Тема 4: Статистические распределения и их основные характеристики. Вариация.

1. Вариация массовых явлений.

2. Формы средних величин. Средняя величина как выражение закономерности.

3. Ряды распределения и приемы их построения.

4. Структурные характеристики вариационного ряда.

5. Показатели размера и интенсивности вариации.

Литература:

1. И.И. Елисеева, М.М. Юзбашев Общая теория статистики. – Финансы и статистика, 2004.

2. Никитина Н.Ш. Математическая статистика для экономистов. – М.: ИНФРА – М, 2001.

3. Боровиков В. Statistica: искусство анализа данных на компьютере. для профессионалов. –СПб.: Питер, 2001.

4. Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Анализ данных на компьютере. – М.: ИНФРА-М, Финансы и статистика, 1995.

5. Э. Сигел Практическая бизнес статистика.. – М.: Изд. дом «Вильямс», 2002.

6. Общая теория статистики / Под ред. М.Р. Ефимовой - М.: Финансы и статистика, 2003.

7. О.О. Замков, А.В. Толстопятенко, Ю.Н. Черемных. Математические методы в экономике. - М.: МГУ им. М.В. Ломоносова, Издательство "ДИС", 1997.

Тема 5: Выборочный метод и статистическое оценивание.

1. Предварительное планирование сбора данных: построение случайной выборки. Требования к организации выборочного отбора.

2. Методы построения выборки. Таблицы случайных чисел.

3. Подходы к оценке количества информации, содержащейся в выборке.

Литература:

1. И.И. Елисеева, М.М. Юзбашев Общая теория статистики. – Финансы и статистика, 2004.

2. Э. Сигел Практическая бизнес статистика.. – М.: Изд. дом «Вильямс», 2002.

3. Общая теория статистики / Под ред. М.Р. Ефимовой - М.: Финансы и статистика, 2003.

4. Ефимова М.Р., Ганченко О.И., Петрова Е.В. Практикум по общей теории статистики. –М.: Финансы и статистика, 2003.

5. И.И. Елисеева, А.А. Терехов Статистические методы в аудите.- М.: Финансы и статистика, 1998.

Тема 6: Анализ природы данных.

1. Задачи предварительного анализа данных. Статистические критерии проверки гипотез.

2. Проверка гипотез о равенстве числовых характеристик случайных величин.

3. Проверка гипотез об однородности двух или нескольких выборок.

4. Проверка гипотез о стохастической независимости элементов выборки.

5. Проверка гипотез о согласии эмпирического распределения и выбранной модели.

Литература:

1. Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики.-М.: ЮНИТИ, 2002.

2. Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика в задачах и упражнениях: учебник для ВУЗов.-М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001.

3. Боровиков В. Statistica: искусство анализа данных на компьютере. Для профессионалов. –СПб.: Питер, 2001.

4. Никитина Н.Ш. Математическая статистика для экономистов. – М.: ИНФРА – М, 2001.

5. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: основы моделирования и первичная обработка данных. М.: Финансы и статистика, 1983.

Материалы к изучению темы: Анализ природы данных.

Уже на первых этапах статистической обработки исходных данных X₁, X₂ , … X _n - наблюдаемых значений исследуемой случайной величины - приходится отвечать на следующие вопросы, от правильного ответа на которые зависит правомерность и эффективность применяемых методов анализа:

1. можно ли считать имеющиеся в нашем распоряжении данные X₁, X₂ , … X_n результатами независимых наблюдений некоторой случайной величины.

2. при наличии нескольких “порций” исходных данных можно ли считать, что все они извлечены из одной и той же генеральной совокупности.

3. правомерно ли полагать, что закон распределения наблюдаемой случайной величины симметричен относительно центра группирования её значений.

4. какая модель больше подходит для описания закона вероятностного распределения обрабатываемых данных и, в частности, как проверить соответствие выбранной модели имеющимся в нашем распоряжении наблюдениям.

5. как строить обработку данных при наличии отдельных “пропусков” в них (например, в многомерном наблюдении X оказались неизмеримыми некоторые из его компонент).

6. как поступать с “подозрительными” наблюдениями, т.е. с данными, резко выделяющимися на общем фоне остальных наблюдений.

Решение этих вопросов достигается с помощью различных статистических критериев и приемов – критериев независимости и стационарности наблюдений, критериев однородности двух или нескольких выборок, критериев симметрии распределения, критериев согласия и т.д.