Applied Statistics

2023/2024

Academic Year

RUS

Instruction in Russian

4

ECTS credits

Delivered at:

Department of Economic Theory and Econometrics (Faculty of Economics)

Course type:

Compulsory course

When:

2 year, 4 module

Instructors

Nikolaeva, Tatiana

Osharin, Alexander

Программа дисциплины

Аннотация

Содержание дисциплины охватывает основные разделы статистики и включает знакомство с основными типами и особенностями статистических данных, освоение простейших методов их группировки и визуализации, изучение базовых инструментов предварительного анализа данных и способов выявления взаимосвязей. В результате освоения дисциплины студент должен понимать и использовать терминологию, принятую в анализе данных, применять релевантные статистические методы и инструменты при работе с данными в конкретных ситуациях, уметь интерпретировать полученные результаты и формулировать выводы на их основе. Итоговая оценка по дисциплине (оценка по промежуточной аттестации) рассчитывается на основе оценок по всем элементам контроля. Перечень элементов контроля и правила выставления итоговой оценки определены Программой дисциплины, размещенной в открытом доступе на корпоративном сайте (портале) НИУ ВШЭ.

Цель освоения дисциплины

• Целями освоения дисциплины являются формирование у студентов навыков обработки и анализа данных с использованием основных статистических методов и релевантных средств программного обеспечения

Планируемые результаты обучения

• Демонстрирует знание основных понятий, включенных в Тему 1, и умение ими оперировать. Ориентируется в основных источниках официальной статистической информации.
• Демонстрирует знание основных понятий, включенных в Тему 2, и умение ими оперировать. Ориентируется в актуальных требованиях к предоставлению статистической отчетности.
• Демонстрирует знание основных понятий, включенных в Тему 3, и умение ими оперировать. Решает задачи на нахождение различных типов средних величин,
• Демонстрирует знание основных понятий, включенных в Тему 4, и умение ими оперировать. Решает задачи на вычисление и анализ показателей вариации.
• Демонстрирует знание основных понятий, включенных в Тему 5, и умение ими оперировать. Решает задачи на определение ошибок выборки и ее необходимой численности.
• Демонстрирует знание основных понятий, включенных в Тему 6, и умение ими оперировать. Решает задачи на выявление, определение тесноты и нахождение аналитического выражения корреляционной связи.
• Демонстрирует знание основных понятий, включенных в Тему 7, и умение ими оперировать. Решает задачи на определение показателей динамики, выявление тенденций, сглаживание рядов динамики.
• Демонстрирует знание основных понятий, включенных в Тему 8, и умение ими оперировать. Решает задачи на нахождение различных видов индексов.
• Использует принятую терминологию
• Выделяет отличительные особенности основных типов данных
• Применяет релевантные методы для визуализации данных
• 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
• Использует способ z-оценки для получения стандартизированного распределения
• 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
• Определяет параметры линейной регрессии
• Оценивает качество полученных результатов регрессии
• Интерпретирует результаты регрессионного анализа

Содержание учебной дисциплины

• Общие вопросы статистики
• Статистическое наблюдение
• Статистические показатели. Средние величины
• Вариационные ряды. Показатели вариации
• Выборочное наблюдение
• Основы корреляционно-регрессионного анализа
• Ряды динамики
• Индексы

Элементы контроля

• Тесты
  Элемент контроля представляет собой тесты (планируемое количество 3 может быть незначительно изменено и, в зависимости от фактических условий реализации дисциплины, может составить от 2 до 4). Тесты проводятся во время лекций и выполняются в Smart LMS. Каждый тест может включать материал как изученных ранее тем, так и текущей лекции. Правила выполнения тестов размещаются в курсе на платформе Smart LMS.
• Проект
  Групповой проект выполняется командой студентов. Состав команд сообщается преподавателю, ведущему практические занятия, с учетом объявленных требований в заранее установленный преподавателем срок. Задание по групповому проекту студенты получают в течение первых двух недель модуля и выполняют в ходе изучения дисциплины. Задание размещается в курсе на платформе Smart LMS. В конце модуля 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.
• Контрольная работа
  Контрольная работа выполняется в аудитории на листах бумаги с напечатанным заданием, выданных преподавателем. Студентам не разрешается использовать собственную бумагу, передавать листы друг другу, а в случаях, если выдано несколько скрепленных друг с другом листов, разделять их. Во время работы студентам разрешается иметь при себе лист с формулами, написанными от руки, который студент должен подписать и сдать вместе с работой, а также обычный калькулятор, не встроенный в телефон или иное устройство. Любые другие источники информации и устройства запрещается не только использовать, но и иметь при себе на рабочем месте. Разрешается использовать только свои собственные письменные принадлежности, лист с формулами и калькулятор. Все остальные вещи перед началом проведения работы студенты оставляют в аудитории в указанном преподавателем месте. Во время работы студентам не разрешается разговаривать, передавать друг другу какие-либо предметы, перемещаться по аудитории и выходить из нее. Правила выполнения контрольной работы размещаются в курсе на платформе Smart LMS. О дате и времени проведения контрольной работы студенты информируются преподавателем заблаговременно, не позднее недели, предшествующей написанию работы.

Промежуточная аттестация

• 2023/2024 учебный год 4 модуль
  0.5 * Контрольная работа + 0.3 * Проект + 0.2 * Тесты

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Теория статистики : учебник / под ред. проф. Г.Л. Громыко. — 4-е изд., перераб. и доп. — Москва : ИНФРА-М, 2019. — 465 с. — (Высшее образование: Бакалавриат). — www.dx.doi.org/10.12737/textbook_5d0734d6e23853.79720708. - Текст : электронный. - URL: http://znanium.com/catalog/product/1010682

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
• Теория статистики : практикум / Г.Л. Громыко. — 5-е изд., испр. и доп. — М. : ИНФРА-М, 2019. — 238 с. — (Высшее образование: Бакалавриат). - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/988359
• Экономическая статистика. Практикум : учеб. пособие / Ю.Н. Иванов, Г.Л. Громыко, А.Н. Воробьев [и др.] ; под ред. д-ра экон. наук, проф. Ю.Н. Иванова. — Москва : ИНФРА-М, 2019. — 176 с. — (Высшее образование: Бакалавриат). — www.dx.doi.org/10.12737/23950. - Текст : электронный. - URL: http://znanium.com/catalog/product/990004

Авторы

• Ошарин Александр Матвеевич
• Николаева Татьяна Павловна