Первичная обработка и представление статистических данных

2020/2021

Статус: Майнор

Кто читает: Департамент статистики и анализа данных

Где читается: Факультет экономических наук

Когда читается: 1, 2 модуль

Преподаватели: Антонян Анна Артуровна, Арефьева Валерия Александровна, Звездина Наталья Валерьевна, Кабаева Елена Владимировна, Мхитарян Владимир Сергеевич

Язык: русский

Кредиты: 5

Контактные часы: 76

Полная версия программы учебной дисциплины Задать вопрос

Аннотация

Целью освоения дисциплины «Первичная обработка и представление статистических данных» является получение студентами основ понимания фундаментальных статистических принципов, роли статистики в исследовании различных видов экономической деятельности, социальных и демографических процессов. Особенностью курса является наличие большого числа примеров из реальной практики, наглядно демонстрирующих разнообразие областей применения статистики, ее значимость для экономики и социальной сферы. При этом обучение студентов основным графическим и табличным представлениям данных, основам их статистической обработки позволяет сделать результаты расчетов более наглядными и доступными для понимания и интерпретации. В профессиональной деятельности и повседневной жизни мы сталкиваемся с большим потоком разнообразных данных: курсами валют, прибылями и убытками при проведении различных операций, процентными ставками.... Предлагаемый курс научит, как справиться с этим потоком, эффективно выделить из него необходимую для принятия рациональных решений информацию и представить ее лаконично и максимально наглядно. Знакомство с возможностями сбора и обработки данных будет опираться как на универсальные информационные технологии, так и на специализированные пакеты прикладных программ, а также сопровождаться большим количеством практических примеров и иллюстраций. За счет широкого применения компьютерных технологий в курсе значительное внимание уделяется интерпретации данных и статистических характеристик, получаемых по результатам расчетов. В результате освоения дисциплины студент должен: Знать: роль статистических методов в экономике и социальной сфере, сущность классификации статистических данных, методы их группировки и визуализации, основы статистического анализа данных, основные положения теории вероятностей и выборочного наблюдения; сущность формирования интегральных обобщающих показателей и индексов, Уметь: классифицировать данные с учетом их размерности и шкалы измерения, рассчитывать основные статистические характеристики и показатели взаимосвязи и интерпретировать полученные результаты, строить и анализировать статистические таблицы и графики; Иметь навыки (приобрести опыт): поиска необходимой статистической информации; применения методов статистического анализа к решению конкретных проблем; расчета статистических показателей; анализа взаимосвязи признаков, проведения статистического анализа вариационных рядов с использованием Excel. Курс «Первичная обработка и представление статистических данных» предназначен для всех студентов, интересующихся возможностями статистического анализа широкого круга социально-экономических, политических, социологических, культурологических и демографических проблем. Курс «Первичная обработка и представление статистических данных» изучается в рамках майнора «Прикладной статистический анализ» и ориентирован на студентов со знанием математики и экономики в объеме средней школы.

Цель освоения дисциплины

Целью освоения дисциплины «Первичная обработка и представление статистических данных» является получение студентами основ понимания фундаментальных статистических принципов, роли статистики в исследовании различных видов экономической деятельности, социальных и демографических процессов

Планируемые результаты обучения

знать различные источники и базы данных.
овладеть навыками табличного и графического представления различных типов данных
Знать методику расчета и интерпретации показателей, характеризующих центр группирования, вариацию и другие параметры одномерных данных
уметь рассчитывать статистические характеристики рядов динамики.
знать методы расчета статистических характеристик двумерных данных, показателей взаимосвязи, структурных различий и сдвигов
уметь проверять статистические гипотезы (о значении генеральной средней и генеральной доли), рассчитывать интервальные оценки, знать основы дисперсионного анализа
уметь рассчитывать характеристики выборочной совокупности (объем выборки, ошибку выборки)

Содержание учебной дисциплины

Тема 1. Роль статистических методов в экономике и социальной сфере. Источники статистической информации.
Количество часов аудиторной работы – 6 ч. Роль статистических данных и методов в принятии обоснованных решений в экономике и социальной сфере на всех уровнях управления. Статистика как инструмент оценки эффективности принятых решений. Особенности организации системы сбора, обработки данных и распространения статистических данных федеральной службы государственной статистики в России, статистическими службами в странах мира. Роль статистического наблюдения, переписей, выборочных обследований, регистров и баз данных как источников информации. Самостоятельная работа студентов подразумевает знакомство с литературой, посвященной современным методикам анализа количественных данных, сущности и роли статистики в современном обществе, существующим пакетам прикладных программ для работы с количественными данными; поиск необходимых данных для выполнения исследовательского домашнего задания. На практических занятиях будут рассмотрены различные источники информации, базы данных, подходы к поиску необходимой информации для обоснования исследовательских проектов.
Тема 2. Статистические данные, их классификация и структура, шкалы измерений, распределение данных. Представление данных.
Количество часов аудиторной работы – 12 ч. Классификация статистических данных по числу переменных для каждого объекта, типу измерения этих переменных, наличию упорядочения результатов наблюдения во времени, по источнику данных. Шкалирование данных. Микро- и макроданные. Вариационный ряд по исходным и сгруппированным данным. Табличное и графическое представление распределения данных. Графический анализ. Гистограмма, полигон, кумулята и их анализ. Самостоятельная работа студентов подразумевает знакомство с литературой, посвященной классификации статистических данных и анализу рядов распределения; выполнение домашней работы по одномерным данным. На практических занятиях будут рассмотрены различные виды данных, примеры шкалирования переменных, методика построения статистических таблиц и графиков.
Тема 3. Обобщающие показатели, характеризующие центр группирования, вариацию и другие параметры одномерных данных.
Количество часов аудиторной работы – 12 ч. Статистические показатели. Понятие статистического показателя. Абсолютные и относительные величины. Понятие и виды абсолютных величин. Натуральные и условно-натуральные измерители. Стоимостные и трудовые единицы измерения. Понятие и виды относительных величин. Назначение обобщающих характеристик статистических данных. Показатели, характеризующие центр группирования показателя: средние величины и их особенности, средняя арифметическая и ее свойства, мода и медиана. Показатели вариации. Дисперсия и ее свойства. Относительные показатели вариации. Коэффициент асимметрии, как характеристика скошенности распределения. Обобщающие характеристики наблюдений, упорядоченных во времени. Самостоятельная работа студентов подразумевает знакомство с литературой, посвященной показателям вариации и расчету параметров одномерных данных; выполнение и оформление домашней работы по одномерным данным. На практических занятиях будут рассмотрены примеры расчета статистических характеристик, проведена дискуссия по интерпретации статистических характеристик в научных исследованиях.
Тема 4. Анализ динамики показателей.
Количество часов аудиторной работы – 6 ч. Ряды динамики. Понятие рядов динамики. Их элементы и виды. Интервальные и моментные временные ряды. Сопоставимость уровней ряда динамики. Основные причины несопоставимости уровней ряда динамики. Приемы приведения рядов динамики к сопоставимому виду. Смыкание ряда динамики и приведение к единому основанию. Аналитические показатели ряда динамики. Абсолютный прирост. Коэффициент роста. Темп роста. Темп прироста. Абсолютное значение 1 % прироста. Средние уровни ряда динамики. Средняя хронологическая величина и особенности ее применения в рядах динамики. Средние аналитические показатели ряда динамики. Средний абсолютный прирост. Средний коэффициент роста. Средний темп роста. Средний темп прироста. Методы выявления общей тенденции развития явления. Экстраполяция и интерполяция. Самостоятельная работа студентов подразумевает знакомство с литературой, посвященной показателям динамики, анализу динамики социально-экономических явлений; выполнение расчетов для второго домашнего задания. На практических занятиях будут рассмотрены примеры расчета статистических характеристик рядов динамики.
Тема 5. Показатели, характеризующие центр группирования, вариацию и связи двумерных данных. Интегральные обобщающие показатели, индексы.
Количество часов аудиторной работы – 12 ч. Двумерный набор данных. Обобщающие характеристики центра группирования данных и вариации. Характеристики степени зависимости между двумя переменными. Построение зависимости одной переменной от другой. Показатели взаимосвязи между качественными переменными. Анализ структурных различий и сдвигов. Разбиение совокупности двумерных данных на однородные группы. Интегральные обобщающие показатели и их построение. Индексы. Самостоятельная работа студентов подразумевает знакомство с литературой, посвященной показателям взаимосвязи признаков, сущности интегральных показателей и индексного метода; подбор данных для второго домашнего задания. На практических занятиях будут рассмотрены примеры расчета статистических характеристик двумерных данных, показатели взаимосвязи, структурных различий и сдвигов. Будет проведено обсуждение возможности использования интегральных показателей в различных исследовательских задачах.
Тема 6. Некоторые сведения из теории вероятностей.
Количество часов аудиторной работы – 16 ч. Случайные события и вероятность. Случайная величина и ее закон распределения. Числовые характеристики случайной величины. Свойства математического ожидания и дисперсии. Нормальный и биномиальный законы распределения. Определение вероятности попадания нормальной случайной величины в заданный интервал. Самостоятельная работа студентов подразумевает знакомство с литературой, посвященной основам теории вероятностей, выполнение домашней работы по анализу двумерных данных. На практических занятиях будут рассмотрены примеры проверки статистических гипотез (о значении генеральной средней и генеральной доли), расчета интервальных оценок, основы дисперсионного анализа.
Тема 7. Выборочные наблюдения.
Количество часов аудиторной работы – 12 ч. Генеральная совокупность и выборка. Выборочное наблюдение. Понятие выборочного наблюдения, причины его применения. Преимущества выборочного наблюдения. Теоретические основы выборочного наблюдения. Репрезентативность данных. Выборочные аналоги параметров генеральной совокупности. Средняя и предельная ошибки выборки. Определение доверительных интервалов. Статистические оценки ошибки выборки. Основные способы формирования выборочной совокупности. Определение объема выборки. Распространение результатов выборочного обследования на генеральную совокупность. Малая выборка. Особенности расчета средней и предельной ошибки в малых выборках. Неслучайные методы отбора. Выборочные обследования в России. Самостоятельная работа студентов подразумевает знакомство с литературой, посвященной основам выборочного наблюдения, выполнение и оформление домашней работы по анализу двумерных данных и основам выборочного наблюдения; подготовка к экзамену по курсу. На практических занятиях будут рассмотрены примеры расчета характеристик выборочной совокупности; проведена дискуссия о роли выборочных обследований как источника информации.

Элементы контроля

Решение домашних задач (1)
Проводятся дистанционно. Размещение домашних заданий на платформах по согласованию с семинаристами.
Отчет по работе (1)
Проводятся дистанционно. Размещение домашних заданий на платформах по согласованию с семинаристами.
Отчет по работе (2)
Проводятся дистанционно. Размещение домашних заданий на платформах по согласованию с семинаристами.
Решение домашних задач (2)
Проводятся дистанционно. Размещение домашних заданий на платформах по согласованию с семинаристами.
Активность (1)
Проводятся дистанционно. Размещение домашних заданий на платформах по согласованию с семинаристами.
Активность (2)
Проводятся дистанционно. Размещение домашних заданий на платформах по согласованию с семинаристами.
Экзамен
Проводятся дистанционно. Размещение домашних заданий на платформах по согласованию с семинаристами.
Решение домашних задач (1)
Проводятся дистанционно. Размещение домашних заданий на платформах по согласованию с семинаристами.
Отчет по работе (1)
Проводятся дистанционно. Размещение домашних заданий на платформах по согласованию с семинаристами.
Отчет по работе (2)
Проводятся дистанционно. Размещение домашних заданий на платформах по согласованию с семинаристами.
Решение домашних задач (2)
Проводятся дистанционно. Размещение домашних заданий на платформах по согласованию с семинаристами.
Активность (1)
Проводятся дистанционно. Размещение домашних заданий на платформах по согласованию с семинаристами.
Активность (2)
Проводятся дистанционно. Размещение домашних заданий на платформах по согласованию с семинаристами.
Экзамен
Проводятся дистанционно. Размещение домашних заданий на платформах по согласованию с семинаристами.

Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация (2 модуль)
0.09 * Активность (1) + 0.09 * Активность (2) + 0.12 * Отчет по работе (1) + 0.12 * Отчет по работе (2) + 0.09 * Решение домашних задач (1) + 0.09 * Решение домашних задач (2) + 0.4 * Экзамен

Программа дисциплины