Утверждено Советом Факультета экономики Председатель декан Факультета экономики Слуцкий А. Г. 200 Санкт-Петербург 2007 пояснительная записка

Государственный Университет –

Высшая школа экономики

Санкт-Петербургский филиал

Кафедра экономической теории

Программа дисциплины

Статистика (Введение в обработку данных)

Для направления (или специальности)

всех специальностей факультета Экономики

Курс 1

Автор преподаватель Шарова М.А.

Утверждено Советом Факультета экономики

Председатель декан Факультета экономики Слуцкий А.Г.________________

«___»______________200_

Санкт-Петербург

2007

ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА

Требования к студентам

Для обучения по курсу «Статистика (Введение в обработку данных)» студенты должны обладать базовыми знаниями по курсам «Математический анализ» (раздел «Математическая логика»).

Краткая характеристика дисциплины

Курс «Статистика (введение в обработку данных)» рассчитан на два модуля, читаемых на первом курсе факультета экономики. Предлагаемый курс предполагает изучение базовых понятий теории статистического наблюдения и формирование навыков применения элементарных методов теории статистического вывода, основное внимание уделяется изучению и усвоению базовых понятий аппарата общей теории статистики: группировки, статистические таблицы, описательная статистика, понятия регрессионного и корреляционного анализа, гипотезы и доверительные интервалы. Следует отметить, что, несмотря на частичное совпадение терминологии с курсом теории вероятностей и математической статистики, акцент в преподавании данного предмета смещен в сторону формирования практических навыков обработке данных. Отдельно студенты обучаются интерпретировать полученные результаты исследования и грамотно презентовать их.

В результате изучения курса студент должен:

- знать терминологический аппарат общей теории статистики, различать виды научных дисциплин, имеющих отношение и использующий ее расчетные техники;

- уметь составить план простого статистического исследования, обрабатывать реальные данные, формулировать гипотезы, на базовом пользовательском уровне использовать программную среду Excel для решения прикладных статистических задач;

- иметь представление о возможностях и границах применения изученных в курсе статистических методов, основных источниках статистической информации, особенностях методов статистического анализа;

- обладать навыками самостоятельного сбора и обработки информации, углубленного статистического анализа в программной среде Excel; навыками презентации и оформления результатов статистического исследования.

- быть готовым к изучению курсов «Статистика: социально-экономическая статистика» и «Теория вероятностей, и математическая статистика».

Формы работы студентов

В течение работы над курсом подразумевается проведение аудиторных занятий (лекционные и практические), проведение тестовых испытаний, контрольных работ. В качестве самостоятельной работы студенты получают домашние задания в виде задач и конспектирования дополнительного теоретического материала, самостоятельного проектирования и подготовки к тестовым испытаниям.

Курс «Социально-экономическая статистика» включает в себя следующий перечень отчетных работ:

1. 
   Базовые баллы накопительной оценки: эссе, задача, проект, конспект, тест, контрольная работа, практическое занятие, презентация проекта.
   
2. 
   Дополнительные баллы накопительной оценки: тестовые вопросы, активная работа на практике или лекции.
   
3. 
   Экзамен.
   

Задача – представляет собой по структуре обычную задачу, требующую решения по определенному алгоритму (с теми или иными вариациями). Важная составляющая задачи – ответ (отчет, вывод). Задача не считается решенной, если на основании полученных количественных данных не сформулирован грамотный и подробный ответ. Одним из вариантов задачи может быть кейс.

Проект (отчетная работа, домашнее задание) – самостоятельная работа студента с реальными данными, небольшое эмпирическое исследование, проведенное студентом. Суть работы заключается в отработке изученных навыков работы с данными и оттачиванием умения правильно интерпретировать полученные результаты. Проект не только сдается студентом в письменном виде, но и защищается: на промежуточных этапах – ответы на вопросы преподавателя по ходу работы, на финальной защите – презентация в PowerPoint и десятиминутное выступление. Ключевой составной частью проекта является эссе (домашнее задание), которое подразумевает самостоятельное заключение на основании проведенного исследования, выводы и размышления студента по выбранной теме. Тему домашнего задания студенты также выбирают самостоятельно из области макроэкономической, микроэкономической или социальной статистики. Именно самостоятельное определение темы является одним из параметров оценки данного вида работы. У каждого студента на курсе должно быть свое самостоятельное исследование (даже если совпадает тематика у двух человек – следует взять данные за разные периоды).

Конспект – конспектирование лекционного материала по базовым учебным пособиям (материалы выкладываются преподавателем в Интернете на заранее обозначенном сайте). Конспект включает в себя: структуру (схему) темы, перечень основных терминов с определениями, формулы и классификационные таблицы. Конспект представляет собой творческую обработку студентом полученного материала для лучшего усвоения курса. Конспект не должен быть слишком кратким и чересчур подробным. Конспект проверяется и оценивается на практике.

Тест – проверочный тест («летучка») включает в себя задачи, тестовые вопросы с вариантами ответа, вопросы на определение того или иного термина, вопросы на разбор заданной ситуации. Тесты даются в начале каждого практического занятия.

Практическое занятие – задачи или любая другая самостоятельная работа на практике, предназначенная для реализации индивидуально или по группам.

Контрольная работа – задачи различных форм и видов, предназначенные для контроля знаний студентов два раза в течение курса.

Домашняя работа – задачи и вопросы для размышления, предлагаемые студенту для самостоятельной внеаудиторной работы. Домашняя работа не оценивается специально. Но задачи или вопросы из домашней работы могут быть включены в проверочные тесты и контрольные работы.

Тестовые вопросы – возможность заработать дополнительные баллы. Студент предлагает один оригинальный интересный вопрос с четырьмя вариантами ответов по пройденному материалу.

Другие дополнительные баллы – преподаватель оставляет за собой возможность оценивать работу активных студентов на лекции или практике дополнительными баллами.

Зачет - прооверочный тест (вопросы с пятью вариантами ответов)по всему пройденному материалу и решение кейса.

Презентация – презентация проекта подразумевает создание электронной презентации в программной среде (например, PowerPoint) и подготовку его устной защиты.

Виды контроля

Текущий контроль работы студентов предполагает проведение 15-минутного тестирования на каждом практическом занятии по тематике предшествующего занятия, четырех самостоятельных домашних (учебно-исследовательских, проекты) и двух контрольных работ, а также итоговой устной защиты всего объема проектной работы за пройденный курс. В результате проведения текущего контроля формируется индивидуальная суммарная оценка рейтинга студента (принцип формирования оценки – см. ниже).

Промежуточный контроль проводится в форме эссе.

Студент получает допуск к зачету, если его индивидуальный рейтинг составляет не менее 50% максимального. В противном случае студенту выставляется оценка “неудовлетворительно” без экзамена/зачета. Если индивидуальный рейтинг студента превышает значение 85% (100%) максимального обязательного рейтинга, то возможно выставление оценки “хорошо” (“отлично”) по результатам семестровой работы без зачета.

Рубежный контроль по курсу не подразумевается.

Итоговый контроль – письменный зачет, предполагающий решение задач статистического анализа и ответы на вопросы с четырьмя вариантами ответов. Число задач и тестовых вопросов в зачетном тесте зависит от уровня их сложности и рассчитано на два астрономических часа нормальной работы студента среднего уровня подготовки.

Методика формирования результирующей оценки

Накопительная оценка за курс «Социально-экономическая статистика» складывается следующим образом:


Где первая часть оценки (70% накопительной оценки) студент накапливает в течение курса (два модуля), а вторая (30%) – при тестовых испытаниях на зачете. Первая часть оценки включает в себя изначально накопление баллов в течение всех модулей. Рассчитывается как сумма баллов по всему курсу (за тест на практике – 10 баллов, за работу на практике – 10 баллов, за контрольную работу – 30-50 баллов, за домашнюю работу от 5 до 20 баллов, за проект – 40-60 баллов), после чего полученная сумма переводится в систему от 0 до 7 баллов (то есть от 0% до 70% накопительной оценки). Оценка на зачете (до 100 баллов) также переводится в оценку от 0 до 3 баллов (от 0 до 30% накопительной оценки).

Таким образом, совокупная оценка за курс составляет 10 баллов, из которых 7 баллов студент имеет возможность получить в течение двух модулей и 4 балла на зачете.

ПРИМЕР: Формирование оценки

Студент Вася Пупкин набрал 5 баллов в течение курса и 1 балл на зачете. Таким образом, за курс «Статистика: Введение в обработку данных» Вася получил 5+1=6 баллов (по десятибалльной системе).

Накопительная часть оценки складывается из баллов за каждый вид работы: аудиторной или домашней. Все баллы суммируются и разбиваются на 6 равных групп (от 0 до 7 баллов).

ПРИМЕР: Первая часть оценки

Всего в течение курса обязательными для выполнения были следующие виды работ: 2 эссе (по 10 баллов), 8 домашних заданий (по 10 баллов), 8 проверочных тестов (по 10 баллов), 1 проект (30 баллов), 1 контрольная работа (50 баллов). Таким образом, всего студенты могли набрать баллов: Тогда делим 260 баллов на 7 равных частей (от 1 до 7 баллов) и получаем следующее соответствие баллов накопительной части оценки. Количество набранных баллов Первая часть оценки 239-260 7 195-238 6 152-194 5 109-151 4 65-150 3 22-64 2 0-21 1 Вася Пупкин набрал в течение курса 167 баллов, что соответствует оценке 5. Значит, максимальная оценка за весь курс, на которую может рассчитывать Вася, - 8 баллов (5 баллов накопительной оценки + 3 балла за зачет).

Кроме того, баллы в накопительной части оценки могут быть двух видов: базовые и дополнительные. Базовые баллы изначально учтены в этой сумме, дополнительные – дают студенту возможность заработать баллы, чтобы повысить накопительную часть своей оценки.

ПРИМЕР: Базовые и дополнительные баллы

См. следующий пример. За курс можно было набрать максимально 260 баллов (учитывая все виды обязательных работ). Вася Пупкин изначально набрал 158 баллов. Но Вася воспользовался возможностью набрать дополнительные баллы: он подготовил два оригинальных тестовых вопроса – за один из которых получил 4 балла, за другой – 3 балла. Плюс он получил 2 дополнительных балла за поправку ошибки преподавателя на лекции. Таким образом, Вася Пупкин повысил свою изначальную сумму (базовых) баллов на 9(дополнительных) баллов. И получил 6 баллов по десятибалльной системе вместо 5.

За каждый вид работ в течение курса оценка объявляется преподавателем заранее.

Другие пояснения

Выполнение домашних работ. Приветствуется сдача письменных работ в печатном, а не письменном виде. Если же при реализации проекта были использованы те или иные расчетные программы, то к самой работе должна прикладываться ее копия в электронном виде.

Выполнение проверочных работ в аудитории. Все работы в тестовой форме должны быть выполнены «чисто», то есть без исправлений. Любое исправление в тесте автоматически засчитывается за неправильный вариант. Кроме того, не допускается выполнение работы карандашом – засчитывается только работа, выполненная чернилами.

Специфика проведения практических занятий:

Практические занятия (в отличие от тестовых испытаний) могут проводиться при разделении студентов по подгруппам (2-4 человека), после выполнения задач каждый участник группы «защищает» проделанную работу посредством ответов на вопросы преподавателя.

СОДЕРЖАНИЕ ПРОГРАММЫ

ТЕМА 1. Введение в предмет и классификация данных.

Предмет, метод и задачи статистики как науки. Определение статистики. Разделы статистической науки. Место статистики в системе наук. Основные категории статистики. Статистическая закономерность. Имя статистической единицы. Понятие объектов наблюдения, переменных, признаков, наборов данных.

Признаки статистических единиц и их классификации. Показатель как основная категория статистики. Количественные и качественные данные. Временные ряды и временные срезы. Источники данных.

Статистическое измерение. Виды шкал измерения социально-экономических явлений и процессов. Номинальная шкала. Порядковая и интервальная шкалы. Особенности измерения признаков и определение шкал.

Инструменты ранжирования и логарифмирования данных.

ТЕМА 2. Графический и табличный анализ данных

Графическое и табличное отображение данных.

Понятие группировки. Виды группировок. Способы осуществления группировок.

Определение интервалов для группировки (формула Стерджесса).

Виды графиков. Виды диаграмм и статистических карт. Статистические кривые. Понятие распределения данных. Ряд распределения. Построение ряда распределения. Атрибутивный и вариационный ряды распределения.

Построение графиков распределения. Полигон и гистограмма. Кумулята и огива. Различные способы построения кумуляты.

ТЕМА 3. Относительные и абсолютные величины

Понятие статистического показателя. Виды статистических показателей. Статистический показатель и статистическая переменная.

Понятие абсолютных величин. Единицы измерения: натуральные, условные, стоимостные. Виды абсолютных величин. Величины объема и уровня. Абсолютная разница.

Относительные величины. Способы построения относительных величин. Отчетная величина и базис. Виды базиса. Виды относительных величин: планового задания, выполнения плана, динамики, экономического уровня жизни, сравнения, координации, структуры. Интерпретация относительных величин. Цепные и базисные темпы роста.
ТЕМА 4. Описательная статистика

Средние величины. Понятие и интерпретация средней величины. Виды типических показателей: средняя арифметическая простая, средняя арифметическая взвешенная, средняя гармоническая, средняя геометрическая, степенные средние. Правило мажорантности средних.

Структурные средние. Понятие моды и модального интервала. Поиск моды по формуле ее ранга. Медиана. Сравнение моды, медианы и среднего.

Квартили, перцентили (процентили), децили. Построение блочной диаграммы. Новая трактовка графиков распределения.

Показатели вариации. Абсолютные и относительные показатели вариации. Понятие размаха, стандартного отклонения, дисперсии, коэффициента вариации. Использование относительных показателей вариации. Интерпретация данных с использованием показателей описательной статистики.

ТЕМА 5. Индексы

Понятие индексной величины. Индексы индивидуальные и сводные. Веса в индексном анализе. Правило выбора веса.

Индексы Ласпейраса и Пааше. Индексы физического объема реализации, цен и товарооборота. Индексы переменного и постоянного состава. Абсолютное и относительное сравнение экономических величин в динамике.

ТЕМА 6. Основные понятия теории вероятностей

Понятие вероятности события. Вероятность и статистика. Диаграммы Вейля и теория множеств. Свойства вероятности. Распределение данных и вероятности. Нормальное распределение, интеграл Лапласа. Асимметричное распределение. Условие поиска вероятности события.

ТЕМА 7. Теория выборочного наблюдения

Понятие статистического вывода. Понятие выборки и генеральной совокупности. Статистики и параметры. Стандартная ошибка. Виды выборок: случайная, механическая, стратифицированная, комбинированная, многофазная и пр.

Выборка с возвратом и без возврата. Особенности поиска стандартной (среднеквадратической ошибки).

Центральная предельная теорема (упрощенная формулировка). Определение вероятности свершения событий. Определение параметров выборки и генеральной совокупности при известном стандартном отклонении генеральной совокупности – использование таблиц нормального распределения.

ТЕМА 8. Доверительный интервал

Понятие доверительного интервала. Свойства и особенности построения доверительных интервалов. Виды доверительных интервалов. Понятие предельной ошибки.

ТЕМА 9. Гипотезы

Понятие гипотезы. Нулевая и альтернативная гипотезы. Формулировка гипотезы. Применение гипотез в статистическом анализе. Опровержение или принятие гипотезы.

ТЕМА 10. Корреляционный и регрессионный анализ

Понятие оценки связи между переменными. Оценка связи между количественными и качественными переменными. Парный коэффициент корреляции. Выборочный и генеральный коэффициенты корреляции. Корреляция и ковариация.

Коэффициенты Спирмена и Кендела.

Диаграммы рассеяния. Графическая оценка корреляционного анализа.

Понятие регрессии. Принцип построения регрессионных уравнений. Параметры регрессионного уравнения. Линия тренда. Метод наименьших квадратов.

ТЕМА 11. Временные ряды

Понятие временного ряда. Сезонные колебания, построение линии тренда. Скользящее среднее.

ТЕМАТИКА

(проверочные работы)

Примерная тематика домашних и контрольных работ
Проект №1. Формулировка темы исследования, поиск данных для исследования, классификация и описание данных, группировки и таблицы, графическое представление данных.

Проект №2. Описательная статистика по данным, отображение данных на графике.

Проект № 3. Применение вероятностного аппарата при статистическом исследовании.

Проект № 4. Оценка связи между переменными. Оформление исследования (PowerPoint презентация, отчет и пр.)
Пример задания для домашней исследовательской работы

Контрольная работа № 1. По материалам тем 1-5.

Контрольная работа № 2. По материалам тем 6-10.
Пример заданий для итогового контроля знаний

Контрольный вариант рассчитан на 2 академических часа работы для студента среднего уровня подготовленности. Студентам предлагается для решения тест с вариантами ответов.

Пример тестовых вопросов:

1. Статистика:

1. 
   наука, изучающая массовые явления, т.е. явления, протекающие в совокупностях объектов некоторого рода и между взаимодействующими совокупностями;
   
2. 
   процесс сбора и обработки сведений о фактах.
   
3. 
   Параметр выборки
   
4. 
   Верны варианты a и c
   
5. 
   Все варианты неверны