
- •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
1.7. Список литературы
Основная литература
1. Теория статистики:Учебник для вузов. Под ред. Шмойловой Р.А.-М.1999.
2. Айвазян С.А.Основы эконометрики: Учебник для вузов.2 т.,М.2002.
3. Эконометрика:Учебник для вузов. Под ред. Елисеевой И.И.- М.2004.
4. Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования:Уч. пособие для вузов.-М.2003.
5. Фигурин В.А.,Оболонкин В.А. Теория вероятностей и математическая статистика: Уч. пособие для вузов.-Минск,2000.
6. Новиков А.И. Эконометрика: Уч. пособие для вузов.-М.2003.
Дополнительная литература
1.Овчаренко Е.К. и др. Финансово-экономические расчеты в EXCEL.- М.1999.
2.Мардас А.Н.Эконометрика: Уч. пособие для вузов.- СПб.2001.
3.Тернер Д. Вероятность,статистика и исследование операций.- М.1976.
4. Захарченко Н.И. Бизнес-статистика и прогнозирование в MS Excel.- М.2004.
5. Гарнаев А.Ю. Использование MS Excel VBA в экономике и финансах.- СПб.1999.
6. Гельман В.Я. Решение математических задач средствами Excel.СПб.2003.
7. Луговская Л.И. Эконометрика в вопросах и ответах: Уч. пособие для вузов. - М.2005.
1.8. Контроль и оценка знаний
По кредитной технологии обучения для всех курсов и по всем дисциплинам Казахского национального технического университета имени К.И.Сатпаева применяется рейтинговый контроль знаний студентов. Сведения об оценке знаний осуществляются по балльно-рейтинговой системе в виде шкалы, где указываются все виды контроля.
Рейтинг каждой дисциплины, которая включена в рабочий учебный план специальности, оценивается по 100-бальной шкале.
Для каждой дисциплины устанавливается следующие виды контроля: текущий контроль, рубежный контроль, итоговый контроль.
Видами текущего контроля являются контрольные работы, рефераты, семестровые задания, коллоквиумы, выполнение лабораторных работ и др. К итоговому контролю относится экзамен, который проводится в устной форме. В зависимости от видов итогового контроля применяется различная разбалловка видов контроля (таблица 3).
Таблица 3
Распределение рейтинговых баллов по видам контроля
№ вариантов |
Вид итогового контроля |
Виды контроля |
Баллы |
1. |
Экзамен |
Итоговый контроль |
40 |
Рубежный контроль |
20 | ||
Текущий контроль |
40 |
Сроки сдачи результатов текущего контроля определяются календарным графиком учебного процесса по дисциплине (Таблица 4). Количество текущих контролей определяется содержанием дисциплины и ее объемом, которое указывается в учебно-методическом комплексе дисциплины.
Таблица 4
Календарный график сдачи всех видов контроля
по дисциплине «Статистический анализ»
Неделя |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
13 |
14 |
15 |
Виды контроля |
Л1 |
Л2 |
Л2 |
Л3 |
Л3 |
СР |
Л4 |
PК |
Л4 |
Л5 |
Л5 |
СР |
PK |
Л6 |
Л6 |
Баллы |
5 |
2 |
3 |
2 |
3 |
5 |
2 |
10 |
3 |
2 |
3 |
5 |
10 |
2 |
3 |
Виды контроля: Л-лабораторная работа; СР-самостоятельная работа; РК-рубежный контроль; |
Студент допускается
к сдаче итогового контроля при наличии
суммарного рейтингового балла
30. Итоговый контроль считается сданным
в случае набора
20 баллов. Итоговая оценка по дисциплине
определяется по шкале (таблица 5).
Таблица 5