Методы прикладной статистики на python

2025/2026

Учебный год

RUS

Обучение ведется на русском языке

4

Кредиты

Кто читает:

Департамент информатики

Статус:

Курс по выбору

Когда читается:

3-й курс, 1, 2 модуль

Преподаватель

Семенов Константин Константинович

Программа дисциплины

Аннотация

Учебная дисциплина предусматривает изучение методов статистического моделирования, используемых при решении прикладных задач. Программа рассчитана как на студентов, владеющих базовыми знаниями теории вероятностей и математической статистики, так и на студентов без этих знаний, но имеющих достаточный уровень математической подготовки. Для последних в режиме смешанного обучения предусмотрено расширенное рассмотрение базовых тем, адаптирующее студентов к прохождению основного материала. В качестве информационной и методической поддержки при изучении курса используются материалы записанного автором онлайн курса "Прикладной статистический анализ" на Национальной платформе открытого образования.

Цель освоения дисциплины

• Целью освоения дисциплины является знание теоретических основ распространенных статистических методов и умение правильно выбирать статистический инструментарий при построении статистических моделей, содержательно интерпретировать результаты моделирования.

Планируемые результаты обучения

• Знает основные методы создания интегральных показателей
• Знает основные метрики расстояний между объектами и их группами
• Интерпретирует результаты проверки наличия взаимосвязи признаков
• Определяет вид статистических данных и соответствующие ему обобщенные характеристики, рассчитывает базовые статистические показатели
• Понимает основные задачи классификации признаков
• Понимает принципы измерения статистической взаимосвязи
• Понимает принципы параметрического моделирования распределений
• Понимает смысл основных статистических терминов
• Понимает цели и возможности создания и использования интегральных показателей
• Проверяет выполнение исходных предпосылок построения линейной модели
• Проводит классификацию реальных объектов по количественным и качественным признакам
• Рассчитывает меры взаимосвязи признаков
• Строит индикаторы на основе тесно взаимосвязанных признаков
• Строит модели дисперсионного анализа и интерпретирует результаты моделирования
• Строит непараметрическую модель распределения признака

Содержание учебной дисциплины

• Базовые понятия и задачи статистики. Оценивание параметров и проверка гипотез в практике статистического анализа.
• Характеристики многомерной совокупности. Меры взаимосвязи признаков
• Линейные модели зависимости: элементы теории и практические приложения
• Параметрическое и непараметрическое моделирование распределений
• Выделение однородных групп объектов методами классификации
• Методы снижения размерности признакового пространства и построения индексов

Элементы контроля

• Домашнее задание
• Экзамен

Промежуточная аттестация

• 2025/2026 2nd module
  0.5 * Домашнее задание + 0.5 * Экзамен

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Denis, D. J. (2016). Applied Univariate, Bivariate, and Multivariate Statistics. Hoboken, New Jersey: Wiley. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1091881
• Анализ данных : учебник для академического бакалавриата / В. С. Мхитарян [и др.] ; под редакцией В. С. Мхитаряна. — Москва : Издательство Юрайт, 2019. — 490 с. — (Бакалавр. Академический курс). — ISBN 978-5-534-00616-2. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/432178 (дата обращения: 28.08.2023).
• Прикладная статистика. Основы эконометрики. Т.1: Теория вероятностей и прикладная статистика, Айвазян, С. А., 2001
• Прикладная статистика. Основы эконометрики. Т.2: Основы эконометрики, Айвазян, С. А., 2001
• Социальные индикаторы : учебник для вузов, Бородкин, Ф. М., 2006

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
• R в действии : анализ и визуализация данных в программе R, Кабаков, Р. И., 2014
• Прикладная статистика в задачах и упражнениях : учебник для вузов, Айвазян, С. А., 2001

Авторы

• Сиротин Вячеслав Павлович
• Любавина Светлана Вячеславовна