
- •Министерство образования и науки Республики Казахстан
- •1. Учебная программа дисциплины – Syllabus
- •1. 1. Данные о преподавателях:
- •1.1 Данные о дисциплине:
- •Выписка из учебного плана
- •1.5. Краткое описание дисциплины
- •1.6. Перечень и виды заданий и график их выполнения:
- •Виды заданий и сроки их выполнения
- •1.7. Список литературы
- •1.8. Контроль и оценка знаний
- •Распределение рейтинговых баллов по видам контроля
- •Календарный график сдачи всех видов контроля
- •Оценка знаний студентов
- •2. Содержание Активного раздаточного материала
- •2.1 Тематический план курса составляется в виде таблицы, где указываются наименование темы и количество академических часов, предусмотренных для каждой темы. Тематический план курса
- •2.2 Конспект лекционных занятий
- •Глава 1. Основные понятия и определения статистики
- •Тема 2. Показатели описательной статистики. Среднее, дисперсия, стандартное отклонение, эксцесс, асимметрия, интервалы. Компьютерные технологии получения дескриптивной статистики.
- •Глава 2. Выборки.
- •Тема 5. Анализ одной выборки. Анализ однородности выборки. Доверительные интервалы для среднего. Доверительные интервалы для средних выборок. Компьютерные технологии анализа.
- •Тема 6. Анализ двух выборок. Выявление достоверности различий. Параметрические и непараметрические методы анализа выборок. Компьютерные технологии анализа одной выборки.
- •Глава 3. Анализ статданных.
- •Тема 7. Дисперсионный анализ статданных. Однофакторный дисперсионный анализ статистических данных. F- тест для для дисперсий. Компьютерные технологии анализа.
- •Тема 8. Корреляционный анализ статданных. Коэффицент корреляции Пирсона. Коэффициент ранговой корреляции. Ложная и истинная корреляция Компьютерные технологии анализа.
- •Глава 4. Регрессионный анализ.
- •Тема 9. Регрессионный анализ статданных. Простая линейная регрессии. Оценивание параметров линейной регрессиии методом наименьших квадратов, коэффициент детерминации.
- •Тема 10. Оценка существенности параметров линейной регрессии. Оценка качества регрессии f-критерий Фишера, t-статистика. Проверка значимости параметров регрессии. Понятие нелинейной регрессии.
- •Тема 11. Множественная регрессия. Многомерная регрессионая модель. Фиктивные переменные. Кодирование значений качественных переменных. Мультиколлинеарность.
- •Глава 5. Анализ временных рядов.
- •Тема 12. Анализ статданных в виде временных рядов. Временные ряды и их характеристики. Аддитивная и мультипликативная модель. Декомпозиция временного ряда.
- •Тема 13. Анализ и получение тренда. Методы аналитического выравнивания. Метод скользящего среднего. Метод экспоненциального сглаживания. Оценка точности трендовой модели.
- •Тема 14. Модели временных рядов. Понятие об авторегрессионных моделях временных рядов. Коэффицент автокорреляции и автокорреляционная функция.Тест Дарбина-Уотсона.
- •Тема 15. Анализ моделей временных рядов. Решение проблемы автокорреляции. Учет сезонности. Коинтеграция временных рядов.Тест Энгла - Гренжера. Современные тенденции статанализа.
- •2.3 Планы лабораторных занятий
- •Технология построения трендов в Microsoft Excel Порядок выполнения лабораторной работы
- •Форматирование метки линии тренда.
- •Задание на выполнение лабораторной работы:
- •Задание на выполнение лабораторной работы
- •2.4 Планы занятий в рамках самостоятельной работы студентов под руководством преподаватля (срсп)
- •Тема 1. Функции распределения дискретной случайной величины. Биномиальное распределение. Применение компьютерных технологий при статистическом исследовании биномиального распределения. (2 ч.)
- •Тема 3. Функции распределения дискретной случайной величины. Распределение Пуассона. Применение компьютерных технологий при статистическом исследовании распределения Пуассона. (2 ч.)
- •Тема 4. Функции распределения непрерывной случайной величины. Гауссово распределение. Применение компьютерных технологий при статистическом исследовании Гауссово распределения. (2 ч.)
- •Тема 5. Функции распределения непрерывной случайной величины. Распределение хи-квадрат. Применение компьютерных технологий при статистическом исследовании распределения хи-квадрат. (2 ч.)
- •Тема 6. Функции распределения непрерывной случайной величины. Распределение Стьюдента. Применение компьютерных технологий при статистическом исследовании распределения Стьюдента. (2 ч.)
- •Тема 7. Функции распределения непрерывной случайной величины. Распределение Фишера. Применение компьютерных технологий при статистическом исследовании распределения Фишера. (2 ч.)
- •Тема 9. Генерация случайных чисел. Применение компьютерных технологий при генерации случайных чисел. (2 ч.)
- •Тема 10. Статистические гипотезы. Одновыборочный z-тест для средних величин. Применение компьютерных технологий при проведении одновыборочного z-теста для средних величин. (2 ч.)
- •Тема 11. Статистические гипотезы. Двухвыборочный z-тест для средних величин. Применение компьютерных технологий при проведении двухвыборочного z-теста для средних величин. (2 ч.)
- •Тема 12. Статистические гипотезы. Одновыборочный t-тест для средних величин. Применение компьютерных технологий при проведении одновыборочного t-теста для средних величин. (2 ч.)
- •Тема 15. Статистические гипотезы. Парный двухвыборочный t-тест для средних величин. Применение компьютерных технологий при проведении парного двухвыборочного t-теста для средних величин. (2 ч.)
- •2.5 Планы занятий в рамках самостоятельной работы студентов (срс)
- •Тема 1. Регрессионный анализ с применением компьютерных технологий. Интерпретация результатов.
- •Тема 2. Регрессионный анализ. Метод наименьших квадратов (мнк).Интерпретация результатов.
- •Тема 3. Регрессионный анализ. Анализ вариации зависимой переменной.
- •Тема 4. Регрессионный анализ. Условия Гаусса-Маркова по классической нормальной линейной регрессионной модели.
- •Тема 5. Регрессионный анализ. Стандартная ошибка регрессии.
- •Тема 6. Регрессионный анализ. Стандартные ошибки коэффициентов регрессии.
- •Тема 7. Регрессионный анализ. Проверка гипотез по коэффициентам регрессии.
- •Тема 8. Регрессионный анализ. Нелинейные регрессии.
- •Тема 9. Регрессионный анализ. Прогнозирование в регрессионных моделях.
- •Тема 10. Временные ряды. Анализ временных рядов с применением компьютерных технологий. Получение тренда. Интерпретация результатов.
- •Тема 11. Временные ряды. Анализ временных рядов с применением компьютерных технологий. Исследование автокорреляции данных временного ряда.
- •Тема 12. Временные ряды. Анализ временных рядов с применением компьютерных технологий. Тест Дарбина-Уотсона.
- •Тема 13. Временные ряды. Анализ временных рядов с применением компьютерных технологий. Тест на коинтеграцию на основе критерия Энгла-Грэнжера.
- •Тема 14. Статистический программный инструментарий. Обзор статистических функций ms Excel.
- •Тема 15. Статистический программный инструментарий. Обзор возможностей пакета "Анализа данных" ms Excel.
- •2.6. Тестовые задания для самоконтроля с указанием ключей правильных ответов
- •24. Имеют ли в общем случае смысловую нагрузку свободный член уравнения линейной регрессии?
- •25. Что такое корреляционные поля?
- •26. Что такое авторегрессионая модель временного ряда?
- •27. Что означает регрессионная модель с лагированными переменными?
- •28. Какой показатель определяется отношением дисперсии результативного признака регрессии к общей дисперсии результативного признака?
- •29. Какой критерий применяется для проверки гипотезы - средние двух выборок относятся к одной и той же совокупности?
- •30. Какой метод применяется для проверки гипотезы - относится та или иной вариант к данной статистической совокупности?
- •Перечень экзаменационных вопросов по пройденному курсу
- •Глоссарий
- •Выходные сведения
1.5. Краткое описание дисциплины
Целью преподавания дисциплины " Статистический анализ " является обучение студентов методам статистического анализа и прогнозирования в экономике и технике с применением современных компьютерных технологий.
В результате изучения дисциплины «Статистический анализ » студенты должны знать:
теоретические основы и понятия проведения статистического анализа данных.
Студенты должны уметь:
практически применять современные компьютерные технологии в задачах статистического анализа;
использовать статистические выводы в своей профессиональной деятельности.
1.6. Перечень и виды заданий и график их выполнения:
- перечень и виды заданий (тематика курсовых проектов (работ), перечень расчетно-графических заданий, типовых расчетов и др.)
- список рекомендуемой литературы;
- сроки выполнения;
- формы контроля (тесты, экспресс-опрос, отчет, реферат, доклад и др.).
График составляется тьютором по нижеприведенной форме (Таблица 2) и доводится до сведения обучающихся с начала учебного семестра.
Таблица 2
Виды заданий и сроки их выполнения
Виды контро-ля |
Вид рабо-ты |
Тема работы |
Ссылки на рекомендуемую литературу с указанием страниц |
Баллы (соглас- но рейтинг-шкале) |
Сро-ки Сдачи |
Текущий контроль |
Л1 |
Дескриптивная статистика. Первичный анализ статданных. |
1ocн[164-209], 6ocн[14-15], 5ocн[30-37],6доп [172-174], 4доп [64-76] |
5 |
1 нед. |
Текущий контроль |
Л2 |
Анализ статданных. Выборки и доверительные интервалы. |
1ocн[231-267], 5ocн[161-194], 6доп[182-197] |
5 |
3 нед. |
Текущий контроль |
Л3 |
Распределение статданных. Анализ выборок. Проверка выборок на соответствие нормальному закону распределения.
|
1ocн[197-210], 6доп[182-197] |
5 |
5 нед. |
Рубеж-ный контроль |
PK |
Анализ статданных, выборочные характеристики, интервальные оценки. |
1ocн[197-219], 4доп[42-111] |
10 |
8 нед. |
Текущий контроль |
Л4 |
Поиск тренда. Корреляционный анализ. |
1ocн[178-196], 6ocн[17-21], 2[43-53],4доп[114-134] |
5 |
9 нед. |
Текущий контроль |
Л5 |
Регрессионный анализ. |
1ocн[178-196], 6ocн[17-21], 2осн[43-53], 6доп[206-214], 4доп[135-146] |
5 |
11 нед. |
Рубеж-ный контроль |
PK |
Построение эконометрических моделей на основе статистического анализа. |
1ocн[178-196], 2осн[17-36], 6ocн[17-21], |
10 |
13 нед.
|
Текущий контроль |
Л6 |
Анализ временных рядов |
2ocн[197-327], 4ocн[24-30], 3ocн[282-289], 4доп [148-170] |
5 |
15 нед.
|
1. Виды контроля состоят из текущего и рубежного с указанием их порядкового номера. Не допускается планирование более двух видов контроля в течение одной недели.
2. К видам работ относятся лабораторные, семестровые работы, коллоквиумы, рефераты, отчеты, доклады и т.д.
3. При указании темы работы сокращение слов не допускается
4. При заполнении столбца 4 указать порядковый номер литературы и в квадратных скобках указать нумерацию страницы. (Например, 1осн. [10-13])
5. В 5-м столбце баллы указываются в целых числах