Перейти к основному содержимому

Статистические методы анализа данных


DemidOnline
Для зачисления на курс требуется приглашение

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
Для успешного выполнения некоторых индивидуальных заданий желательно (но не обязательно!) знать основы «Эконометрики» и уметь использовать специализированные стат.пакеты.

Об авторах

Курс разработан преподавателями и сотрудниками Ярославского государственного университета имени П.Г. Демидова.


Спиридонова Елена Михайловна

Спиридонова Елена Михайловна

доктор экономических наук, доцент; доцент кафедры информационных и сетевых технологий

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%)