериментальных данных. Для освоения данной темы требуется не только глубокое понимание основ теории вероятностей и математической статистики, но и применения навыков статистического анализа, а также понимания существа вероятностных суждений. Критерий согласия Пирсона предлагается рассматривать на конкретных примерах проверки гипотез о равномерном, показательном законах распределения, а также распределении Пуассона.
One important form of interactive learning is the interactive lecture. Problem-based lectures can, for example, enhance the acquisition of theoretical knowledge, develop research competence in future specialists, motivate students to independently study course material, develop creative thinking, and enhance cognitive interest in the subject matter. This article examines the specifics of problem-based lectures on one of the most complex topics in mathematical statistics: testing hypotheses about the distribution law of observed experimental data. Mastering this topic requires not only a deep understanding of the fundamentals of probability theory and mathematical statistics but also the application of statistical analysis skills and an understanding of the nature of probability judgments. Pearson's goodness-of-fit test is proposed for examination using specific examples of testing hypotheses about uniform, exponential, and Poisson distributions.