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 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
Instructor
Семенов Константин Константинович
Программа дисциплины
Аннотация
Цель освоения дисциплины
Планируемые результаты обучения
Содержание учебной дисциплины
Элементы контроля
Промежуточная аттестация
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
Рекомендуемая дополнительная литература
Авторы