наверх

Прикладной статистический анализ

Старт через 33 дня
46 дней
До конца записи
  • 10 недель

    длительность курса

  • около 12 часов в неделю

    понадобится для освоения

  • 3 зачётных единицы

    для зачета в своем вузе

Целью курса являются освоение базовых основ статистической методологии сбора данных об исследуемых явлениях, представления полученной на их основе информации в виде статистических моделей и формирования выводов, направленных на решение практических задач.

В ходе освоения курса будут получены навыки получения и сжатия информации до объемов, обеспечивающих ее осмысление, измерения параметров формируемых статистических моделей различного вида, проверки предположений о природе анализируемых явлений.

Для успешного усвоения курса необходимы базовые знания математики, в частности, основ дифференциального и интегрального исчисления, элементарных матричных операций.

Проверка качества освоения материала курса предполагается путем тестирования и выполнения заданий по каждой теме, а также итогового тестирования и представления результатов расчетов по итоговому заданию.

Для эффективной работы над заданиями необходимы компьютеры с распространенным программным обеспечением, не требующим дополнительных затрат, таких как Microsoft Excel, R. Возможно использование и других программных продуктов.

Для решения практических задач могут быть использованы данные, которыми располагают обучаемые, а также общедоступные базы статистических данных. Предполагается содержательная интерпретация всех получаемых результатов.

О курсе

Целью курса является освоение статистической методологии сбора и обработки данных из различных источников, построения статистических моделей, формирования выводов и наглядного представления результатов анализа. Даются необходимые сведения из теории вероятностей и математической статистики. Приводятся примеры решения прикладных задач с использованием современного инструментария. Курс будет полезен широкому кругу студентов и специалистов, работающих со статистической информацией.

Формат

Курс состоит из коротких видеолекций продолжительностью от 8 до 15 минут, внутри которых встроены неоцениваемые вопросы. На каждой неделе будет представлен оцениваемый тест. Итоговый экзамен предусматривается в виде комбинации тестовых заданий и расчетных задач.

Статистика: учеб. / под ред. В.С. Мхитаряна. – М.: Юрайт, 2016. Раздел 1. Методы сбора и обработки статистических данных.

Анализ данных: учеб. / под ред. В.С. Мхитаряна. – М.: Юрайт, 2017.

John A. Rice Mathematical Statistics and Data Analysis. Brooks/Cole, Cengage Learning.

Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика. Основы эконометрики. - Т.1: Теория вероятностей и прикладная статистика. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001.

Graham Upton, Ian Cook. A Dictionary of Statistics. Oxford University Press.

Требования

Базовые знания по математическому анализу и основам линейной алгебры

Программа курса

Неделя 1. Базовые понятия и задачи статистики

Неделя 2. Сведения из теории вероятностей для построения статистических моделей

Неделя 3. Оценивание параметров в практике статистического анализа

Неделя 4. Статистическая проверка гипотез и ее приложения

Неделя 5. Характеристики многомерной совокупности. Меры взаимосвязи признаков

Неделя 6. Регрессионный анализ: элементы теории и практические приложения

Неделя 7. Параметрическое и непараметрическое моделирование распределений

Неделя 8. Выделение однородных групп объектов методами классификации

Неделя 9. Снижение размерности признакового пространства и построение индексов 

Неделя 10. Модели времменных рядов и их применение

Результаты обучения

После прохождения курса слушатель: 

Способен осуществлять сбор, анализ и обработку статистических данных, информации, научно-аналитических материалов, необходимых для решения поставленных задач;

Способен выбрать инструментальные средства для обработки данных в соответствии с поставленной задачей, проанализировать результаты расчетов и обосновать полученные выводы;

Способен на основе описания процессов и явлений строить теоретические и эконометрические модели, анализировать и содержательно интерпретировать полученные результаты;

Способен использовать для решения аналитических и исследовательских задач современные технические средства и информационные технологии

Сиротин Вячеслав Павлович

Доцент
Должность: Профессор департамента статистики и анализа данных/Факультет экономических наук

Похожие курсы