Учебно-методический комплекс по дисциплине «Математические методы в исторических исследованиях»

Скачать 0.7 Mb.

Название	Учебно-методический комплекс по дисциплине «Математические методы в исторических исследованиях»
страница	5/5
Дата публикации	20.11.2014
Размер	0.7 Mb.
Тип	Учебно-методический комплекс

100-bal.ru > История > Учебно-методический комплекс

1 2 3 4 5

Тематический план

Раздел 1. Тема 1. Введение. Процессы информатизации и математизации современных гуманитарных наук. Степени математизации научного знания. Развитие клиометрики и квантитативной истории в зарубежной и отечественной исторической науке. Развитие исторической информатики. Основные направления развития современной количественной истории.

Раздел 2. Тема 2. Основы теории множеств и математической логики. Канторовское понятие множества. Виды множеств. Логические операции над множествами. Математическая логика – теория верных рассуждений. Понятие о высказывании, как основном понятии математической логики. Логические связки.

Раздел 3. Тема 3. Основы теории вероятностей. Случайное событие. Виды случайных событий. Вероятность случайного события. Классическое определение вероятности. Обратная вероятность. Операции над вероятностями случайных событий. Случайная величина. Виды случайных величин. Основные свойства вероятности. Случайные величины и их распределения. Законы распределения: равномерное; нормальное; биномиальное. Числовые характеристики распределения (математическое ожидание, дисперсия, среднее квадратичное отклонение).

Раздел 4. Тема 4. Введение в математическую статистику. Дескриптивная статистика. Связь теории вероятностей и математической статистики. Виды признаков. Частота признака. Генеральная и выборочная совокупности. вычисление средних, дисперсии, среднеквадратического отклонения, коэффициента вариации. Доверительные интервалы для средних.

Раздел 4. Тема 5. Корреляционный анализ. Линейная корреляция. Парный линейный коэффициент корреляции. Коэффициент детерминации. Проверка значимости коэффициента корреляции. Понятие о нелинейной корреляции. Корреляционное отношение.

Раздел 4. Тема 6. Линейная регрессия (парная и множественная). Уравнение линейной регрессии. Интерпретация коэффициента регрессии. Множественный коэффициент корреляции. Критерии значимости уравнения регрессии. Уравнение множественной регрессии как статистическая объясняющая модель. Ограничения использования регрессионных моделей в исторических исследованиях.

Раздел 4. Тема 7. Факторный анализ. Классификация методов факторного анализа. Факторные нагрузки. Факторные веса. Доля суммарной дисперсии, объясняемой факторами. Ограничения использования факторного анализа в исторических исследованиях.

Раздел 4. Тема 8. Кластер-анализ. Классификация методов кластерного анализа. Иерархический метод, многомерная группировка. Многомерная классификация с использованием нечетких множеств.

Раздел 4. Тема 9. Анализ временных рядов. Этапы анализа временных рядов. Первичный анализ динамики ряда. Цепные и базисные, абсолютные и относительные, средние приросты, темпы роста и темпы прироста. Требования, предъявляемые к построению временного ряда в исторических исследованиях. Вычисление трендов. Сглаживание. Корреляция.

Раздел 4. Тема 10. Анализ качественных признаков. Построение таблиц сопряженности. Вычисление коэффициентов связи качественных признаков.

Раздел 5. Тема 11. Методы математического моделирования исторических процессов. Типы моделей динамики (статистические, имитационные, аналитические). Системы дифференциальных уравнений как основа для построения аналитических динамических моделей. Методы нелинейной динамики в задачах моделирования переходных и неустойчивых процессов. Синергетика в изучении историко-социальных процессов. Конечно-разностные уравнения как аппарат построения имитационных моделей. Понятие о марковских цепях. Возможности и ограничения имитационного моделирования исторических процессов.

5. Образовательные технологии

В проведении лекционных и практических занятий используются следующие образовательные технологии: вводная лекция, лекция-визуализация, лекция-информация, практические занятия, самостоятельная работа.

6. Учебно-методическое обеспечение самостоятельной работы студентов. Оценочные средства для текущего контроля успеваемости, промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины.

Раздел 2. Основы теории множеств и математической логики и Раздел 3. Основы теории вероятностей предусматривает решение задач по теме изучения дома.

Раздел 4. Математическая статистика предусматривает выполнение расчетных задач по каждой из тем дома.

Раздел 5. Методы математического моделирования исторических процессов предусматривает Интернет-поиск по теме изучения. Для этого студентам предлагается список ключевых слов – синергетика и история, клиодинамика, моделирование истории. Также предлагается самостоятельно ознакомиться с информационными бюллетенями Ассоциации «История и компьютер», представленных в электронном виде по адресу www.aik-sng.ru. В этих изданиях необходимо найти статьи, посвященные проблемам моделирования в истории. Результаты поиска должны быть оформлены в виде реферата.

Формами контроля самостоятельной работы по каждому из разделов дисциплины является проверка преподавателем заданий студентов (задач, расчетных задач и реферата) с выставлением оценки «зачтено» или «не зачтено».

ВОПРОСЫ ДЛЯ ПОДГОТОВКИ К ЭКЗАМЕНУ

1. Процессы информатизации и математизации современных гуманитарных наук.

2. Развитие клиометрики и квантитативной истории в зарубежной и отечественной исторической науке.

3. Основные направления развития современной количественной истории.

4. Основные характеристики массовых источников.

5. Альтернатива количественного анализа.

6. Основные характеристики качественного анализа.

7. Формы математизации научного знания.

8. Этапы клиометрического исследования.

9. Правильная постановка исследовательской задачи и ее роль в разработке изучаемой темы.

10. Дескриптивная статистика: основные понятия и характеристика.

11. Характеристики среднего значения признака.

12. Показатели меры вариации признака.

13. Понятие генеральной совокупности.

14. Выборочный метод.

15. Понятие репрезентативности выборки.

16. Виды выборочного изучения.

17. Кластерный анализ как средство типологического анализа.

18. Методика кластерного анализа.

19. Корреляционный анализ в археологии и исторической науке. Линейная корреляция.

20. Проверка значимости коэффициента корреляции.

21. Линейная регрессия (парная и множественная).

22. Понятие коэффициента детерминации.

23. Классификация методов факторного анализа.

24. Метод определения сравнительной достоверности источников.

25. Методы формирования системы репрезентативных данных источника.

26. Понятие репрезентативности «естественных выборок».

27. Суть метода «критерия знаков».

28. Математические методы в исторической науке в XIX веке.

29. Школа «Анналов», «тотальная» и количественная история.

30. Понятие и возможности информационных технологий в построении исторических реконструкций.

31. Проблемы исторического моделирования.

32. История использования математических методов в археологии.

33. Статистические методы обработки археологических данных.

34. Разработка классификации и типологии археологических объектов с помощью средств математической статистики и теории информации.

35. Математическое моделирование в исторической науке и в археологии.

36. Клиодинамика в реконструкции прошлого и прогнозах будущего.

37. Моделирование средствами фрактальной геометрии.

РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА
Абрамов В.К. Математические методы в исторических исследованиях. Саранск, 1988

Белова Е.Б., Бородкин Л.И., Гарскова И.М. Компьютеризованный статистический анализ для историков: учеб. пособие / под ред. Л.И. Бородкина и И.М.Гарсковой. М., 1999.

Бородкин Л.И. Многомерный статистический анализ в исторических исследованиях. М. : Изд-во МГУ, 1986.

Бородкин Л.И. Квантитативная история в системе координат модернизма и постмодернизма // Новая и новейшая история. 1998. №5.

Бородкин Л.И. Клиометрика: pro et contra (виртуальный диалог) // Экономическая история. Обозрение. Вып. 7. М., 2002. С. 114–132.

Воронов М.В., Мещерякова Г.П. Математика для студентов гуманитарных факультетов. Ростов н/Д: Феникс, 2002.

Гарскова И.М. Базы и банки данных в исторических исследованиях. М., 1994.

Грегори П. Поиск истины в исторических данных // Экономическая история: Ежегодник. 1999. М.: РОССПЭН, 1999. С. 471–492.

Дюран Б., Оделл П. Кластерный анализ. М., 1977.

Жуков Д.С., Лямин С.К. Моделирование исторических явлений и процессов средствами фрактальной геометрии // Информационный бюллетень Ассоциации «История и компьютер». 2006. № 34. С. 52

Жуков Д.С., Лямин С.К. Фрактальное моделирование социально-политических феноменов и процессов // Pro nunc. Современные политические процессы. 2011. Т. 10 №1. С. 161–171.

Информационные технологии в гуманитарных исследованиях: Сборник трудов. Новосибирск: НИИ МИОО НГУ, 1998.

Информационные технологии для историков: учеб. пособие к практикуму по курсу «Информатика и математика» / Ред. Л.И.Бородкин. М.: Изд-во МГУ, 2006.

История и Математика: Процессы и модели / Ред. Л.Е.Гринин, А.В.Коротаев, С.Ю.Малков. М., 2009.

Ковальченко И. Д., Бородкин Л. И. Аграрная типология губерний Европейской России на рубеже XIX—XX веков: (Опыт многомерного количественного анализа) // История СССР. 1979. № 1. С. 59-95.

Ковальченко И. Д., Бородкин Л. И. Современные методы изучения исторических источников с использованием ЭВМ: учеб. пособие. - М.: Изд-во МГУ, 1987.

Ковальченко И.Д. Методы исторического исследования. М., 1987.

Ковальченко И.Д., Бородкин Л.И. Структура и уровень развития районов Европейской России на рубеже XIX-XX веков (Опыт многомерного анализа) // История СССР. 1981. №1.

Ковальченко И.Д., Милов Л.В. Всероссийский аграрный рынок. XVIII - начало ХХ в. Опыт количественного анализа. М., 1974.

Количественные методы в исторических исследованиях: [учеб. пособие для вузов по специальности "История"] /Ред. Л.И. Бородкин, И.М. Гарскова, Т.Ф. Изместьева и др. М.: Высшая школа, 1984.

Количественные методы в советской и американской историографии: материалы совет.-американ. симпоз. в г. Балтиморе, 1979 г. и г. Таллине, 1981 г. М.: Наука, 1983.

Круг идей: Модели и технологии исторических реконструкций. Труды XI конференции ассоциации «История и компьютер». Москва-Барнаул-Томск, 2010.

Математические методы в социально-экономических и археологических ис-следованиях. М., 1981.

Математические методы и ЭВМ в историко-типологических исследованиях / Под ред. И.Д. Ковальченко. М., 1989.

Мазур Л.Н. Методы исторического исследования. Екатеринбург, 2010.

Методы количественного анализа текстов нарративных источников. М., 1983.

Миронов Б.Н. История в цифрах. Л., 1991.

Миронов Б.Н. Хлебные цены в России за два столетия (XVIII–XIX вв.). Л., 1985.

Миронов Б.Н., Степанов З.В. Историк и математика. М., 1975.

Нефедов С. А. Концепция демографических циклов. Екатеринбург, 2007.

Пейте Ф. Выборочный метод в переписях и обследованиях. М., 1965.

Проблемы математической истории: Математическое моделирование исторических процессов / Ред. Г. Г. Малинецкий , А. В. Коротаев. М.: ЛИБРОКОМ/URSS, 2008.

Тарасенко В.В. Фрактальная логика. М., 2002.

Турецкий В.Я. Математика и информатика. - 3-е изд., перераб. и доп. М.:ИНФРА-М, 2007.

Турчин П. В. Историческая динамика: На пути к теоретической истории. М.: Издательство ЛКИ, 2007.

Турчин П. В. Историческая динамика: На пути к теоретической истории. М., 2007.

Турчин П.В. Перспективы математической истории. Существует ли качественное различие между исторической и естественными науками? // История и Математика: Концептуальное пространство и направления поиска / Ред. П. В. Турчин, Л. Е. Гринин, С. Ю. Малков, А. В. Коротаев. М., 2007. С. 8—18.

Устинов В.А., Фелингер А.Ф. Историко-социальные исследования, ЭВМ и математика. М., 1973.

Фёдоров-Давыдов Г.А. О статистическом исследовании взаимовстречаемости признаков и типов предметов в археологических комплексах // Статистико-комбинаторные методы в археологии. М., 1970. С. 123 – 131.

Фёдоров-Давыдов Г.А. Статистические методы в археологии. М.: Высшая школа, 1987.

Хвостова К.В. Количественный подход в средневековой социально-экономической истории. М., 1980.

American Historical Review, February 1998.

Boldizzoni F. The Poverty of Clio: Resurrecting Economic History. Princeton University Press, 2011.

Greif A. Analytic Narratives. Oxford University Press, 1998.

Johnson, E.A. Counting "how it was": Quantitative history in West Germany. In: Historical Methods, 1988. Vol. 21.

Mandelbrot B.B Fractals: Form, Chance, and Dimension. San Francisco, 1977.

Mandelbrot B.B The Fractal Geometry of Nature. Oxford, 1982.

North D., Thomas R. The rise of the Western world: a new economic history, Cambridge University Press, 1973.

Oberwittler, D. From Coding to Decoding? An Analysis of Historical Social Research in Germany in the 1980s and Early 1990s. In: Historical Methods, Fall 1997, Vol. 30.

Welling, G. The Prize of Neutrality. A Study in computational history. Amsterdam, 1998.

1 Le Bohec Y. La Troisième Légion Auguste. Paris, 1989; Ле Боэк Я. Римская армия эпохи Ранней Империи/ Пер. с фр. М. Н. Челинцевой. - М., 2001.

2 Для наиболее полного ознакомления с различными видами отбора советуем обратиться к книге: Пейте Ф. Выборочный метод в переписях и обследованиях. М., 1965.

3 Миронов Б.Н. Хлебные цены в России за два столетия (XVIII–XIX вв.). Л., 1985.

4 Ковальченко И. Д., Бородкин Л. И. Аграрная типология губерний Европейской России на рубеже XIX—XX веков: (Опыт многомерного количественного анализа) // История СССР. 1979. № 1. С. 59—95.

5 Абдулганеев М.Г., Владимиров В.Н. Типология поселений Алтая VI–II вв. до н.э. Барнаул, 1997. 148 с.

6 Миронов Б.Н. История в цифрах. Л., 1991. С.67.

7 Ковальченко И.Д., Бородкин Л.И. Структура и уровень развития районов Европейской России на рубеже XIX–XX веков (Опыт многомерного анализа) // История СССР. 1981. №1.

8 Ковальченко И.Д. Методы исторического исследования. М., 1987. С. 365–366.

9 Там же. С. 366.

11 Нефедов С. А. Концепция демографических циклов. Екатеринбург, 2007.

12 Турчин П. В. Историческая динамика: На пути к теоретической истории. М., 2007. С. 176.

13 Mandelbrot B.B Fractals: Form, Chance, and Dimension. San Francisco, 1977; Ibid. The Fractal Geometry of Nature. Oxford, 1982.

14 Жуков Д.С., Лямин С.К. Моделирование исторических явлений и процессов средствами фрактальной геометрии // Информационный бюллетень Ассоциации «История и компьютер». 2006. № 34. С. 52

15 Жуков Д.С., Лямин С.К. Фрактальное моделирование социально-политических феноменов и процессов // Pro nunc. Современные политические процессы. 2011. Т. 10 №1. С. 161–171.

1 2 3 4 5

	Учебно-методический комплекс по дисциплине математические методы...		Учебно-методический комплекс дисциплины ен. Р. 2 (ЕН. Р. 1)«математические... Специальная дошкольная педагогика и психология с доп спец. Специальная психология
	Васильев е. П. Экономико математические методы и модели часть I Лукинова С. Г., Шатохина Л. В., Васильев Е. П. Экономико-математические методы и модели Часть I. Учебно-методический комплекс. –...		Учебно-методический комплекс по дисциплине «Методы оптимальных решений» Учебно-методический комплекс предназначен для студентов очной формы обучения, содержит план лекционных, практических и лабораторных...
	Учебно-методический комплекс по дисциплине «муниципальное право россии» Кипров И. А., кандидат исторических наук, доцент кафедры государственно-правовых дисциплин. Учебно-методический комплекс по дисциплине...		Учебно-методический комплекс учебной дисциплины «Математические методы в экономике» Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования города Москвы
	Учебно-методический комплекс по дисциплине "Страхование и актуарные... Программа курса «Страхование и актуарные расчеты» предназначена для реализации государственных требований к минимуму содержания и...		Курса «Математические методы в психологии» Выписка из образовательного стандарта по дисциплине «Математические методы в психологии»
	Геоинформационные технологии в исторических исследованиях Рабочая программа по курсу «гис-технологии в исторических исследованиях» составлена на основе требований Государственного образовательного...		Учебно-методический комплекс по дисциплине «математические модели... Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования
	Математические методы в социологических исследованиях Охватывают огромный круг вопросов, который в свою очередь требует определенной классификации		Учебно-методический комплекс по дисциплине сд. Ф история древнего мира Кузь в. В., кандидат исторических наук, доцент, заведующий кафедрой всеобщей истории
	Учебно-методический комплекс ростов-на-Дону 2009 Учебно-методический... Учебно-методический комплекс по дисциплине «Адвокатская деятельность и адвокатура» разработан в соответствии с образовательным стандартом...		Методические рекомендации к самостоятельной работе студентов по дисципли... Содержание внеаудиторной самостоятельной работы студентов по дисциплине «Математические методы в психологии» включает в себя различные...
	Учебно-методический комплекс по дисциплине опд. Ф. 11. История мировых религий Автор программы: Бардилева Ю. П., доцент кафедры истории, кандидат исторических наук		План чтения лекции по учебной дисциплине «Математические методы» Раздел №2 Учебные и воспитательные цели: изучить основные виды задач линейного программирования, их математические модели

Учебно-методический комплекс по дисциплине «Математические методы в исторических исследованиях»

Похожие: