Поиск

Полнотекстовый поиск:
Где искать:
везде
только в названии
только в тексте
Выводить:
описание
слова в тексте
только заголовок

Рекомендуем ознакомиться

'Литература'
Лекционный курс "Урбанизм как доминанта культуры модернизма" имеет своей целью познакомить их с культурой модернизма сквозь призму современн...полностью>>
'Документ'
Никто из скрипачей не обладал такой популярностью, ни о ком не написано столько книг, как о Паганини. Для современников он казался загадкой, феномено...полностью>>
'Краткое содержание'
Техноло­гия развития критического мышления, основные приемы техноло­гии развития критического мышления, приемы и методы визуальной организации матери...полностью>>
'Документ'
За последние годы в образовательных учреждениях республики произошли большие изменения. Школы, колледжи, институты оснащаются современной компьютерно...полностью>>

Программа дисциплины " многомерный статистический анализ" для направления 521600 "Экономика" 

Главная > Программа дисциплины
Сохрани ссылку в одной из сетей:

Министерство

экономического развития

и торговли

Российской Федерации

Министерство образования Российской Федерации

Государственный университет —

Высшая школа экономики

Утверждена УМС

Секция ______________

Председатель

_____________________

“___”__________ 2001 г.

Одобрена на заседании

кафедры_______________

Зав. кафедрой

_______________________

“___”____________ 2001 г.

Программа дисциплины

МНОГОМЕРНЫЙ СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ”

для направления 521600 — “Экономика” 

(3-я ступень высшего профессионального образования)

Москва, 2001 г.

  1. Пояснительная записка

Автор программы: доктор физ.-мат. наук

профессор АЙВАЗЯН С.А.

Курс посвящен дополнительным главам математико-статистического инструментария эконометрики и предназначен для студентов первого курса магистратуры (направление 521600-экономика, читается на 2-м семестре).

Для усвоения курса необходимы знания (в рамках стандартных учебных программ) по линейной алгебре, математическому анализу, методам оптимизации, теории вероятностей, математической статистике и эконометрике.

Излагаемые в курсе методы и модели используются, в частности, при эконометрическом моделировании социально-экономических процессов (в частности, в ситуациях, когда исследуемые статистические зависимости строятся в условиях мультиколлинеарности или по регрессионно-неоднородным исходным данным, наконец, при реализации двухшагового метода наименьших квадратов в системах регрессионных уравнений большой размерности), при решении различных задач типологизации объектов, а также при построении интегральных показателей, отборе наиболее информативных переменных и снижении размерностей анализируемых моделей. Они могут оказаться полезными также при организации и анализе результатов выборочных обследований населения и опросов экспертов.

Программа предусматривает решение типовых задач в ходе лекций и в форме домашних (зачетных) заданий. В самостоятельную работу студента входит запись и штудирование лекций, изучение рекомендованной лектором литературы и выполнение домашних заданий.

Контроль и оценка полученных студентами знаний осуществляется в форме проверки домашних заданий и финального письменного экзамена (зачета).

В случае экзамена или дифференцированного зачета итоговая оценка студента складывается из оценки за выполнение домашних заданий (с весом 2/7) и оценки за финальный экзамен или зачет (с весом 5/7).

  1. Тематический расчет часов

Тема

Аудиторные часы

Формы текущего контроля

Самостоятельная работа

Всего часов

Лекций

Семинаров

всего

1

Содержание и назначение прикладного МСА

2

2

14

16

2

Способы описания поведения многомерного признака

8

8

14

22

3

Классификация многомерных наблюдений и статистические методы распознавания образов

10

10

14

24

4

Снижение размерности исследуемого признакового пространства и отбор наиболее информативных показателей

10

10

20

30

5

Статистический анализ экспертных оценок

2

2

14

16

ИТОГО:

32

32

76

108

III. Содержание программы

Тема 1. Содержание и назначение прикладного многомерного статистического анализа

Понятия многомерного признака и многомерного наблюдения. Смешанная природа компонент многомерного признака. Определение количественных и категоризованных (ординальных и номинальных) переменных. Основные формы записи массива исходных данных в многомерном статистическом анализе (МСА). Сущность и назначение МСА. Три базовые проблемы прикладного МСА: статистическое исследование зависимостей, классификация объектов (признаков) и снижение размерности исследуемого признакового пространства.

Основные типы социально-экономических задач, решаемых с привлечением аппарата МСА: разведочный анализ и визуализация (формирование рабочих гипотез о природе анализируемых данных); сжатие больших массивов информации; диагностика финансово-экономического состояния фирмы (банка, предприятия); замена многокритериальной оптимизационной схемы ее однокритериальной аппроксимацией; прогнозирование, нормирование, оптимальное управление; анализ экспертных оценок; отбор наиболее информативных переменных. Примеры.

Тема 2. Способы описания поведения многомерного признака

Многомерные (совместные), частные (маржинальные) и условные законы распределения вероятностей многомерного признака. Пояснение этих понятий на примерах многомерного нормального и таблично заданного двумерного распределений.

Задание многомерного признака на уровне знания его моментов первых двух порядков. Измерители степени тесноты статистической связи между компонентами многомерного признака

  • количественными: парные, частные и множественные коэффициенты корреляции, корреляционное отношение;

  • ординальными: ранговые корреляции;

  • категоризованными (ординальными и номинальными): анализ таблиц сопряженности и информационная мера связи.

Тема 3. Классификация многомерных наблюдений и статистические методы распознавания образов

Общая экстремальная постановка задачи классификации. Две основные формы задания исходной информации в задачах классификации. Основные типы задач классификации.

Основные типы расстояний между объектами и между классами объектов, используемые в процедурах классификации. Обобщенные расстояния Колмогорова.

Параметрические и непараметрические методы классификации при наличии обучающих выборок (методы дискриминантного анализа). Задачи социально-экономической диагностики. Связь дискриминантного анализа с логит- и пробит- моделями.

Параметрические и непараметрические методы классификации без обучающих выборок: оценка параметров смеси распределений, методы кластер-анализа (в том числе — иерархические кластер-процедуры). Проблема типологии потребления и выявления типообразующих признаков.

Тема 4. Снижение размерности исследуемого признакового пространства и отбор наиболее информативных показателей

Общая экстремальная постановка задачи снижения размерности и два подхода к определению критерия информативности показателей.

Основные методы снижения размерности, нацеленные на оптимизацию критериев автоинформативности: метод главных компонент, факторный анализ, метод экстремальной группировки признаков, методы целенаправленного проецирования исходных многомерных данных. Использование методов факторного анализа при построении моделей регрессии, при реализации двухшагового метода наименьших квадратов, в задачах построения интегральных показателей.

Методы снижения размерности, ориентированные на “внешние” критерии информативности; экспертно-статистический метод построения сводного (интегрального) латентного показателя эффективности функционирования системы по набору частных показателей при наличии дополнительной информации; отбор наиболее информативных показателей в моделях регрессии и дискриминантного анализа.

Построение вспомогательного координатного пространства заданной размерности на базе парных сравнений объектов (многомерное шкалирование).

Тема 5. Статистический анализ экспертных оценок

Основные типы организации работы экспертов (коллегиальный, частично-коллегиальный, индивидуально-автономный). Основные виды экспертных оценок (баллы, ранжировки, парные сравнения). Дуализм в интерпретации эксперта и оцениваемого объекта как многомерного наблюдения. Задачи статистического анализа экспертных мнений: исследования структуры совокупности мнений; анализ взаимной согласованности экспертных мнений и оценка компетентности экспертов; построение единого (группового) мнения.

IV. Литература

Базовый учебник: [1]  Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Теория вероятностей и прикладная статистика. Издание 2-е. М.: Юнити, 2001. — 656 с.

Дополнительная: [2]  Айвазян С.А., Мхитарян В.С.  Прикладная статистика в задачах и упражнениях. — М.: Юнити, 2001. — 270 с.

Автор программы _____________________/С.А. Айвазян/



Скачать документ

Похожие документы:

  1. Программа дисциплины Статистические и демографические методы анализа для направления 521600 «Экономика» подготовка бакалавра

    Программа дисциплины
    Требования к базисной подготовке студентов. Курс «Статистические и демографические методы анализа» рассчитан на студентов 1-го курса отделения статистики, анализа данных и демографии со знанием математики, обществознания и экономики
  2. Программа дисциплины Анализ финансово-экономических временных рядов для направления 521600 Экономика (второй уровень высшего профессионального образования) 2000 г

    Программа дисциплины
    Анализ временных рядов - это важнейший раздел эконометрической науки, один из наиболее трудных ее разделов, которому уделяется очень большое внимание в образовательных программах ведущих мировых университетов.
  3. Учебное пособие разработано в соответствие с программой дисциплины "Статистика" и предназначено для студентов гуманитарного факультета спбгу итмо, обучающихся по специальностям 080507 "Менеджмент организации",

    Учебное пособие
     Статистика: Учебное пособие | Карточка ресурса В учебном пособии рассматриваются роль и значение статистики и статистического исследования в условиях рыночной экономики.
  4. Программа дисциплины (Стандарт пд-опд) Екатеринбург (4)

    Программа дисциплины
    Программа дисциплины «Менеджмент» составлена в соответствии с требованиями федерального компонента к обязательному минимуму содержания и уровню подготовки:
  5. Учебно-методический комплекс по дисциплине: «Маркетинг» специальность: 080116 «Математические методы в экономике»

    Учебно-методический комплекс
    Область профессиональной деятельности: анализ и моделирование экономических процессов и объектов на микро, макро и глобальном уровнях; мониторинг экономико-математических моделей; прогнозирование, программирование и оптимизация экономических систем.

Другие похожие документы..