Кто читает:: Департамент экономики

Статус:: Курс обязательный

Когда читается:: 2-й курс, 4 модуль

Преподаватели

Гарипова Фарида Габдулхаевна

Журавлева Татьяна Леонидовна

Родионова Татьяна Игоревна

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Настоящая дисциплина относится к профессиональному циклу (Major) дисциплин (Б.ПЦ.), его базовой части (Б.ПЦ.Б). Изучение данной дисциплины базируется на следующих дисциплинах: • Экономическая теория • Математика • Теория вероятностей и математическая статистика Для освоения учебной дисциплины студенты должны владеть следующими знаниями и компетенциями: • Способен учиться, приобретать новые знания, умения, в том числе в области, отличной от профессиональной (УК-1) • Способен решать проблемы в профессиональной деятельности на основе анализа и синтеза (УК-3) • Способен работать с информацией: находить, оценивать и использовать информацию из различных источников, необходимую для решения научных и профессиональных задач (в том числе, на основе системного подхода) (УК-5) • Способен выбрать инструментальные средства для обработки информации в соответствии с поставленной научной задачей, проанализировать результаты расчетов и обосновать полученные выводы (ПК-32) Основные положения дисциплины должны быть использованы в дальнейшем при изучении дисциплин: • Эконометрика • Институциональная экономика • Экономика общественного сектора • Международная экономика • Экономика труда

Цель освоения дисциплины

Целями освоения дисциплины «Прикладная статистика» являются: - приобретение студентами знаний о свойствах статистических данных; - формирование у студентов знаний о методах описательного статистического анализа; - изучение основных методов регрессионного анализа, их преимуществ и недостатков.

Планируемые результаты обучения

уметь собирать, обрабатывать и обобщать статистические данные
уметь применять различные методы для объяснения, обобщения и представления данных и четкой интерпретации результатов с использованием соответствующих диаграмм, наименований и обозначений, когда это необходимо. Уметь находить данные из открытых источников информации
уметь кратко излагать концепции случайности и изменчивости, а также то, как они связаны с теорией вероятности, что позволяет систематически и на логической основе собирать статистические методы, имеющие большое практическое значение во многих прикладных областях
уметь делать выводы о значимости таких общих показателей, как средние значения и доли, и проводить проверку таблиц сопряженности по критерию хи-квадрат
уметь использовать корреляционный анализ и простую линейную регрессию, а также понимать, когда это следует делать
Применять методы визуализации данных, включая точечные диаграммы, гистограммы и ящики с усами, для эффективного анализа распределений данных. Различать типы переменных (количественные и категориальные) и их свойства.
Распознавать влияние асимметрии распределения и различать симметричные и асимметричные распределения. Анализировать меры разброса, включая размах, межквартильный размах (IQR), дисперсию и стандартное отклонение. Вычислять и интерпретировать меры центральной тенденции, такие как среднее, медиана и мода.
Определять и объяснять фундаментальные концепции вероятности, включая пространство элементарных исходов, события и меры вероятности, которые формируют основу для инференциальной статистики. Различать взаимоисключающие и независимые события, что необходимо для понимания статистических зависимостей. Вычислять условные вероятности и применять теорему Байеса для решения реальных задач.
Использовать диаграммы Венна для визуализации задач по теории вероятности, что помогает в статистических рассуждениях. Вычислять вероятности, используя формулу полной вероятности. Интерпретировать и применять относительную частоту как подход к оценке вероятности, ключевое понятие в анализе эмпирических данных.
Объяснять важность выборочного метода и почему использование данных генеральной совокупности нецелесообразно. Определять случайные величины, математическое ожидание и дисперсию. Распознавать ключевые свойства нормального распределения и его роль в статистике.
Стандартизировать нормально распределённую величину. Использовать таблицу стандартного нормального распределения для вычисления вероятностей. Объяснять концепцию выборочного распределения и изменчивости выборки. Объяснять центральную предельную теорему (ЦПТ).
Объяснять концепцию доверительных интервалов и их роль в статистическом анализе. Вычислять и интерпретировать доверительные интервалы для средних и долей. Различать случаи, когда следует использовать стандартное нормальное распределение и t-распределение Стьюдента. Строить и интерпретировать доверительные интервалы.
Сравнивать долей двух генеральных совокупностей. Объяснять влияние размера выборки на точность оценки и определять необходимый размер выборки. Определять, когда следует предполагать равные или неравные дисперсии в двухвыборочных сравнениях. Применять методы для построения ДИ для сравнения зависимых выборок. Интерпретировать реальные статистические результаты с помощью доверительных интервалов.
Различать нулевую гипотезу (H0) и альтернативную гипотезу (H1). Определять и интерпретировать ошибки первого и второго рода, а также объяснять их последствия. Объяснять концепцию уровней значимости (α) и их роль в проверке гипотез. Вычислять и интерпретировать p-значения и использовать их для принятия решений при проверке гипотез. Различать односторонние и двусторонние альтернативы и определять, когда следует использовать каждый из них.
Проводить проверку гипотез для среднего (σ известно и неизвестно) и доли. Сравнивать два средних генеральных совокупностей с помощью статистических тестов для независимых и зависимых выборок. Анализировать и проверять различия между двумя долями генеральных совокупностей. Интерпретировать результаты проверки гипотез и делать выводы на основе статистической значимости.
Различать тестирование на корреляцию и тестирование на ассоциацию. Объяснять структуру и назначение таблиц сопряженности. Формулировать нулевую и альтернативную гипотезы для проверки связи между двумя категориальными переменными. Вычислять ожидаемые частоты в предположении о независимости. Рассчитывать и интерпретировать статистику теста хи-квадрат.
Определять степени свободы для таблицы случайных величин и использовать распределение хи-квадрат для оценки значимости. Делать выводы о связи на основе критических значений и p-значений.
Определять различные виды выборочных обследований и их применение в таких областях, как демография, государственное управление и маркетинговые исследования. Сравнивать и противопоставлять переписи населения и выборочные обследования, объясняя, когда предпочтителен каждый из методов. Различать методы вероятностных и невероятностных выборок.
Объяснять различные методы невероятностных выборок, включая выборки по удобству (convenience sampling), целевые (judgmental sampling) и квотные (quota sampling) выборки. Объяснять преимущества и ограничения квотных выборок. Объяснять принципы вероятностных выборок и его пять основных типов: простые случайные, систематические, стратифицированные, кластерные и многоступенчатые выборки.
Анализировать преимущества и недостатки различных методов вероятностных выборок. Различать типы ошибок при построении выборки, включая выборочные и невыборочные ошибки.
Различать корреляцию и причинно-следственную связь в эмпирических данных. Объяснять ограничения опросов при установлении причинно-следственных связей. Объяснять ключевые элементы экспериментального исследования: контрольные группы и рандомизацию. Интерпретировать коэффициенты корреляции (Пирсона и Спирмена).
Строить и интерпретировать простые модели линейной регрессии. Вычислять и интерпретировать оценки параметров, полученных с помощью МНК: константа и наклон регрессионной прямой. Объяснять допущения и ограничения анализа линейной регрессии.
Объяснять основные понятия в статистике: генеральная совокупность, выборка, систематическая ошибка, параметры, генерация выборки и ошибка выборки (sampling error), случайная выборка.

Содержание учебной дисциплины

1. Введение в Статистику
2. Описательные Статистики
3. Планирование выборки
4. Роль теории вероятности в статистике
5. Нормальное распределение
6. Построение доверительных интервалов
7. Проверка статистических гипотез
8. Статистический анализ взаимосвязей
9. Корреляция и линейные регрессии

Элементы контроля

Промежуточный экзамен
Домашние задания
Проект
Итоговый экзамен

Промежуточная аттестация

2025/2026 4th module
0.15 * Домашние задания + 0.45 * Итоговый экзамен + 0.25 * Промежуточный экзамен + 0.15 * Проект

Список литературы

Авторы

Гарипова Фарида Габдулхаевна
Журавлева Татьяна Леонидовна
Бродская Наталья Николаевна
Родионова Татьяна Игоревна
Афанасьев Кирилл Олегович

Бакалаврская программа «Аналитика в экономике»

Контакты:

Прикладная статистика

Преподаватели

Программа дисциплины