Основы высшей математики и статистики

2024/2025

Учебный год

RUS

Обучение ведется на русском языке

4

Кредиты

Кто читает:

Кафедра высшей математики (Общеуниверситетские кафедры)

Статус:

Курс обязательный

Когда читается:

2-й курс, 1, 2 модуль

Преподаватели

Иванцова Наталья Николаевна

Козлов Никита Александрович

Программа дисциплины

Аннотация

Курс предусматривает освоение основных положений высшей математики и математической статистики, адаптированных под цели и задачи, возникающие у специалистов, занимающихся вопросами коммуникации. Курс «Основы высшей математики и статистики» направлен, прежде всего, на развитие практических навыков в области анализа и визуализации данных, необходимых для написания курсовых работ и впоследствии ВКР. В частности, в рамках курса обсуждается логика статистической инференции, на конкретных примерах разбираются типичные ошибки и интерпретации результатов количественного исследования, представляются инструменты для эффективного описания и визуализации данных. На семинарах студенты для отработки материала, представленного на лекциях, решают практические задачи, приобретают базовые навыки анализа данных.

Цель освоения дисциплины

• Познакомиться с логикой количественного исследования и приобрести навыки в выполнении и представлении эмпирической части количественного исследования, в частности, в рамках курсовых работ и впоследствии ВКР

Планируемые результаты обучения

• Понимает различия между точечными и интервальными оценками, корректно интерпретирует доверительные интервалы, знает свойства точечных оценок
• Уметь вычислять и интерпретировать коэффициенты корреляции и проверять связанные и ними статистические гипотезы. Уметь анализировать связь качественных признаков
• Уметь корректно интерпретировать описательные статистики
• Уметь объяснить, что такое случайная величина, и привести примеры дискретных и непрерывных случайных величин
• Уметь объяснить содержательный смысл функции распределения и рассчитать значение функции распределения от заданного значения случайной величины
• Умеет формулировать нулевую и альтернативную гипотезу
• Умеет корректно интерпретировать результаты проверки статистической гипотезы на основе p-value

Содержание учебной дисциплины

• Разведывательный анализ данных
• Случайные величины и их распределения
• Статистические оценки
• Предельные теоремы
• Проверка статистических гипотез: общая логика
• Меры взаимосвязи и визуализация взаимосвязи

Элементы контроля

• Домашнее задание 1
• Контрольная работа
• Домашнее задание 2
• Семинарская активность
• Экзамен

Промежуточная аттестация

• 2024/2025 2nd module
  0.1 * Домашнее задание 1 + 0.1 * Домашнее задание 2 + 0.25 * Контрольная работа + 0.1 * Семинарская активность + 0.45 * Экзамен

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Myatt, G. J., & Johnson, W. P. (2014). Making Sense of Data I : A Practical Guide to Exploratory Data Analysis and Data Mining (Vol. Second edition). Hoboken, New Jersey: Wiley. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=809795
• Задачник по математической статистике : для студентов социально - гуманитарных и управленческих специальностей, Макаров, А. А., 2018
• Теория вероятностей : учебник для экономических и гуманитарных специальностей: учеб. пособие для вузов, Тюрин, Ю. Н., 2009

Рекомендуемая дополнительная литература

• Agresti, A. (2013). Categorical Data Analysis (Vol. Third edition). Hoboken, NJ: Wiley. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=769330
• Dekking F. M. et al. A Modern Introduction to Probability and Statistics: Understanding why and how. – Springer Science & Business Media, 2005. – 488 pp.
• Задачник по теории вероятностей для студентов социально - гуманитарных специальностей, Макаров, А. А., 2015

Авторы

• Иванцова Наталья Николаевна
• Буваева Роксана Викторовна