- •1. Характеристика учебной дисциплины
- •Назначение учебной дисциплины
- •Цель изучения дисциплины
- •Задачи изучения дисциплины
- •1.4. Методология
- •Календарно-тематический план курса
- •Темы (вопросы) для срс
- •4. Содержание программы
- •4.1. Планы лекций
- •4.2. Планы лабораторных занятий
- •4.3. Порядок изучения материала и выполнения заданий (срс)
- •5. Система оценки знаний студентов
- •Глоссарий
- •Базовые термины математической статистики и анализа данных
- •1.2 Краткая историческая справка[2]
- •1.4 Типы данных психолого-педагогического исследования
- •1.5 Описательная статистика
- •Случайная величина и вероятность события Математическая статистика тесно связана с другой математической наукой – теорией вероятности и базируется на ее математическом аппарате.
- •Математическое ожидание – числовая характеристика св, приближенно равная среднему значению св:
- •Закон распределения св
- •Биномиальное распределение (распределение Бернулли)
- •Распределение Пуассона
- •Нормальное (гауссовское) распределение
- •Распределение вероятностей непрерывной cв х, принимающие все свои значения из отрезка [а;b] называется равномерным, если ее плотность вероятности на этом отрезке постоянна, а вне его равна нулю:
- •Общие принципы проверки статистических гипотез
- •4.3 Понятие гипотезы в педагогике
- •Анализ одной и двух нормальных выборок
- •6.1 Параметрические критерии
- •6.1.1 Методы проверки выборки на нормальность
- •Случай независимых выборок
- •1. Что если полученное в опыте значение t окажется меньше табличного? Тогда надо принять нулевую гипотезу.
- •3. Что если в контрольной группе результаты окажутся выше, чем в экспериментальной? Поменяем, например, местами, сделав средней арифметической экспериментальной группы, a — контрольной:
- •Б) случай связанных (парных) выборок
- •Лекция_5 Однофакторный дисперсионный анализ для несвязанных выборок
- •Лекция_6 Дисперсионный анализ для связанных выборок
- •Двухфакторный анализ
- •Связь задач двухфакторного и однофакторного анализа
- •Аддитивная модель данных двухфакторного эксперимента при независимом действии факторов
- •Непараметрические критерии проверки гипотезы об отсутствии эффектов обработки
- •Лекция_8 Регрессионный анализ
- •1. Парная линейная регрессия
- •1.1. Взаимосвязи экономических переменных
- •Суть регрессионного анализа
- •1.3. Парная линейная регрессия.
- •8.1 Требования к статистическим пакетам общего назначения
- •8.2 Российские пакеты обработки данных
- •8.4 Пакет stadia
- •Лекция_10 Корреляционный анализ Понятие корреляционной связи
- •7.2.2 Коэффициент корреляции Пирсона
- •Параметрические критерии
- •6.1.1 Методы проверки выборки на нормальность
- •Анализ временных рядов на компьютере
- •Многомерный анализ и другие статистические методы
- •Многомерное шкалирование
- •1.1 Характеристика пакета Excel
- •1.2 Использование специальных функций
- •Задания для самостоятельной работы
- •1.2 Использование инструмента Пакет анализа
- •Задание для самостоятельной работы
- •2.1 Биномиальное распределение
- •Задания для самостоятельной работы
- •2.2 Нормальное распределение
- •Задания для самостоятельной работы
- •2.3 Генерация случайных величин
- •Задание для самостоятельной работы
1.4. Методология
Важнейшей составной частью процесса изучения курса является контролируемая самостоятельная работа студентов (СРС и СРСП), проводимая в специальные часы, отведенные для этой цели учебными планами.
Самостоятельная работа студентов подразумевает не только изучение теоретических материалов и выполнение задания, полученного от преподавателя, но также обязательное реализация их на ЭВМ. Эффективность самостоятельного изучения оценивается регулярно проводимыми контрольными работами.
Выбор и составление работ и задач для лабораторных и практических занятий должны наиболее полно учитывать реальные проблемы данной области.
Дисциплина «Анализ данных и прогнозирование экономики». Занятия проводятся согласно утвержденному расписанию в объеме установленных кредитных часов.
Контроль знаний в процессе обучения осуществляется через два рейтинг контроля (в середине и конце учебного семестра), итоговым контролем служит экзамен, проводимый в период экзаменационной сессии.
Пререквизиты дисциплины: для изучения курса ««Анализ данных и прогнозирование экономики» необходимы знания следующих дисциплин: «Экономическая информатика», «Проектирование баз и банков данных», «Компьютерные сетевые технологии», «Программное обеспечение АРМ», «Экспертные системы» и экономического цикла: «Микро экономика», «Макроэкономика».
Постреквизиты дисциплины: знания по данной дисциплине необходимы для изучения основных специальных дисциплин
Календарно-тематический план курса
№ недели |
Название темы |
Контактные часы |
Дистанционные часы |
СРС |
1 |
Введение в современные информационные технологии |
5 |
5 |
15 |
2-8 |
Microsoft - технологии в статистической обработке данных |
5 |
5 |
10 |
9-10 |
Пакеты статистического анализа данных |
5 |
5 |
18 |
11-14 |
Пакет Statistica
|
7 |
7 |
20 |
15 |
Мировые базы данных и экономической статистической информации |
5 |
5 |
18 |
|
ИТОГО |
27 |
27 |
81 |
Темы (вопросы) для срс
Тема занятия |
Тема занятия |
Литература |
Форма контроля |
Срок сдачи (неделя) |
Максим. оцен. балл |
Требования к техническим средствам со стороны WINDOWS-приложений, возможности офисных технологий |
Знакомство с приложениями по обработке статистической информации (стат.функции в Microsoft Excel, Пакет анализа) |
2-6,9 |
Реферат |
2 |
6 |
Варианты задания средствами пакета Statistica: построение рядов распределения |
Работа с пакетом Statistica (SPSS) по обработке социологической информации (ряды распределения)
|
2-6,9 |
Результаты расчетов (защита отчета) |
3 |
5 |
Подбор аппроксимирующих распределений. Построение корреляционных таблиц |
Работа с пакетом Statistica (SPSS) по обработке социологической информации (построение корреляционных таблиц)
|
1, 8, 10, 11 |
Результаты расчетов (защита отчета) |
4 |
5 |
Графические связи между показателями
|
Работа с пакетом Statistica (SPSS) по обработке социологической информации (графические связи) |
2-6,9 |
Результаты расчетов (защита отчета) |
5 |
5 |
Параметры уравнения регрессии, расчёт теоретических значений и теоретических кривых |
Работа с пакетом Statistica (SPSS) по обработке социологической информации (расчёт теоретических кривых)
|
1, 8, 10, 11 |
Результаты расчетов (защита отчета) |
6 |
5
|
Вычисление линейных коэффициентов корреляции и корреляционных отношений |
Работа с пакетом Statistica (SPSS) по обработке социологической информации (Вычисление линейных коэффициентов корреляции)
|
1, 8, 10, 11 |
Результаты расчетов (защита отчета) |
9-10 |
5 |
Формулировка выводов
|
Анализ полученных данных – интерпретация расчетов электронной обработки |
1, 8, 10, 11 |
Результаты расчетов (защита отчета) |
11 |
5 |
Поисковые сервера в Интернет, сайты статистической информации |
Работа с поисковыми серверами в Интернет для знакомства со специальными сайтами статистической информации |
2-6,9 |
Перечень адресов сайтов, анализ информации (защита отчета) |
12-13 |
5 |