Количественные методы анализа данных

2022/2023

Учебный год

RUS

Обучение ведется на русском языке

5

Кредиты

Кто читает:

Департамент государственного администри­рования

Статус:

Курс обязательный

Когда читается:

2-й курс, 1, 2 модуль

Преподаватель

Парик Илона Юловна

Программа дисциплины

Аннотация

Целями курса «Количественные методы анализа данных» является формирование у студентов: - системных представлений об основных методах анализа данных; - практических навыков владения количественными методами анализа данных в системе публичного управления. Настоящая дисциплина относится к профессиональному циклу дисциплин и блоку дисциплин, обеспечивающих базовую подготовку бакалавра для направления подготовки 38.03.04 «Государственное и муниципальное управление». В результате освоения «Количественные методы анализа данных» студент должен: - знать методы сбора, первичной обработки, анализа, представления и интерпретации статистических данных; - уметь выбирать инструментальные средства и информационные технологии для сбора и обработки информации в области публичного управления; - владеть навыками анализа данных социальных, экономических, социологических исследований с использованием количественных методов. Изучение данной дисциплины базируется на знаниях, полученных при изучении следующих дисциплин: • Математика Основные положения дисциплины должны быть использованы в дальнейшем при изучении следующих дисциплин: • Технологии анализа больших данных • Регулирование и анализ рынка труда • Экономическая и социальная статистика Изучение дисциплины проводится в ходе лекционных и семинарских занятий, а также самостоятельной работы, без использования онлайн курса.

Цель освоения дисциплины

• формирование у студентов: - системных представлений об основных методах анализа данных; - практических навыков владения количественными методами анализа данных в системе публичного управления.

Планируемые результаты обучения

• Использует параметрические и непараметрические методы анализа стохастических связей. Выполняет построение индексных систем.
• Методы анализа временных рядов. Построение прогноза по временным рядам.
• Применяет методы предобработки данных, анализирует показатели дескриптивной статистики, показатели структуры совокупности. Выделяет критерии проверки гипотез.

Содержание учебной дисциплины

• Введение в анализ данных
• Анализ временных рядов
• Методы анализа детерминированных и стохастических связей

Элементы контроля

• Экзамен
  Способ округления экзаменационной и результирующей оценок: арифметический. Полученный после округления этой величины до целого значения результат выставляется как результирующая оценка по 10-балльной шкале по учебной дисциплине "Количественные методы анализа данных" в экзаменационную ведомость (оценкам 1, 2, 3 в 10-балльной системе соответствует оценка «неудовлетворительно» в пятибалльной системе, оценкам 4, 5 – «удовлетворительно», оценкам 6, 7 – «хорошо», оценкам 8, 9, 10 – «отлично»). На пересдаче студенту не предоставляется возможность получить дополнительный балл для компенсации оценки за текущий контроль.Экзамен проведён в 3 модуле 2020 г.
• Оценка за выполнение индивидуальных заданий на семинарах (расчетно-аналитические работы)
• Контрольная работа

Промежуточная аттестация

• 2022/2023 учебный год 2 модуль
  Итоговая оценка = 0.3 * Контрольная работа + 0.3 * Оценка за выполнение индивидуальных заданий на семинарах (расчетно-аналитические работы) + 0.4 * Экзамен

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Эконометрика : теория и практика : учеб. пособие / Л.И. Ниворожкина, С.В. Арженовский, Е.П. Кокина. — М. : РИОР : ИНФРА-М, 2018. — 207 с. — (Высшее образование). — DOI: https://doi.org/10.12737/1698-5 - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/907587
• Эконометрика : учебник для бакалавриата и магистратуры / И. И. Елисеева [и др.] ; под редакцией И. И. Елисеевой. — Москва : Издательство Юрайт, 2019. — 449 с. — (Бакалавр и магистр. Академический курс). — ISBN 978-5-534-00313-0. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/431129 (дата обращения: 28.08.2023).

Рекомендуемая дополнительная литература

• Кремер, Н. Ш.  Эконометрика : учебник и практикум для академического бакалавриата / Н. Ш. Кремер, Б. А. Путко ; под редакцией Н. Ш. Кремера. — 4-е изд., испр. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2019. — 308 с. — (Бакалавр. Академический курс). — ISBN 978-5-534-08710-9. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/426241 (дата обращения: 28.08.2023).
• Многомерные статистические методы в экономике : учебник / Л.И. Ниворожкина, С.В. Арженовский. — М. : РИОР : ИНФРА-М, 2018. — 203 с. — (Высшее образование). — www.dx.doi.org/10.12737/21773. - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/975772
• Эконометрика. Практикум : учеб. пособие / С.А. Бородич. — Минск : Новое знание ; М. : ИНФРА-М, 2018. — 329 с. : ил. — (Высшее образование: Бакалавриат). - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/988809