We use cookies in order to improve the quality and usability of the HSE website. More information about the use of cookies is available here, and the regulations on processing personal data can be found here. By continuing to use the site, you hereby confirm that you have been informed of the use of cookies by the HSE website and agree with our rules for processing personal data. You may disable cookies in your browser settings.

  • A
  • A
  • A
  • ABC
  • ABC
  • ABC
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Regular version of the site

Quantitative Methods of Data Analysis

2022/2023
Academic Year
RUS
Instruction in Russian
5
ECTS credits
Course type:
Compulsory course
When:
2 year, 1, 2 module

Instructor


Parik, Ilona

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

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

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

Содержание учебной дисциплины

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

Элементы контроля

  • неблокирующий 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.
  • неблокирующий Оценка за выполнение индивидуальных заданий на семинарах (расчетно-аналитические работы)
  • неблокирующий Контрольная работа
Промежуточная аттестация

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

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

Авторы

  • Степанова Екатерина Сергеевна
  • Беббукина Надежда Викторовна
  • Силаева Светлана Анатольевна