Бакалавриат 2023/2024

Современные методы анализа данных

Статус: Курс по выбору (Экономика и анализ данных)

Направление: 01.03.02. Прикладная математика и информатика

Кто читает: Департамент математики

Где читается: Факультет экономических наук

Когда читается: 2-й курс, 4 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ

Преподаватели: Горяинова Елена Рудольфовна

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 44

Программа дисциплины

Аннотация

Дисциплина Современные методы анализа данных базируется на дисциплине Теория вероятностей и математическая статистика. Данный курс посвящён изучению робастных методов обработки данных, которые успешно применяются в условиях априорной стохастической неопределённости. Применение методов будет проиллюстрировано большим количеством примеров из медицины, биологии, социологии. Занятия в 4-м модуле будут проводиться дистанционно на платформе Zoom. Ссылки на конференцию будут отправляться через LMS накануне занятия. ДЛЯ СЛЕДУЮЩИХ СПЕЦИАЛЬНОСТЕЙ ВОЗМОЖНО ЗАЧИСЛЕНИЕ ТОЛЬКО ПОСЛЕ СОБЕСЕДОВАНИЯ:07.00.00 АРХИТЕКТУРА58.00.00 ВОСТОКОВЕДЕНИЕ И АФРИКАНИСТИКА54.00.00 ИЗОБРАЗИТЕЛЬНОЕ И ПРИКЛАДНЫЕ ВИДЫ ИСКУССТВ50.00.00 ИСКУССТВОЗНАНИЕ46.00.00 ИСТОРИЯ И АРХЕОЛОГИЯ51.00.00 КУЛЬТУРОВЕДЕНИЕ И СОЦИОКУЛЬТУРНЫЕ ПРОЕКТЫ44.00.00 ОБРАЗОВАНИЕ И ПЕДАГОГИЧЕСКИЕ НАУКИ41.00.00 ПОЛИТИЧЕСКИЕ НАУКИ И РЕГИОНОВЕДЕНИЕ - ЗА ИСКЛЮЧЕНИЕМ НАПРАВЛЕНИЯ ПРИКЛАДНАЯ ПОЛИТОЛОГИЯ42.00.00 СРЕДСТВА МАССОВОЙ ИНФОРМАЦИИ И ИНФОРМАЦИОННО-БИБЛИОТЕЧНОЕ ДЕЛО27.00.00 УПРАВЛЕНИЕ В ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ47.00.00 ФИЛОСОФИЯ, ЭТИКА И РЕЛИГИОВЕДЕНИЕ40.00.00 ЮРИСПРУДЕНЦИЯ45.00.00 ЯЗЫКОЗНАНИЕ И ЛИТЕРАТУРОВЕДЕНИЕ

Цель освоения дисциплины

• сформировать теоретические знания в области математической статистики
• обучить студентов применять основные модели и методы математической статистики для обработки реальных социально-экономических данных

Планируемые результаты обучения

• Владеть: навыками решения типовых задач математической статистики; основными определениями, методами и алгоритмами анализа данных, содержащих случайную составляющую; стандартными инструментариями обработки статистической информации.
• Знать: основные методы первичной обработки статистических данных; основные методы проверки однородности экспериментальных данных; основные методы дисперсионного анализа; принципы сравнения статистических критериев; методы оценивание параметров линейных регрессионных моделей.
• Уметь: строить математические модели, адекватно описывающие социально-экономические явления; использовать статистические критерии для проверки гипотез относительно наблюдаемых случайных данных.

Содержание учебной дисциплины

• Понятие о робастных и непараметрических методах статистического анализа данных
• Исследование однородности двух выборок
• Дисперсионный анализ
• Анализ статистической взаимосвязи социально-экономических явлений
• Регрессионный анализ. Робастные методы оценивания параметров линейной регрессии. Сравнение свойств оценок, полученных различными методами

Элементы контроля

• Индивидуальное домашнее задание
  Письменные работы выполняются студентами самостоятельно по окончании пройденной темы. Требуется найти реальные данные и сформулировать на математическом языке задачу, решение которой сводится к проверке соответствующей статистической гипотезы. Применяя изученные статистические методы, представить решение сформулированной задачи. После проверки работы преподавателем проводится защита.
• экзамен
  Контрольная работа по пройденным темам

Промежуточная аттестация

• 2023/2024 учебный год 4 модуль
  0.5 * Индивидуальное домашнее задание + 0.5 * экзамен

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Прикладные методы анализа статистических данных : учеб. пособие для вузов, Горяинова, Е. Р., 2012

Рекомендуемая дополнительная литература

• Maronna, R. A. (2018). Robust Statistics : Theory and Methods (with R) (Vol. Second edition). [Place of publication not identified]: Wiley. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1921437
• Анализ данных на компьютере, Тюрин, Ю. Н., 2003
• Анализ социологических данных с помощью пакета SPSS : учеб. пособие для вузов, Крыштановский, А. О., 2006
• Статистический анализ данных на компьютере, Тюрин, Ю. Н., 1998

Авторы

• Горяинова Елена Рудольфовна