Спиридонова Елена Михайловна
доктор экономических наук, доцент; доцент кафедры информационных и сетевых технологий
Статистические методы анализа данных
DemidOnline
Описание курса
Курс по статистическим методам анализа данных ориентирован на получение практических навыков работы с данными, без углубления в теорию и доказательства используемых подходов.
Цели курса:
- дать представление о применимости статистического аппарата для решения разного рода прикладных задач в различных сферах деятельности;
- обучить статистическим методам обработки и анализа больших объемов информации (на реальных примерах);
- выработать навыки расчета статистических показателей и оценки полученных результатов.
Полученные знания и навыки можно использовать при выполнении расчетов в научных исследованиях и в практической части выпускных квалификационных работ, связанных с моделированием и анализом массовых процессов и явлений.
Требования к слушателям
Для изучения данного курса необходимо:- знать основы дисциплин математического блока (Линейной алгебры)
- помнить базовые понятия Теории вероятностей и математической статистики
- иметь навыки работы с электронными таблицами (MS Excel)
Рекомендуемые направления подготовки
Курс предназначен для магистрантов математических, технических и компьютерных направлений подготовки.- 01.04.02 Прикладная математика и информатика
- 02.04.02 Фундаментальная информатика и информационные технологии
- 09.04.03 Прикладная информатика
Об авторах
Курс разработан преподавателями и сотрудниками Ярославского государственного университета имени П.Г. Демидова.
Содержание курса
Тема 1. Основные понятия и формулы расчета.
Показатели центра распределения
Показатели вариации
Показатели формы распределения
Ошибки выборки
Показатели связи и взаимозависимости
Тема 2.Критерии согласия и проверка гипотез.
Функция и плотность распределения
Особенности нормального распределения
Критерий согласия хи-квадрат
Критерий согласия для сравнения двух выборок
Тема 3. Корреляционно-регрессионный анализ.
Корреляционный анализ
Регрессионный анализ
Проблемы регрессионного анализа
Тема 4. Многомерные методы анализа.
Кластерный анализ
Дискриминантный анализ
Реквизиты курса
Объем курса: 108 ак. час. (3 з.е.)
Продолжительность обучения: 12 недель.
- 18 лекций
- 12 примеров практических заданий
После каждой лекции - вопросы для самопроверки,
после каждой темы - тесты с вопросами и заданиями на расчет показателей;
в конце курса - обязательный тест с вопросами и заданиями по всем темам
и необязательное индвидуальное расчетное задание, оцениваемое преподавателем.
Аттестация и сертификация
Результат складывается из баллов, полученных за выполнение:
- тестов по темам (50%)
- итогового теста (30%)
- индивидуального задания (20%)