Внаслідок вивчення навчальної дисципліни студент повинен бути здатним продемонструвати такі результати навчання:
1. розробити методику виконання математичної обробки даних та обґрунтувати її переваги над існуючими.
2. висвітлити можливі недоліки і помилки у представленні остаточних результатів досліджень.
3. застосовувати статичні, табличні та графічні методи для систематизації та встановлення якісних і кількісних залежностей між факторами, що досліджувались.
4. перетворювати узагальнені наукові результати у джерело інформації.
5. розв’язання задач прикладного характеру, які виникають в процесі виробничої діяльності, при допомозі комп’ютерної техніки.
6. представляти технологічний процес як складну ієрархічну систему з наступним якісним аналізом її структури, розробкою математичного опису та оцінкою всіх основних параметрів.
Вивчення навчальної дисципліни передбачає формування та розвиток у студентів компетентностей:
загальних: Засвоєння методології проведення числових досліджень технологічних процесів з метою їх оптимізації.
фахових: Ознайомленість з сучасними методами вирішення складних багатофакторних задач технології на базі нового підходу до аналізу і розрахунку технологічних процесів, апаратів.
Результати навчання даної дисципліни деталізують такі програмні результати навчання:
1 постановки і формалізації задач технології,
2.розробки алгоритмів для їх наступного розв’язування при допомозі комп’ютерної техніки.

Вища математика
Інформатика

Результати досліджень – це випадкові величини, тобто в ході експерименту інформація спотворена перешкодами, і за одних і тих же умов можна отримати різні дані. Зміст дисципліни методів математичної обробки експериментальних досліджень полягає у відсіюванні грубих похибок і оцінці достовірності результатів вимірювань. Математична обробка результатів досліджень необхідна для того, щоб надалі, при побудові функцій відгуку, з найбільшою ефективністю використовувати статистичні методи і коректно аналізувати отримані результати. Завданням математичної обробки експериментальних даних є перевірка відповідності результатів вимірювання нормальному закону і визначення параметрів цього розподілу. Якщо відгук суперечить нормальному розподілу, то слід визначити, якому закону розподілу підлягають дослідні дані або, якщо це можливо, перетворити досліджуваний розподіл до нормального вигляду.

1. Білущак Г. І., Чабанюк Я. М. Теорія ймовірностей і математична статистика. Практикум. – Львів, 2001. – 418 с.
2. И. М. Грушко, В. М. Сиденко. Основы научных исследований. – Харьков: «Вища школа», 1983. – 224 с.
3. Shumway, R. H. Applied statistical time series analysis. – Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1988. – 179 p.
4. Ryan, T. P. Modern Regression Methods. - New York: Wiley, 1997. – 327 p .
5. Гліненко Л. К., Сухоносов О. Г. Основи моделювання технічних систем: Навчальний посібник. – Львів: Вид-во «Бескид Біт», 2003. – 176 с.
6. Копейкин С. В., Курочкин Е. П. Планирование и методы обработки результатов эксперимента: Утв. в кач-ве учебн. пособия. – Куйбышев: Куйбышевский гос. ун-т, 1984. – 88 с.
7. Основы моделирования сложных систем: Учебн. пособие для втузов / Под общ. ред. Н. В. Кузьмина. – К.: Вища школа, 1981. – 360 с.

Усне, індивідуальне, комбіноване та фронтальне опитування. Перевірка письмових контрольних та практичних робіт, тестова перевірка. Письмові і контрольні роботи дозволяють ефективніше, об'єктивно і оперативно перевірити знання студентів і є корисною вправою, в процесі якої студент самостійно виконує індивідуальне завдання.
Екзаменаційний контроль 70% і поточний контроль 30% .