• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Бакалавриат 2023/2024

Основы высшей математики и статистики

Направление: 42.03.01. Реклама и связи с общественностью
Когда читается: 2-й курс, 1, 2 модуль
Формат изучения: без онлайн-курса
Охват аудитории: для своего кампуса
Язык: русский
Кредиты: 4
Контактные часы: 64

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 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 и визуализации в Python
Цель освоения дисциплины

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

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
  • Приобрести базовые навыки разведывательного анализа данных в Python
  • 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

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

Элементы контроля

  • неблокирующий Домашнее задание 1
  • неблокирующий Домашнее задание 2
  • неблокирующий Проверочная работа 1
  • неблокирующий Проверочная работа 2
  • неблокирующий Семинарская активность
  • неблокирующий Экзамен
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2023/2024 2nd module
    0.1 * Домашнее задание 1 + 0.1 * Домашнее задание 2 + 0.15 * Проверочная работа 1 + 0.15 * Проверочная работа 2 + 0.1 * Семинарская активность + 0.4 * Экзамен
Список литературы

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
  • Тюрин, Ю. Н. Теория вероятностей : учебник / Ю. Н. Тюрин, А. А. Макаров, Г. И. Симонова. — Москва : МЦНМО, 2009. — 256 с. — ISBN 978-5-94057-540-5. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/9426 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.

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.
  • Макаров, А. А. Задачник по теории вероятностей для студентов социально-гуманитарных специальностей : учебное пособие / А. А. Макаров, А. В. Пашкевич. — Москва : МЦНМО, 2016. — 158 с. — ISBN 978-5-4439-3028-2. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/80157 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.

Авторы

  • Коваленко Надежда Николаевна
  • Сальникова Дарья Вячеславовна
  • Довгополый Иоанн Алексеевич