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

Методы прикладной статистики

Статус: Курс обязательный (Статистический анализ в экономике)
Направление: 38.04.01. Экономика
Когда читается: 1-й курс, 1, 2 модуль
Формат изучения: без онлайн-курса
Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ
Прогр. обучения: Статистический анализ в экономике
Язык: русский
Кредиты: 6
Контактные часы: 56

Программа дисциплины

Аннотация

Учебная дисциплина предусматривает изучение методов статистического моделирования, используемых при решении прикладных задач. Программа рассчитана как на студентов, владеющих базовыми знаниями теории вероятностей и математической статистики, так и на студентов без этих знаний, но имеющих достаточный уровень математической подготовки. Для последних в режиме смешанного обучения предусмотрено расширенное рассмотрение базовых тем, адаптирующее студентов к прохождению основного материала. В качестве информационной и методической поддержки при изучении курса используются материалы записанного автором онлайн курса "Прикладной статистический анализ" на Национальной платформе открытого образования.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Целью освоения дисциплины является знание теоретических основ распространенных статистических методов и умение правильно выбирать статистический инструментарий при построении статистических моделей, содержательно интерпретировать результаты моделирования.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Знает основные методы создания интегральных показателей
  • Знает основные метрики расстояний между объектами и их группами
  • Интерпретирует результаты проверки наличия взаимосвязи признаков
  • Определяет вид статистических данных и соответствующие ему обобщенные характеристики, рассчитывает базовые статистические показатели
  • Понимает основные задачи классификации признаков
  • Понимает принципы измерения статистической взаимосвязи
  • Понимает принципы параметрического моделирования распределений
  • Понимает смысл основных статистических терминов
  • Понимает цели и возможности создания и использования интегральных показателей
  • Проверяет выполнение исходных предпосылок построения линейной модели
  • Проводит классификацию реальных объектов по количественным и качественным признакам
  • Рассчитывает меры взаимосвязи признаков
  • Строит индикаторы на основе тесно взаимосвязанных признаков
  • Строит модели дисперсионного анализа и интерпретирует результаты моделирования
  • Строит непараметрическую модель распределения признака
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Базовые понятия и задачи статистики. Оценивание параметров и проверка гипотез в практике статистического анализа.
  • Характеристики многомерной совокупности. Меры взаимосвязи признаков
  • Линейные модели зависимости: элементы теории и практические приложения
  • Параметрическое и непараметрическое моделирование распределений
  • Выделение однородных групп объектов методами классификации
  • Методы снижения размерности признакового пространства и построения индексов
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Активность
    Выполнение текущих заданий
  • неблокирующий Домашнее задание 1
    Выполнение расчетно-аналитического задания
  • неблокирующий Домашнее задание 2
    Выполнение расчетно-аналитического задания
  • неблокирующий Контрольная работа
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2023/2024 учебный год 2 модуль
    0.25 * Активность + 0.25 * Домашнее задание 1 + 0.25 * Домашнее задание 2 + 0.25 * Контрольная работа
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Denis, D. J. (2016). Applied Univariate, Bivariate, and Multivariate Statistics. Hoboken, New Jersey: Wiley. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1091881
  • 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.1: Теория вероятностей и прикладная статистика, Айвазян, С. А., 2001
  • Прикладная статистика. Основы эконометрики. Т.2: Основы эконометрики, Айвазян, С. А., 2001
  • Социальные индикаторы : учебник для вузов, Бородкин, Ф. М., 2006

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Leekley, R. M. (2010). Applied Statistics for Business and Economics. Boca Raton, FL: CRC Press. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1714536
  • R в действии : анализ и визуализация данных в программе R, Кабаков, Р. И., 2014
  • Прикладная статистика в задачах и упражнениях : учебник для вузов, Айвазян, С. А., 2001

Авторы

  • Сиротин Вячеслав Павлович