Ном 1: “Основные особенности современной методологии сбора, накопления, обработки и анализа информации часть 1”
Скачать 83.51 Kb.
|
| НОМ 1: “Основные особенности современной методологии сбора, накопления, обработки и анализа информации ЧАСТЬ 1” Современные информационные технологии позволяют методологию сбора, накопления, обработки и анализа информации перевести на новый более высокий уровень. На этом уровне информация собирается, накапливается, обрабатывается и осмысливается в реальном времени. Можно говорить об информационном мониторинге не только применительно к большим общественным (экономическим, социальным) объединениям, но и применительно к более мелким хозяйствующим субъектам, вплоть до отдельных фирм. Во всех этих случаях используется единая статистическая методология сбора, обработки и осмысления информации. Дисциплина “статистика” знакомит учащихся с базовым инструментарием сбора, обработки и анализа данных. Методическая особенность и трудность курса “статистика” состоит в том, что, наряду с тематическими стандартами статистики, необходимо также определить студентам общие статистические понятия, которые носят универсальный, общестатистический характер. Задачей курса является:
В результате изучения разделов статистики учащийся должен: иметь представление:
знать:
уметь:
Изучение дисциплины “статистика” базируется на естественнонаучной дисциплине “Математика и информатика” и предполагает использование студентами компьютера на персональном уровне с максимальным учетом, как степени подготовки студента, так и его индивидуальных способностей при общении с компьютером и овладении информационными технологиями. Российский Государственный торгово-экономический университет предоставляет полный комплекс образовательных услуг в части методологии сбора, накопления, обработки и анализа информации. Приведем базовый перечень тем, сосредоточенных в различных статистических курсах. Данные курсы (лекции, семинары) можно поделить на две большие группы: курсы, посвященные общей теории статистики и специализированные курсы (коих насчитывается несколько десятков), отражающие особенности отдельных отраслей экономики и социальной сферы. Базовый перечень тем дисциплины “Статистика” Раздел 1. Зачем нужна статистика? Тема 1. Статистика методология сбора, обработки и истолкования общественно-значимой информации. Тема 2. Введение в статистику. Источники статистической информации. Специализированная статистика: статистика продукции, статистика услуг, статистика численности работников и использования рабочего времени, статистика производительности труда, статистика заработной платы, статистика основных фондов, статистика научно-технического прогресса, статистика себестоимости продукции, статистика финансов, статистика торговли, социальная статистика. Тема 3. Основные статистические показатели, характеристики. Показатели среднего, вариации и некоторые другие. Простая и взвешенная средняя, дисперсия и стандартное отклонение. Раздел 2. Введение в теорию вероятностей. Тема 4. Введение в теорию вероятностей. Природа вариации данных в статистических совокупностях. Случайная, стохастическая компоненты. Два подхода к построению теории вероятности: эмпирический, частотный и теоретико-множественный, аксиоматический. Тема 5. События и их вероятности. Правила сложения, умножения вероятностей, зависимые, независимые события. Выборочное пространство. Диаграммы Венна. Тема 6. Элементы комбинаторики. Перестановки, сочетания. Вычисление вероятности выигрыша в ряде популярных общенациональных игр. Биномиальное распределение. Раздел 3. Основы статистической теории. Тема 7. Анализ взаимосвязи данных. Деление признаков на факторные и результативные. Корреляция, регрессия. Корреляция мера связи, регрессия форма связи. Тема 8. Выборочный метод. Генеральная и выборочная совокупность. Выборочная средняя, дисперсия и стандартное отклонение. Параметры генеральной совокупности. Тема 9. Проверка статистических гипотез на примере нормально распределенных статистических совокупностей. Оценка среднего и дисперсии генеральной совокупности. Ошибки первого и второго рода. Тема 10. Сравнение двух нормальных выборок. Обсуждение случаев, когда соответствующие дисперсии известны и неизвестны соответственно. Оценка эффективности рекламной кампании. Раздел 4.Статистический анализ динамики. Основы прогнозирования. Тема 11. Ряды динамики в социально-экономической практике, индексы. Показатели изменчивости уровней ряда. Хронологическая средняя. Стационарные и нестационарные временные ряды. Тема 12. Выделение тренда, сезонной, случайной и некоторых других компонент. Анализ и синтез временных рядов. Аддитивные и мультипликативные методы анализа и синтеза временных рядов. Метод скользящих средних. Критерии существования тренда и сезонной компоненты временного ряда. Автокорреляционные свойства временных рядов. Тема 13. Статистический прогноз. Экстраполяция перспективная и ретроспективная. Интерполяция. Свойство инерционности социально-экономических статистических показателей. Краткосрочное прогнозирование метод экспоненциального сглаживания. Раздел 5. Многомерный статистический анализ. Тема 14. Введение в методы многомерного статистического анализа. Факторный анализ метод поиска небольшого количества скрытых переменных факторов, ответственных за большую часть изменчивости в исходных многомерных данных. Дискриминантный анализ ориентирован на разработку методов решения задач различения (дискриминации) объектов наблюдения по определенным признакам. Кластерный анализ это совокупность методов, позволяющих классифицировать многомерные наблюдения, каждое из которых описывается набором исходных переменных. Методы многомерного шкалирования разрабатывались и применяются на практике для исследования сложных явлений и процессов, не поддающихся непосредственному описанию и моделированию. Тема 15. Факторный анализ, качественное введение. Сущность методов факторного анализа. Метод главных компонент. Разложение дисперсии в факторном анализе. Метод главных факторов. Вращение пространства факторов. ЛИТЕРАТУРА к теоретической части
Российский Государственный торгово-экономический университет предоставляет не только возможность получения теоретических знаний по теме статистического анализа, но и возможность получения оперативных навыков по сбору, накоплению, обработке и анализу статистической информации. РГТЭУ предоставляет тренинги на базе современных пакетов прикладных программ (STATISTICA, SPSS и пр.). Приведем перечень тем в рамках данных тренингов. Вычислительный практикум. Освоение статистического пакета STATISTICA Тема 1.Введение в теорию вероятностей. Семинар №1. События и их вероятности. Правила сложения, умножения вероятностей, зависимые, независимые события и прочее. Семинар №2. Элементы комбинаторики. Перестановки и сочетания на ряде примеров. Биномиальное распределение. Идея метода проверки статистических гипотез. Тема 2.Введение в статистический пакет STATISTICA. Семинар №3. Пакет STATISTICA в сравнении с рядом других статистических пакетов. Рынок статистических пакетов. Ввод информации с клавиатуры, работа с электронной таблицей пакета STATISTICA. Генерация искусственных статистических совокупностей на базе датчика случайных чисел пакета STATISTICA. Иллюстративные примеры. Тема 3.Основы теории вероятности в примерах и задачах. Семинар №4. Вычисление вероятностей различного рода событий на ряде примеров. Биномиальное распределение. Испытания Бернулли. Тема 4.Основы статистической теории. Семинар №5. Основные статистические показатели. Средняя, средняя взвешенная, дисперсия простая и взвешенная. Семинар №6. Анализ взаимосвязи. Корреляция и регрессия. Примеры. Семинар №7. Продолжение темы корреляционного и регрессионного анализа. Примеры. Семинар №8. Знакомство с различными функциями распределения на примере изучения вероятностного калькулятора, встроенного в пакет STATISTICA. Семинар №9. Выборочный метод. Проверка статистических гипотез. Тема 5.Анализ динамики. Элементы прогнозирования. Семинар №10. Временные ряды. Построение полностью искусственного временного ряда для иллюстрации метода декомпозиции временного ряда динамики. Семинар №12. Анализ и синтез временных рядов на ряде конкретных примеров. Семинар №13. Элементы прогнозирования на ряде примеров. Тема 6.Многомерный статистический анализ. Семинар №14. Факторный анализ. Введение. Построение полностью искусственного примера, иллюстрирующего принципы использования факторного анализа. Семинар №15. Факторный анализ II. Разбор задач из области психологии, спорта и шоу бизнеса. ЛИТЕРАТУРА к вычислительному практикуму:
|
Добавить документ в свой блог или на сайт
Похожие:
 | 2 Курс «Математика и информатика» Понятие информации, общая характеристика процессов сбора, передачи, обработки и накопления информации |  | Программа по формированию навыков безопасного поведения на дорогах... Понятие информации; общая характеристика процессов сбора, передачи, обработки и накопления информации; технические и программные... |
| Задача накопления, обработки и распространения (обмена) информации... Поскольку в эпоху книгопечатания основным носителем накапливаемой информации стала бумага, технологию накопления и распространения... | | Использование икт на уроках английского языка Словарю методических терминов” (авторы: Э. Г. Азимов, А. Н. Щукин), то мы найдем следующее определение: информационные технологии... |
| Реферат «Мировые информационные сети. Основные свойства, примеры и особенности» Информационная сеть сеть, предназначенная для сбора, обработки, хранения и передачи данных | | Программа дисциплины «Научный семинар кафедры методов сбора и анализа... Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления 39. 04. 01 «Социология»... |
| Учебно-методический комплекс дисциплины дс. Ф. 2 Интернет технологии... Целью преподавания дисциплины является ознакомление студентов с понятием информационные ресурсы, общей характеристикой процессов... | | Рабочая программа дисциплины в10 Интернет технологии и ресурсы образовательной... Целью освоения дисциплины является: ознакомление студентов с понятием информационные ресурсы, общей характеристикой процессов сбора,... |
| Что изучает информатика? Способы представления, накопления, обработки информации с помощью технических средств | | Новый Гуманитарный Университет Натальи Нестеровой Факультет туризма... Возрастающий интерес к статистике вызван современным этапом развития экономики в стране, формирования рыночных отношений. Это требует... |
| 1 Фазы информационного цикла и их модели Информационная технология (ИТ) совокупность средств и методов сбора, обработки и передачи данных (первичной информации) для получения... | | Рабочая программа дисциплины (модуля) «Статистические методы исследования юридически значимой информации» является освоение закономерностей сбора, обработки, оценки и... |
| Урока Общие сведения: Класс Компьютер ( от англ. Computer – вычислитель) – это программируемое электронное устройство, предназначенное для накопления, обработки... | | Краткое содержание курса Понятие информации. Способы, методы ее сбора, хранения, обработки. Системы счисления. Единицы измерения |
| Федеральное агентство по образованию Понятие информации. Способы, методы ее сбора, хранения, обработки. Системы счисления. Единицы измерения | | Программа по формированию навыков безопасного поведения на дорогах... Информатика наука об информации и технических средствах ее сбора, хранения, обработки, передачи |
