Прикладная статистика: расширенный курс

2025/2026

Учебный год

RUS

Обучение ведется на русском языке

Кто читает:

Департамент экономики и анализа данных (Факультет экономики НИУ ВШЭ (Нижний Новгород))

Статус:

Курс по выбору

Когда читается:

2-й курс, 1, 2 модуль

Преподаватель

Николаева Татьяна Павловна

Программа дисциплины

Аннотация

Изучение дисциплины позволит познакомиться с основными статистическими понятиями и принципами статистического наблюдения, освоить методы расчета обобщающих показателей, научиться применять их для анализа статистических данных, выявлять тенденции и закономерности социально-экономических явлений. Помимо основных разделов базового курса «Прикладная статистика» включает дополнительные темы из области анализа данных. Дисциплина ориентирована на формирование расширенных навыков количественного анализа, применяемых в различных сферах экономики и бизнеса

Цель освоения дисциплины

• Формирование у студентов навыков обработки и анализа данных с использованием основных статистических методов и релевантных средств программного обеспечения

Планируемые результаты обучения

• Использует принятую терминологию
• Выделяет отличительные особенности основных типов данных
• Применяет релевантные методы для визуализации данных
• Различает понятия генеральной совокупности и выборки
• Выбирает релевантные способы группировки данных
• Использует подходящие методы для визуализации распределения данных
• Рассчитывает основные меры центральной тенденции
• Интерпретирует показатели центральной тенденции применительно к конкретным наборам данных
• Рассчитывает основные меры вариативности
• Интерпретирует показатели вариативности применительно к конкретным наборам данных
• Определяет выбросы в данных различными способами и использует подходящие способы их представления и обработки
• Выявляет наличие пропусков в данных и использует подходящие методы их обработки
• Анализирует данные на наличие корреляционных связей
• Рассчитывает показатели корреляции и интерпретирует полученные результаты
• Рассчитывает показатели динамики и интерпретирует полученные результаты

Содержание учебной дисциплины

• Сущность статистики как науки и как практической отрасли
• Статистические данные, их особенности и основные способы представления
• Генеральная совокупность и выборка
• Сгруппированные данные, их особенности и способы представления
• Статистические показатели. Средние величины
• Меры центральной тенденции
• Меры вариативности
• Выбросы в данных, способы их определения и обработки
• Пропуски в данных и способы их обработки
• Корреляция, ее измерение и интерпретация
• Ряды динамики

Элементы контроля

• Контрольная работа
  Контрольная работа выполняется онлайн в Smart LMS и подразумевает работу в Excel с набором данных. Контрольная работа выполняется в специально выбранное время, единое для всех студентов, изучающих курс. Правила выполнения контрольной работы заблаговременно размещаются в курсе на платформе Smart LMS. Ориентировочная длительность работы 60 минут, точная длительность указывается в Правилах. О дате и времени проведения контрольной работы студенты информируются заблаговременно, не позднее недели, предшествующей написанию работы.
• Проект
  Групповой проект выполняется командой студентов. Состав команд сообщается преподавателю с учетом объявленных требований в заранее установленный преподавателем срок. Задание по групповому проекту студенты получают в первом модуле и выполняют в ходе изучения дисциплины. Задание размещается в курсе на платформе Smart LMS. В конце курса студенты в заранее установленный преподавателем срок сдают файл с данными и расчетами и файл с презентацией. После проверки сданных студентами материалов, на одном из занятий в конце модуля проходит презентация проектов в аудитории.
• Активность на занятиях
  Элемент контроля включает оценки, полученные студентами за различные виды активности, которые проводятся на лекциях и семинарских занятиях и оцениваются в ходе курса: мини-тесты, самостоятельные работы, выполнение заданий на семинарах и др. Перечень таких активностей и их количество формируется в ходе курса и зависит от фактического расписания занятий и условий их проведения. Об оцениваемых активностях студенты информируются заблаговременно.

Промежуточная аттестация

• 2025/2026 2nd module
  0.25 * Активность на занятиях + 0.5 * Контрольная работа + 0.25 * Проект

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Анализ данных в MS Excel : основные сведения о MS Excel, статистические таблицы и графики, статистические функции, пакет анализа (анализ данных) : учеб. пособие для вузов, Мхитарян, В. С., 2018

Рекомендуемая дополнительная литература

• Leekley, R. M. (2010). Applied Statistics for Business and Economics. Boca Raton, FL: CRC Press. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1714536
• Анализ данных : учебник для вузов / В. С. Мхитарян [и др.] ; под редакцией В. С. Мхитаряна. — Москва : Издательство Юрайт, 2020. — 490 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-00616-2. — Текст : электронный // ЭБС Юрайт [сайт]. — URL: http://biblio-online.ru/bcode/450166 (дата обращения: 31.08.2020).
• Козлов, А. Ю. Статистический анализ данных в MS Excel : учебное пособие / А.Ю. Козлов, В.С. Мхитарян, В.Ф. Шишов. — Москва : ИНФРА-М, 2023. — 320 с. — (Высшее образование: Бакалавриат). — DOI 10.12737/2842. - ISBN 978-5-16-004579-5. - Текст : электронный. - URL: https://znanium.com/catalog/product/1907518
• Теория статистики : учебник / под ред. проф. Г.Л. Громыко. — 4-е изд., перераб. и доп. — Москва : ИНФРА-М, 2024. — 465 с. — (Высшее образование). - ISBN 978-5-16-019084-6. - Текст : электронный. - URL: https://znanium.com/catalog/product/2084150

Авторы

• Николаева Татьяна Павловна