- •1 Пояснительная записка.
- •2 Учебно-тематический план дисциплины
- •Содержание курса. Модуль 1 Методы организации экономических исследований и исследовательские стратегии.
- •Тема 1: Информационная база статистических исследований.
- •Тема 2. Методы организации исследовательского процесса
- •Тема 3. Методы сбора данных.
- •Модуль 2. Первичная обработка данных
- •Тема 1. Представление данных.
- •Тема 2: Средние величины и изучение вариации
- •Тема 3: Группировка статистических материалов.
- •Модуль 3. Выборочные данные в исследованиях.
- •Тема 1: Организация выборочного наблюдения.
- •Тема 2. Статистическое оценивание параметров выборки
- •Модуль 4 Анализ неколичественных переменных.
- •Тема 1. Понятие о качественном анализе
- •Тема 2: Шкалирование
- •Модуль 5: Анализ природы данных.
- •Тема 1. Проверка независимости статистических наблюдений
- •Тема 2. Проверка однородности рассматриваемых статистических совокупностей
- •Тема 3. Приемы работы с «проблемными данными».
- •Список рекомендуемой литературы Основная литература:
- •Дополнительная литература:
- •Материалы для подготовки к практическим занятиям Тематика практических занятий:
- •Тема 1: Информационная база статистических исследований.
- •Литература:
- •Тема 2: Группировка статистических материалов и ее роль в анализе информации.
- •Литература:
- •Тема 3: Статистический анализ неколичественных переменных.
- •Литература:
- •Тема 4: Статистические распределения и их основные характеристики. Вариация.
- •Литература:
- •Тема 5: Выборочный метод и статистическое оценивание.
- •Литература:
- •Тема 6: Анализ природы данных.
- •Литература:
- •Материалы к изучению темы: Анализ природы данных.
- •Проверка соответствия выбранной модели распределения исходным данным (критерии согласия)
- •Критерий Пирсона.
- •Гипотезы об однородности двух или нескольких обрабатываемых выборок или некоторых характеристик анализируемых совокупностей.
- •Критерий однородности Смирнова.
- •Критерий Вилкоксона-Манна-Уитни
- •Взвешивание выборочных данных х1,…,хn.
- •Цензурирование выборки.
- •Урезание распределения.
- •Задания для самостоятельного решения.
- •Тестовые задания
- •14. При совпадающих ранжировках коэффициент ранговой корреляции Спирмена равен:
- •Глоссарий.
Тема 1. Понятие о качественном анализе
Качественная информация и способы ее количественного представления. Понятие статистического измерения. Унификация типа переменных.
Измерение связей между дихотомическими переменными. коэффициент ассоциации. Измерение связи по таблицам взаимной сопряженности m х p. Теоретико-информационные меры связей. коэффициенты корреляции рангов. Коэффициент конкордации.
Тема 2: Шкалирование
Зависимость методов измерений связей от уровня измерения переменных. Виды шкал измерения социально-экономических явлений и процессов. Номинальная шкала. Порядковая и интервальные шкалы. Шкала разностей и шкала отношений. Абсолютная шкала. Возможности перехода при измерении признака от одного вида шкал в другой. Понятие о методах многомерного шкалирования.
Проектное задание: Опишите, с Вашей точки зрения, существующие ограничения на преобразование качественных данных.
Модуль 5: Анализ природы данных.
Комплексная цель: сформировать у студентов представление о ситуациях, когда необходима проверка статистических гипотез и возможностях различных статистических критериев.
Тема 1. Проверка независимости статистических наблюдений
Основные типы гипотез проверяемых в ходе статистической обработки данных.
Проверка соответствия выбранной модели распределения исходным данным. Проверка независимости и стационарности ряда наблюдений Методы статистической обработки при наличии пропущенных наблюдений. Анализ резко выделяющихся наблюдений.
Тема 2. Проверка однородности рассматриваемых статистических совокупностей
Проверка гипотез однородности и симметрии распределения. Дисперсионный анализ. Непараметрические критерии: критерий знаков Вилкоксона, критерий суммы рангов, критрий кракала-Уоллиса.
Тема 3. Приемы работы с «проблемными данными».
«Проблемы» анализа данных: пропуски наблюдений в матрице данных, резко выделяющиеся наблюдения. Методы статистической обработки при наличии пропущенных наблюдений. Анализ резко выделяющихся наблюдений. Цензурирование выборки. Урезание распределений.
Проектное задание: приведите примеры практической применимости статистических гипотез.
Список рекомендуемой литературы Основная литература:
Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики. – Финансы и статистика, 2004.
Сондерс М., Льюис Ф. и др. Методы проведения экономических исследований. М: Эксмо, 2006.
Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики.-М.: ЮНИТИ, 2002.
Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика в задачах и упражнениях: учебник для ВУЗов.-М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001.
Боровиков В. Statistica: искусство анализа данных на компьютере. Для профессионалов. –СПб.: Питер, 2001.
Боровиков В.П., Боровиков И.П. STATISTICA- статистический анализ и обработка данных в среде Widows-2 изд.,- М.: Информационно-издательский дом «Филинъ», 1998.
Боровиков В. Система Statistica для инженеров и студентов. - СПб.: Питер, 2001.
Сигел Э. Практическая бизнес статистика.. – М.: Изд. дом «Вильямс», 2002.
Никитина Н.Ш. Математическая статистика для экономистов. – М.: ИНФРА – М, 2001.
Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Анализ данных на компьютере. – М.: ИНФРА-М, Финансы и статистика, 1995.
Справочник по прикладной статистике. /под ред. Ллойда Э., Ледермана У. – М.: Финансы и статистика, 1989.
Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: основы моделирования и первичная обработка данных. М.: Финансы и статистика, 1983.
Л.И. Ниворожкина, З.А. Морозова. Основы статистики с элементами теории вероятностей для экономистов. - Ростов н/Д: Феникс, 1999.
О.О. Замков, А.В. Толстопятенко, Ю.Н. Черемных. Математические методы в экономике. - М.: МГУ им. М.В. Ломоносова, Издательство "ДИС", 2002.
Общая теория статистики / Под ред. М.Р. Ефимовой - М.: Финансы и статистика, 1997.
Сошникова Л.А., Тамашевич В.Н., Уебе Г., Шефер М. многомерный статистический анализ в экономике: Учебное пособие для ВУЗов/ под. ред. проф. Тамашевича В.Н..- М.: ЮНИТИ-ДАНА, 1999.