2024/2025

Моделирование статистических зависимостей

Статус: Майнор

Кто читает: Департамент статистики и анализа данных

Где читается: Факультет экономических наук

Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ

Преподаватели: Арефьева Валерия Александровна, Балычева Юлия Евгеньевна, Устинова Регина Алексеевна

Язык: русский

Кредиты: 5

Программа дисциплины

Аннотация

Учебная дисциплина является дополнительной к основному направлению обучения студента, она реализуется в рамках майнора «Прикладной статистический анализ», базируется на знании основ теории вероятностей и математической статистики и нацелена на освоение методов исследования зависимостей и их приложений главным образом в экономике и социальной сфере. В то же время она расширяет возможности развития профессиональных компетенций, которые формируются на основных образовательных программах обучаемых, путем освоения современной статистической методологии и возможностей ее использования в различных областях знаний.

Цель освоения дисциплины

• Освоение методов исследования зависимостей и их возможных приложений
• Расширение возможности развития профессиональных компетенций, которые формируются на основных образовательных программах обучаемых, путем освоения современной статистической методологии и возможностей ее использования в различных областях знаний.

Планируемые результаты обучения

• Определяет вид нелинейной регрессионной модели в соответствие с анализом сущности явления и результатами статистических тестов. Строит и интерпретирует модели с "фиктивными" переменными и модели бинарного выбора.
• Проверяет выполнение исходных предпосылок построения классической регрессионной модели, строит модифицированные линейные регрессионные модели.
• Строит классические модели регрессии, выбирает модель с лучшим составом регрессоров, интерпретирует результаты моделирования.
• Строит модели дисперсионного анализа и классические модели с одним регрессором и интерпретирует результаты моделирования
• Формирует агрегированные признаки и формирует на их основе статистические индексы. Строит индексы на основе регрессионных моделей, в том числе с привлечением экспертной информации.

Содержание учебной дисциплины

• Статистический анализ причинно-следственных связей: линейная модель.
• Классическая линейная модель множественной регрессии и ее применение.
• Проблемы построения линейных регрессионных моделей и методы их преодоления.
• Снижение размерности признакового пространства и построение статистических индексов.
• Нелинейные регрессионные модели и примеры их использования

Элементы контроля

• Активность
  Своевременное и правильное выполнение текущих заданий
• Домашнее задание 1
  Выполнение расчетно-аналитического задания
• Домашнее задание 2
  Выполнение расчетно-аналитического задания
• Контрольная работа

Промежуточная аттестация

• 2024/2025 учебный год 2 модуль
  0.25 * Активность + 0.25 * Домашнее задание 1 + 0.25 * Домашнее задание 2 + 0.25 * Контрольная работа

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Анализ данных : учебник для академического бакалавриата / В. С. Мхитарян [и др.] ; под редакцией В. С. Мхитаряна. — Москва : Издательство Юрайт, 2019. — 490 с. — (Бакалавр. Академический курс). — ISBN 978-5-534-00616-2. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/432178 (дата обращения: 28.08.2023).
• Прикладная статистика. Основы эконометрики. Т.2: Основы эконометрики, Айвазян, С. А., 2001

Рекомендуемая дополнительная литература

• Прикладная статистика в задачах и упражнениях : учебник для вузов, Айвазян, С. А., 2001
• Прикладная статистика и основы эконометрики : учебник для вузов, Айвазян, С. А., 1998
• Социальные индикаторы : учебник для вузов, Бородкин, Ф. М., 2006

Авторы

• Рычкова Элла Николаевна
• Сиротин Вячеслав Павлович
• Балычева Юлия Евгеньевна