Поиск

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

Рекомендуем ознакомиться

'Документ'
20. Страховые взносы организации в Пенсионный фонд РФ на обязательное пенсионное страхование, Фонд социального страхования РФ на обязательное социаль...полностью>>
'Документ'
часов Стоимость обучения Выдаваемый документ 1. ПОВЫШЕНИЕ КВАЛИФИКАЦИИ АКТУАЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ СТРОИТЕЛЬСТВА Вид деятельности: Инженерные изыскания для ст...полностью>>
'Документ'
ТАНЕЦ - ритмичные, выразительные телодвижения, обычно выстраиваемые в определенную композицию и исполняемые с музыкальным сопровождением. Танец – возм...полностью>>
'Учебное пособие'
Раскрывается содержание основных финансовых категорий, рассматриваются вопросы истории финансовой системы, теории и практики функционирования государс...полностью>>

Программа дисциплины «Статистический анализ данных» для направления 080500. 62 «Менеджмент»

Главная > Программа дисциплины
Сохрани ссылку в одной из сетей:

Национальный исследовательский университет – Высшая школа экономики
Программа дисциплины «Статистический анализ данных» для направления 080500.62 «Менеджмент» подготовки бакалавра

1. Область применения и нормативные ссылки

Настоящая программа учебной дисциплины устанавливает минимальные требования к знаниям и умениям студента и определяет содержание и виды учебных занятий и отчетности.

Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления 080500.62 «Менеджмент» подготовки бакалавра.

Программа разработана в соответствии с:

  • Рабочим учебным планом университета по направлению 080500.62 «Менеджмент» подготовки бакалавра, утвержденным в 2011 г.

2. Цели освоения дисциплины

Целями освоения дисциплины «Статистический анализ данных» являются изучение разделов статистической теории оценивания параметров, теории проверки статистических гипотез, дающих студенту возможность применения конкретных математических методов и алгоритмов в социально-экономическом анализе, оперированию с данными именно социально-экономической природы. Обширный список литературы "Статистический анализ данных", поможет студентам, осваивающим и создающим свой профессиональный исследовательский инструментарий.

Актуальной практической задачей дисциплины является подведение студентов к творческому профессиональному восприятию последующих специальных дисциплин, явно или неявно связанных с подготовкой, анализом, принятием, реализацией, оцениванием последствий, корректировкой решений, обеспечивающих целенаправленное развитие (в том числе – оптимальное). У студентов должно сформироваться ощущение и понимание того, что собственно принятие решения (а тем более – претендующего на оптимальность) есть лишь один элемент конструктивной парадигмы анализа данных. Последняя же существует в гораздо более широком контексте того, что составляет существо парадигмы: математическое моделирование, эксплуатация систем информационной, ситуационной, модельной, алгоритмической поддержки процессов выработки социально - экономических решений. Материалы курса могут быть использованы для разработки и применения численных методов решения задач из многих областей знания, для построения и исследования математических моделей таких задач. Дисциплина является модельным прикладным аппаратом для изучения студентами факультета Менеджмента математической компоненты своего профессионального образования.

3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины

В результате освоения дисциплины студент должен:

  • Знать статистическую теорию оценивания параметров, теорию проверки статистических гипотез

  • Уметь применить аппарат математической статистики в задачах формирования экономических и управленческих моделей и решении прикладных задач, используемых в курсах «Математические модели в менеджменте» и «Теория игр».

  • Иметь навыки построения точечных оценок параметров, доверительных интервалов, проверки статистических гипотез.

В результате освоения дисциплины студент осваивает следующие компетенции:

Компетенция

Код по ФГОС/ НИУ

Дескрипторы – основные признаки освоения (показатели достижения результата)

Формы и методы обучения, способствующие формированию и развитию компетенции

  1. Обще профессиональные компетенции

ОК-10

Основательная теоретическая математическая подготовка, а также подготовка по теоретическим, методическим и алгоритмическим основам курса Статистического анализа данных, позволяющая выпускникам работать с современной научно-технической литературой, быстро адаптироваться к новым теоретическим и научным достижениям в области экономического моделирования, использовать аппарат математической статистики при решении прикладных и научных задач экономически и управления.

Уверенно владеть теоретическим аппаратом, изложенном в курсе Статистического анализа данных;

Владеть методами и средствами решения стохастических уравнений, систем стохастических уравнений;

Иметь представление о функциональных возможностях наиболее распространенных алгоритмов решения прикладных задач Статистического анализа данных, а также необходимые умения по их использованию.

2. Профильно-ориентированные

компетенции

ОК-11

Профильно-ориентированные компетенции определяются отдельно для каждого из разделов курса Статистического анализа данных.

Умение работать с аппаратом математической статистики, статистической обработки данных, регрессионным и дисперсионным анализом.

3. Рабочие компетенции

ОК-12

Компетенции, которыми должен обладать выпускник университета с позиций работодателя. Такие компетенции определяют степень готовности выпускника выполнять те или иные конкретные практические работы, связанные с использованием изученного аппарата Статистического анализа данных.

Умение формировать математическую модель задачи менеджмента;

Умение применить необходимое программное обеспечение при решении прикладной задачи менеджмента.

4. Владение методами количественного и качественного анализа и моделирования, теоретического и экспериментального исследования

ПК-55

Использование классических методов решения задач оценивания параметров.

Использование классических методов проверки статистических гипотез.

Изучение теоретического материала.

Решение задач на практических занятиях.

Выполнение всех видов самостоятельной работы.

5. Способность выбрать инструментальные средства для обработки информации в соответствии с поставленной задачей, проанализировать результаты расчетов и обосновать полученные выводы

ПК-57

Анализ результатов расчетов.

Обоснование полученных выводов.

Изучение теоретического материала.

Решение задач на практических занятиях.

Выполнение всех видов самостоятельной работы.

4. Место дисциплины в структуре образовательной программы

Настоящая дисциплина относится к циклу математических и естественно-научных дисциплин и является базовой для всех специализаций направления 080500.62.

Изучение данной дисциплины базируется на следующих дисциплинах:

  • Математический анализ;

  • Линейная алгебра;

  • Теория вероятностей.

Основные положения дисциплины должны быть использованы в дальнейшем при изучении следующих дисциплин:

  • Макроэкономика;

  • Микроэкономика;

  • Стратегический менеджмент;

  • Методы оптимальных решений;

  • Математические модели в менеджменте;

  • Эконометрика;

  • Теория игр.

5. Тематический план учебной дисциплины

Тематический план учебной дисциплины

1.1Название темы

1.2 Всего часов

Аудиторные часы

1.3 Самостоятельная работа

Лекции

Практические занятия

1

Природа социально-экономической информации, математические информационные структуры и рациональные решения.

18

4

4

10

2

Методы проверки статистических гипотез: критерии значимости в анализе данных.

18

4

4

10

3

Методы принятия решений в условиях неопределенности: элементы теории статистических решений.

18

4

4

10

4

Методы исследования взаимосвязей и зависимостей в анализе данных.

16

4

4

8

5

Методы структурного анализа данных.

18

6

4

8

6

Модели вероятностных процессов в задачах анализа данных и прогнозирования.

20

6

6

8

ИТОГО

108

28

26

54



6. Формы контроля знаний студентов

Тип контроля

Форма контроля

Период проведения

Формат работы **

Объем, длительность

Проверяемые компетенции

Текущий

Самостоятельная работа

практические занятия

(1 и 2 мод)

письменный

50 стр.

формата А4

ОК-11

Промежуточный

Контрольная работа №1

1 модуль занятия

письменная

100 минут

ПК-12

Промежуточный

Контрольная работа №2

2 модуль занятия

письменная

100 минут

ПК-12

Итоговый

Экзамен

2 модуль

Письменный.

Билет 10 заданий

180 минут

ОК-10, ОК-11, ПК-55, ПК-57

7. Содержание дисциплины

Раздел 1. Введение: природа социально-экономической информации, математические информационные структуры и рациональные решения

Количество часов – лекции – 3, семинары – 3, самостоятельная работа - 4

Темы лекций и семинаров

Системный обзор проблематики, рассматриваемой в учебной дисциплине. Место учебной дисциплины в содержании математической компоненты профессиональной подготовки студентов факультета Менеджмента. Общематематические, проблемно-ориентированные и профессионально-прикладные аспекты проблематики математического анализа данных. Графики, диаграммы, таблицы в математическом анализе социально-экономических данных. Содержательные примеры социально–экономического моделирования и проблемы адекватности модели, планирования исследования, репрезентативности выборки, обработки данных, подготовки решений и др.

Литература:

  1. Колемаев В.А., Калинина В.Н. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебник (Серия «Высшее образование »). – М.: ИНФРА - М, 1999, 2000.

  2. Крамер Г. Математические методы статистики. М.: РХД. 2003.

  3. Рейнов Ю. И. Элементы теории вероятностей и математической статистики. СПб.: Ютас, 2006.

Раздел 2. Методы проверки статистических гипотез: критерии значимости в анализе данных

Количество часов – лекции – 3, семинары – 3, самостоятельная работа - 4

Темы лекций и семинаров

Обзор основных понятий, структур и задач математической статистики, используемых в анализе социально - экономических явлений.

Проверка гипотез в критериях значимости. Свойства точечных оценок; информационное неравенство Крамера–Рао и свойство эффективности; свойство достаточности относительно оцениваемого параметра. Асимптотическая ситуация ("большая " выборка) и ситуация недостаточного числа наблюдений ("малая " выборка). Уровень значимости как вероятность ошибки первого рода. Непараметрическое оценивание законов распределения и квантилей при малых выборках. Элементы аппарата порядковых статистик, долей и блоков выборки. Критерий согласия "омега - квадрат". Порядковые критерии однородности: критерий Н.В.Смирнова, критерий знаков (биномиальный), критерий Уилкоксона (Манна – Уитни), критерий "Х ". Критерии Бартлета и Кочрена равенства нескольких дисперсий. Критерии Пирсона и Фишера равенства нескольких математических ожиданий. Ранговые критерии случайности: критерий экстремальных точек, критерий фаз, критерий знаков разностей, критерий ранговой корреляции.

Возможности статистических пакетов.

Литература:

  1. Колемаев В.А., Калинина В.Н. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебник (Серия «Высшее образование »). – М.: ИНФРА - М, 1999, 2000.

  2. Крамер Г. Математические методы статистики. М.: РХД. 2003.

  3. Рейнов Ю. И. Элементы теории вероятностей и математической статистики. СПб.: Ютас, 2006.

Раздел 3. Методы принятия решений в условиях неопределенности: элементы теории статистических решений

Количество часов – лекции – 3, семинары – 3, самостоятельная работа - 4

Темы лекций и семинаров

Проверка гипотез как теория статистических решений. Учет ошибок первого и второго рода. Характеристики решающего правила (РП): оперативная характеристика, мощность. Наиболее мощное РП, равномерно наиболее мощное РП. Лемма Неймана – Пирсона о построении РП. Функция штрафа, функция риска, средний риск, рандомизированные РП, минимаксные процедуры. Принятие решения в условиях неопределенности: критерии Байеса – Лапласа, Вальда, Гурвица, Сэвиджа, минимакса, выбор критерия. Последовательный анализ Вальда. Элементы теории статистических игр. Теоретико-игровой подход к задачам анализа данных. Полезность и "игра с природой". Дерево решений. Байесовские стратегии. Минимаксные стратегии. Элементы теории полезности, элементы теории риска.

Возможности статистических пакетов.



Скачать документ

Похожие документы:

  1. Программа дисциплины История мировой экономики для направления 080500. 62 Менеджмент (вторая ступень высшего профессионального образования)

    Программа дисциплины
    Аннотация: Изучение курса «История мировой экономики» находится в тесной связи с изучением дисциплин «Отечественная история», «Протестантская трудовая традиция», «Философия» и другими дисциплинами гуманитарного блока.
  2. Программа дисциплины Экономическая теория. Макроэкономика для направления 080500. 62 «Менеджмент»

    Программа дисциплины
    Макроэкономические показатели. Макроэкономическая динамика. Деньги и инфляция. Безработица. Государственный бюджет. Цели и инструменты макроэкономической политики.
  3. Программа дисциплины Разработка управленческих решений для направления 080500. 62 «Менеджмент»

    Программа дисциплины
    Функции решения в методологии и организации процесса управления; типология управленческих решений; условия и факторы качества управленческих решений; модели, методология и организация процесса разработки управленческого решения; целевая
  4. Программа дисциплины Управление организационными изменениями  для направления 080500. 62 «Менеджмент» подготовки бакалавра Автор программы

    Программа дисциплины
    Федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего профессионального образования "Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"
  5. Программа дисциплины Концепции современного естествознания для направления 080500. 62 менеджмент подготовки бакалавра Автор Столярова О. Е

    Программа дисциплины
    Целью курса Концепции современного естествознания является развернутое знакомство студентов направления «менеджмент» с естественными науками, которые в наше время определяют характер мировоззрения и технологической цивилизации.

Другие похожие документы..