Basic Statistics

2023/2024

Academic Year

RUS

Instruction in Russian

3

ECTS credits

Delivered at:

Department of Sociology

Course type:

Elective course

When:

1 year, 2 module

Instructor

Moreva, Yulia

Программа дисциплины

Аннотация

Курс посвящен введению в статистический анализ данных. Слушатели познакомятся с такими методами статистического анализа как дисперсионный, регрессионный и кластерный анализ. Мы научимся сравнивать группы между собой, рассчитывать коэффициенты корреляции и строить регрессионные уравнения. Основной акцент делается на математических идеях, интуиции и логике, которые обуславливают методы и расчетные формулы. Изученный материал будет применим для решения широкого круга задач, возникающих в рамках исследовательской работы практически любого направления. Будут рассмотрены методы анализа данных, которые наиболее часто применяются при статистической обработке результатов в широчайшем круге научных и прикладных областей. Помимо теоретических заданий слушателей ожидают интересные практические задачи. Знаний, полученных в результате прохождения данного курса, будет достаточно чтобы научиться более быстро и эффективно решать различные задачи, связанные с анализом данных.

Цель освоения дисциплины

• Формирование комплексного представления об основных понятиях статистического анализа и освоение базовых методов статистического анализа.

Планируемые результаты обучения

• Понимание основных понятий статистического анализа
• Слушатели знают о принципах корреляционного и регрессионного анализа, способны использовать данные виды анализа и интерпретировать полученные с их помощью результаты.
• Слушатели понимают принципы логистического регрессионного анализа, умеют применять его на практике и интерпретировать результаты.
• Слушатели умеют выбирать и применять на практике подходящие методы для сравнения средних значений
• Слушатели умеют выбирать и применять на практике подходящие непараметрические методы статистического анализа.

Содержание учебной дисциплины

• Основные понятия статистического анализа
• Сравнение средних
• Корреляция и регрессия
• Анализ номинативных данных
• Логистическая регрессия и непараметрические методы
• Кластерный анализ и метод главных компонент

Элементы контроля

• Результаты освоения онлайн-курса
  Необходимо выслать преподавателю на официальную рабочую почту сертификат о прохождении онлайн-курса 'Основы статистики' на платформе Stepik.
• Контрольная работа
  Контрольная работа представляет собой тест по пройдённым темам онлайн-курса 'Основы статистики' на платформе Stepik.
• Экзамен
  Экзамен представляет собой тест по всем темам онлайн-курса 'Основы статистики' на платформе Stepik.

Промежуточная аттестация

• 2023/2024 2nd module
  0.2 * Контрольная работа + 0.4 * Результаты освоения онлайн-курса + 0.4 * Экзамен

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Agresti, A. (2015). Foundations of Linear and Generalized Linear Models. Hoboken, New Jersey: Wiley. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=941245
• Field, A. V. (DE-588)128714581, (DE-627)378310763, (DE-576)186310501, aut. (2012). Discovering statistics using R Andy Field, Jeremy Miles, Zoë Field.

Рекомендуемая дополнительная литература

• Gray, V. (2017). Principal Component Analysis : Methods, Applications, and Technology. Hauppauge, New York: Nova Science Publishers, Inc. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1464656
• Rutherford, A. (2001). Introducing Anova and Ancova : A GLM Approach. London: SAGE Publications Ltd. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=251737
• Основы статистики: Учебное пособие / С.А. Канцедал. - М.: ИД ФОРУМ: ИНФРА-М, 2011. - 192 с.: ил.; 60x90 1/16. - (Профессиональное образование). (переплет) ISBN 978-5-8199-0439-8 - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/251392