Программа дисциплины " Многомерные статистические методы" для направления 080100. 62 Экономика: Отделение статистики, анализа данных и демографии бакалавриат





Скачать 252.52 Kb.
НазваниеПрограмма дисциплины " Многомерные статистические методы" для направления 080100. 62 Экономика: Отделение статистики, анализа данных и демографии бакалавриат
страница1/3
Дата публикации19.06.2013
Размер252.52 Kb.
ТипПрограмма дисциплины
100-bal.ru > Экономика > Программа дисциплины
  1   2   3


Государственный университет – Высшая школа экономики

Факультет экономики

Отделение статистики, анализа данных и демографии


Программа дисциплины

Многомерные статистические методы”

для направления 080100.62 Экономика: Отделение статистики, анализа данных и демографии - бакалавриат


Авторы – М.Ю.Архипова

Рекомендована секцией УМС Одобрена на заседании кафедры


_____________________________ статистических методов

Председатель Зав. кафедрой

_____________________________ ____________________В.С. Мхитарян

«_____» __________________ 20 г. «____»_____________________ 20 г

Утверждена УС факультета

_________________________________

Ученый секретарь

_________________________________

« ____» ___________________20 г.

Москва 2010


  1. Описание курса



«Многомерные статистические методы» является третей базовой дисциплиной вероятностно-статистических методов исследования социально-экономических процессов после курса «Теории вероятностей» и «Математическая статистика».

Квалифицированному специалисту недостаточно иметь знания только в области экономики, ему также необходимо уметь учитывать сложную взаимосвязь различных факторов, оказывающих существенное воздействие на важнейшие экономические процессы и явления. Многомерные статистические методы расширяют возможности научного прогнозирования и принятия решений в задачах, где параметры модели не могут быть известны или контролируемы с достаточной точностью. Многомерные статистические методы в настоящее время широко используются в экономике, технике, социологии, демографии, медицине и других областях знаний и позволяют строить модели сложных экономических процессов и явлений.

Целью дисциплины является формирование у студентов научного представления о многомерных статистических методах исследования случайных явлений в экономике.

Задачами дисциплины являются изучение многомерных статистических методов и приемов, необходимых для объективного и всестороннего анализа социально-экономических объектов и явлений.

В процессе изучения дисциплины студенты должны:

Иметь представление: об основных приемах и метода многомерного статистического анализа.

Знать: методы корреляционного и регрессионного анализа, снижения размерности, методы многомерной классификации объектов - кластерный и дискриминантный анализы, владеть алгоритмами проверки статистических гипотез о значимости параметров модели и коэффициентов, интерпретировать полученные результаты анализа социально-экономических явлений и процессов.

Дисциплины, знание которых необходимо для изучения данного курса: теория вероятностей; математическая статистика, математический анализ (дифференциальное и интегральное исчисления); линейная алгебра; статистические и демографические методы анализа.

Дисциплины, для изучения которых необходимы знания данного курса: эконометрика; статистические методы прогнозирования; актуарные расчеты в страховании; финансовая эконометрика, методы оценки финансового риска, эконометрическое моделирование и др.

Курс имеет практическую направленность, что реализуется через рассмотрение конкретных математических и прикладных моделей анализа, иллюстрирующих теоретическое содержание программы дисциплины с использованием статистических пакетов прикладных программ SPSS, STATA. Лекционная часть курса сопровождается проведением практических занятий с целью освоения и закрепления теоретической части курса. Лекции и семинары дополнены проведением контрольных мероприятий (контрольные работы) и большим количеством самостоятельных домашних работ, имеющих ярко выраженный прикладной характер.
Тематический план учебной дисциплины




Тема

Всего часов по дисцип-лине

Аудиторные часы

Самосто-

ятельная работа

Формы

текущего контроля

Лекции

Практические занятия

1

Тема 1. Введение в курс Многомерные статистические методы. Основы корреляционного анализа


22


6


6

10


к.р-1

д.з.-2

2

Тема 2. Основы регрессионного анализа. Двумерная регрессионная модель



13


4


4

5

3

Тема 3. Методы снижения размерности. Компонентный анализ



17



6



6

5

4

Тема 4. Классификация многомерных наблюдений. Кластерный анализ.


26

8

8

10

5

Тема 5. Классификация многомерных наблюдений. дискриминантный анализ

22

6

6

10

6

Тема 6. Основы расщепления смесей вероятностных распределений

8

2


2

4







108

32

32

44





Базовые учебники

  1. Дубров А.М., Мхитарян В.С., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы.– М.: Финансы и статистика, 2003

  2. Айвазян С.А., Мхитарян В.С., Прикладная статистика и основы эконометрики. Учебник для вузов. – М.: ЮНИТИ, 1998,- 1022с.




  1. Формы контроля:


Итоговая оценка по учебной дисциплине складывается из следующих элементов:




Наименование элемента

Обозначение

1

Активность работы на лекциях и семинарах

А

2

Аудиторные контрольные работы

К

3

Домашние контрольные работы (по всем темам)

D

4

Экзамен

Э


Каждая форма контроля оценивается по 10-балльной шкале. Итоговая оценка Z складывается из оценки А за активность на занятиях (10%), К - за аудиторные контрольные работы (10%), D - за домашние контрольные работы (20 %+20%=40%) и оценки за экзамен Э (40 %).

Экзаменационный билет состоит из двух теоретических вопросов и двух задач. За экзамен отличная оценка может быть поставлена только при условии полного ответа на все 4 вопроса, свободного владения теоретическим материалом и практическими навыками, уверенными ответами на дополнительные вопросы. Хорошая оценка может быть поставлена только при условии хороших ответов, по крайней мере, на 3 из 4 экзаменационных вопросов, твердого знания основ курса, ответами на дополнительные вопросы. Удовлетворительная оценка ставится при правильных ответах на половину экзаменационных и дополнительных вопросов, при этом обязательны ответ на один теоретический вопрос и решение одной задачи.

Итоговая оценка вычисляется по формуле:

.

Результат округляется до целых единиц по правилам математики. Итоговая оценка выставляется в 5-балльной и 10-балльной системах в ведомость и зачетную книжку студента. Перевод в 5-балльную систему из 10-балльной системы осуществляется согласно следующему правилу:

  1. 0 ≤ Z ≤ 3 неудовлетворительно,

  2. 4 ≤ Z ≤ 5 удовлетворительно,

  3. 6 ≤ Z ≤ 7 хорошо,

  4. 8 ≤ Z ≤ 10 отлично.



Содержание программы

Тема 1. Предмет и содержание курса. Основные понятия и определения. Применение многомерных статистических методов в социально-экономических исследованиях

Предмет и содержание курса «Многомерные статистические методы». Связь теории вероятностей, математической статистики и многомерных статистических методов (МСМ). Задачи МСМ в области социально-экономических исследований и процессов. Использование ППП в задачах МСМ. Генеральная и выборочная совокупности. Задачи оценивания. Многомерное нормальное распределение, как основная модель современных многомерных методов. Основные типы и формы представления исходных данных. Проблема размерности в многомерных методах исследования. Многомерные методы оценивания и статистического сравнения.

Основы корреляционного анализа. Двумерная корреляционная модель Основные измерители линейной статистической связи между объектами. Точечные оценки параметров двумерной корреляционной модели. Корреляционное облако. Проверка значимости параметров связи.

Трехмерная корреляционная модель Частный и множественный коэффициенты корреляции и их свойства. Множественный коэффициент детерминации и его свойства. Проверка значимости параметров связи. Построение доверительных интервалов параметров связи.

Многомерная корреляционная модель Частный и множественный коэффициенты корреляции и их свойства. Множественный коэффициент детерминации и его свойства. Проверка значимости параметров связи. Построение доверительных интервалов параметров связи.
Основная литература:

  1. Дубров А.М., Мхитарян В.С., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы.– М.: Финансы и статистика, 2003

  2. Айвазян С.А., Мхитарян В.С., Прикладная статистика и основы эконометрики. Учебник для вузов. – М.: ЮНИТИ, 1998,- 1022с.

  3. Мхитарян В.С., Архипова М.Ю., Балаш В.П., Дуброва Т.А. и др. Эконометрика: Учебник / под ред. д.э.н., проф. В.С.Мхитаряна. – М.: Проспект, 2008.



Дополнительная литература:

  1. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: исследование зависимостей. – М.: Финансы и статистика, 1985.

  2. Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика в задачах и упражнениях. – М.: ЮНИТИ, 2001.

  3. Айвазян С. А., Бухштабер В. М., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности. - М: Финансы и статистика, 1989, 607 с.

  4. Болч Б. , Хуань К. Дж. Многомерные статистические методы для экономики. - М.: Статистика, 1979. - 317 с.

  5. Дубров А. М., Мхитарян В. С., Трошин Л. И., Френкель А.А. Статистические методы многомерной классификации в экономики. - М. : МЭСИ, 1984, 96с.Кокрен У. Методы выборочного исследования: Пер. с англ. – М.: Статистика, 1976.

  6. Дубров А. М., Мхитарян В. С., Трошин Л. И., Френкель А.А. Статистические методы многомерной классификации в экономики. - М. : МЭСИ, 1984, 96с.

  7. Кендалл М. Дж., Стюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. - М.: Наука, 1976, 736 с.

  8. Мхитарян В. С., Дубров А.М., Трошин Л. В. Многомерные статистические методы в экономике: Учебное пособие. - М.: МЭСИ. 1995. – 140 с.

  9. Мхитарян В.С., Архипова М.Ю., Балаш В.П., Дуброва Т.А. и др. Эконометрика: Учебник / под ред. д.э.н., проф. В.С.Мхитаряна. – М.: Проспект, 2008.


Тема 2. Основы регрессионного анализа

Основы регрессионного анализа. Основные понятия и определения. Основные задачи регрессионного анализа. Нормальный закон распределения и его свойства. Двумерная линейная регрессионная модель. Оценка уравнения регрессии Y на X. Оценка остаточной дисперсии σ2. Проверка значимости уравнения регрессии и отдельных коэффициентов регрессии. Построение интервальных оценок параметров регрессионной модели.

Основная литература:

  1. Дубров А.М., Мхитарян В.С., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы.– М.: Финансы и статистика, 2003

  2. Айвазян С.А., Мхитарян В.С., Прикладная статистика и основы эконометрики. Учебник для вузов. – М.: ЮНИТИ, 1998,- 1022с.

  3. Мхитарян В.С., Архипова М.Ю., Балаш В.П., Дуброва Т.А. и др. Эконометрика: Учебник / под ред. д.э.н., проф. В.С.Мхитаряна. – М.: Проспект, 2008.



Дополнительная литература:

  1. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: исследование зависимостей. – М.: Финансы и статистика, 1985.

  2. Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика в задачах и упражнениях. – М.: ЮНИТИ, 2001.

  3. Болч Б. , Хуань К. Дж. Многомерные статистические методы для экономики. - М.: Статистика, 1979. - 317 с.

  4. Дубров А. М., Мхитарян В. С., Трошин Л. И., Френкель А.А. Статистические методы многомерной классификации в экономики. - М. : МЭСИ, 1984, 96с.

  5. Мхитарян В. С., Дубров А.М., Трошин Л. В. Многомерные статистические методы в экономике: Учебное пособие. - М.: МЭСИ. 1995. – 140 с.

  6. Мхитарян В.С., Архипова М.Ю., Балаш В.П., Дуброва Т.А. и др. Эконометрика: Учебник / под ред. д.э.н., проф. В.С.Мхитаряна. – М.: Проспект, 2008.



Тема 3. Методы снижения размерности. Компонентный анализ
Модель, математическое обоснование и алгоритм метода главных компонент. Собственные векторы и собственные значения корреляционной матрицы и их использование для получения матрицы весовых коэффициентов. Квадратичные формы и главные компоненты. Главные компоненты двумерного, трехмерного и конечномерного пространства. Получение и использование матрицы индивидуальных значений главных компонент. Особенности регрессии на главные компоненты. Использование метода главных компонент в экономических и социологических исследованиях. Методы факторного и компонентного анализа в ППП SPSS.
Основная литература:

  1. Дубров А.М., Мхитарян В.С., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы.– М.: Финансы и статистика, 2003

  2. Айвазян С.А., Мхитарян В.С., Прикладная статистика и основы эконометрики. Учебник для вузов. – М.: ЮНИТИ, 1998,- 1022с.


Дополнительная литература:

  1. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: исследование зависимостей. – М.: Финансы и статистика, 1985.

  2. Болч Б. , Хуань К. Дж. Многомерные статистические методы для экономики. - М.: Статистика, 1979. - 317 с.

  3. Дубров А. М., Мхитарян В. С., Трошин Л. И., Френкель А.А. Статистические методы многомерной классификации в экономики. - М. : МЭСИ, 1984, 96с.

  4. Кендалл М. Дж., Стюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. - М.: Наука, 1976, 736 с.

  5. Мхитарян В. С., Дубров А.М., Трошин Л. В. Многомерные статистические методы в экономике: Учебное пособие. - М.: МЭСИ. 1995. – 140 с.


  1   2   3

Добавить документ в свой блог или на сайт

Похожие:

Программа дисциплины \" Многомерные статистические методы\" для направления 080100. 62 Экономика: Отделение статистики, анализа данных и демографии бакалавриат iconПрограмма дисциплины " Эконометрика " для направления 080100. 62...
Гос впо по специальности 080507. 65 Менеджмент организации, утвержденными 17 марта 2000, №234 эк/сп
Программа дисциплины \" Многомерные статистические методы\" для направления 080100. 62 Экономика: Отделение статистики, анализа данных и демографии бакалавриат iconПрограмма дисциплины "Многомерные статистические методы" Для направления 080100. 62 «Экономика»
Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, студентов направления подготовки 080100. 62 «Экономика» подготовки...
Программа дисциплины \" Многомерные статистические методы\" для направления 080100. 62 Экономика: Отделение статистики, анализа данных и демографии бакалавриат iconОтделение статистики, анализа данных и демографии статистические...
Методические рекомендации в помощь преподавателю: издание гаоу спо «Уфимский топливно – энергетический колледж». – Уфа, 2012г
Программа дисциплины \" Многомерные статистические методы\" для направления 080100. 62 Экономика: Отделение статистики, анализа данных и демографии бакалавриат iconПрограмма дисциплины " Эконометрика-2" для направления 080100. 68...
Гэ по русскому языку и литературе. Данная программа позволяет подготовиться к сдаче егэ. Особенностью данного курса является то,...
Программа дисциплины \" Многомерные статистические методы\" для направления 080100. 62 Экономика: Отделение статистики, анализа данных и демографии бакалавриат iconПрограмма вступительных испытаний в магистратуру министерство образования...
Программа предназначена для подготовки к вступительному испытанию в магистратуру по направлению подготовки 080100. 68 «Экономика»...
Программа дисциплины \" Многомерные статистические методы\" для направления 080100. 62 Экономика: Отделение статистики, анализа данных и демографии бакалавриат iconПрограмма дисциплины Статистические методы анализа для направления
Айвазян С. А. Прикладная статистика. Основы эконометрики. Изд. 2 – е. Т. 2 – М.: Юнити,2001
Программа дисциплины \" Многомерные статистические методы\" для направления 080100. 62 Экономика: Отделение статистики, анализа данных и демографии бакалавриат iconПрограмма дисциплины Qualitative and Quantitative Methods of Data...
Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления подготовки/ специальности...
Программа дисциплины \" Многомерные статистические методы\" для направления 080100. 62 Экономика: Отделение статистики, анализа данных и демографии бакалавриат iconПрограмма дисциплины «Российская экономика» для направления 080100. 62 «Экономика»
...
Программа дисциплины \" Многомерные статистические методы\" для направления 080100. 62 Экономика: Отделение статистики, анализа данных и демографии бакалавриат iconМногомерные статистические методы исследования инфраструктуры региона
Организация деятельности школы, направленная на обеспечение доступности общего образования
Программа дисциплины \" Многомерные статистические методы\" для направления 080100. 62 Экономика: Отделение статистики, анализа данных и демографии бакалавриат iconПрограмма дисциплины «Экономика окружающей среды» для направления 080100. 68 «Экономика»
Программа предназначена для преподавателей, проводящих занятия, учебных ассистентов и магистрантов направления подготовки 080100....
Программа дисциплины \" Многомерные статистические методы\" для направления 080100. 62 Экономика: Отделение статистики, анализа данных и демографии бакалавриат iconПрограмма дисциплины Английский язык, 4 курс, экономика, 080100,...
Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления подготовки/ специальности...
Программа дисциплины \" Многомерные статистические методы\" для направления 080100. 62 Экономика: Отделение статистики, анализа данных и демографии бакалавриат iconПрограмма дисциплины иностранный язык (английский) для направления 080100. 62 «Экономика»
Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления подготовки/ специальности...
Программа дисциплины \" Многомерные статистические методы\" для направления 080100. 62 Экономика: Отделение статистики, анализа данных и демографии бакалавриат iconПрограмма дисциплины иностранный язык (английский) для направления 080100. 62 «Экономика»
Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления подготовки/ специальности...
Программа дисциплины \" Многомерные статистические методы\" для направления 080100. 62 Экономика: Отделение статистики, анализа данных и демографии бакалавриат iconПрограмма дисциплины «Менеджмент» для направления 080100. 62 «Экономика»
Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления 080100. 62 «Экономика»...
Программа дисциплины \" Многомерные статистические методы\" для направления 080100. 62 Экономика: Отделение статистики, анализа данных и демографии бакалавриат iconПрограмма дисциплины «Территориальное стратегическое планирование»...
...
Программа дисциплины \" Многомерные статистические методы\" для направления 080100. 62 Экономика: Отделение статистики, анализа данных и демографии бакалавриат iconПрограмма дисциплины «Иностранный язык (английский)» для направления 080100. 62 «Экономика»
...


Школьные материалы


При копировании материала укажите ссылку © 2013
контакты
100-bal.ru
Поиск