Б2.Б.2 Статистика (теория статистики, социально-экономическая статистика)
Цель изучения
дисциплины
|
Изучение студентами общих принципов и положений статистики,
необходимых для практической и инженерной деятельности в условиях рыночной экономики
|
Содержание
дисциплины
|
Содержание тем дисциплины:
Тема 1. Предмет и задачи курса. Общие представления о статистике
Тема 2. Статистическое наблюдение
Тема 3. Сводка и группировка статистического материала
Тема 4. Абсолютные и относительные величины. Средние величины
Тема 5. Показатели вариации
Тема 6. Статистические распределения и их основные характеристики
Тема 7. Выборочное наблюдение
Тема 8. Корреляционная и регрессионная связь и ее статистическое изучение
Тема 9. Динамические ряды
Тема 10. Индексный метод анализа
|
Формируемые
компетенции
|
ОК-13, ОК-16, ПК-30, ПК-34
|
Знания, умения
и навыки,
получаемые
в результате изучения
дисциплины
|
В результате освоения дисциплины студент должен:
Знать:
● теорию элементарных функций;
● методы дифференцирования и интегрирования;
● исследование функциональных рядов и методы решения дифференциальных уравнений.
Уметь:
● применить аппарат математического анализа в задачах прогнозирования экономических показателей как элементов функционального ряда;
● использовать методы решений дифференциальных уравнений в теории массового обслуживания.
Владеть:
● языками программирования или программного обеспечения и уметь применять их для решения математических задач и получения дополнительной информации; ● способностью к абстракции, в том числе умением логически развивать отдельные формальные теории и устанавливать связь между ними; ● умением читать и анализировать учебную и научную математическую литературу, в том числе и на иностранном языке.
|
Используемые
инструментальные и программные
средства
|
Учебная обязательная и дополнительная литература, электронные учебники и другие ресурсы.
|
Формы
промежуточного
контроля знаний
|
Тесты, опросы, написание контрольной работы, лабораторные работы
|
Форма итогового
контроля знаний
|
Дифференцированный зачет
|
Б2.Б.23 Информационные технологии в менеджменте
Цель изучения
дисциплины
|
Изучение студентами основ организации современных информационных технологий и их применение в экономической и управленческой деятельности предприятий, рассмотрение основных принципов построения, внедрения и ведения специализированных информационных систем, создание у студентов целостного представления о процессах формирования информационного общества, а также формирование у студентов знаний и умений в области экономической и компьютерной подготовки, необходимых для успешного применения современных информационных технологий в сфере своей профессиональной деятельности на практике
|
Содержание
дисциплины
|
Содержание тем дисциплины:
Тема 1. Введение. Предмет, цель, методы и средства курса «Информационные технологии» Тема 2. Информационные процессы в управлении организацией Тема 3. Определение и задачи ИТ Тема 4. Автоматизированные технологии формирования управленческих решений Тема 5. Технологии аналитического моделирования в СППР Тема 6. Основы технологии экспертных систем Тема 7. Проектирование и организация информационных систем менеджмента Тема 8. Автоматизация процесса проектирования АИС Тема 9. Техническое и программное обеспечение ИТ управления организацией Тема 10. Компьютерные сети и коммуникации Тема 11. Глобальная сеть Интернет и Интернет-технологии Тема 12. Применение технологии мультимедиа в системах интеллектуальной поддержки управленческих решений
|
Формируемые
компетенции
|
ОК-16, ОК-17, ОК-18, ПК-20, ПК-21, ПК-32, ПК-33, 48
|
Знания, умения
и навыки,
получаемые
в результате изучения
дисциплины
|
В результате освоения дисциплины студент должен:
знать:
● основные понятия информационных технологий;
● понятия автоматизации информационных процессов в управлении;
● задачи информационной технологии управления;
● содержание, стадии разработки и результаты выполнения этапов проектирования автоматизированных информационных систем (АИС);
● роль конечного пользователя в процессе проектирования АИС;
● принципы построения современных информационных технологий;
● применение интернет-технологий в деятельности менеджера.
● организацию системы поддержки принятия управленческих решений;
● организацию системы интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений;
● современное состояние и тенденции развития информационных технологий;
● аппаратно-техническое и программное обеспечение информационных технологий;
● технологию создания баз данных;
● моделирование в рамках интегрированных пакетов;
● моделирование финансово-экономической деятельности предприятия;
● технологическом процессе обработки и защиты данных.
уметь:
● применять на практике навыки работы с универсальными пакетами прикладных программ для решения управленческих задач;
● применять на практике навыки работы со специализированными пакетами программ для решения управленческих задач;
● использовать для организации, хранения, поиска и обработки информации системы управления базами данных;
● использовать для представления сведений об информационных моделях рабочих мест технологии гипертекста, баз данных, мультимедиа;
● использовать для принятия решений технологии систем поддержки принятия решений;
● применять современные технические и программные средства информационных технологий для выполнения конкретной работы;
● ориентироваться на рынке пакетов прикладных программ и уметь выбрать оптимальных программный продукт для автоматизации своей деятельности;
● выступать постановщиком задач и уметь адекватно создать информационную модель предметной области, учитывающую последовательность обработки данных и структуру взаимосвязи между ними.
владеть:
● навыками применения на практике навыки работы с универсальными пакетами прикладных программ для решения управленческих задач;
● методами использования для организации, хранения, поиска и обработки информации системы управления базами данных;
● навыками использования для представления сведений об информационных моделях рабочих мест технологии гипертекста, баз данных, мультимедиа;
● практическими навыками применения современных технических и программных средств информационных технологий для выполнения конкретной работы.
|
Используемые
инструментальные и программные
средства
|
Учебная обязательная и дополнительная литература, электронные учебники и другие ресурсы.
|
Формы
промежуточного
контроля знаний
|
Тесты, опросы, написание контрольной работы, лабораторные работы
|
Форма итогового
контроля знаний
|
Дифференцированный зачет, экзамен
|
Б.2.Б.4 Методы принятия управленческих решений
Цель изучения
дисциплины
|
Сформировать у будущего специалиста в области государственного и муниципального управления готовность к профессиональной деятельности, умение использовать современные приемы и методы разработки, принятия и оптимизации управленческих решений в условиях конкурентной среды.
|
Содержание
дисциплины
|
Содержание тем дисциплины:
Тема 1. Понятие, значение и функции управленческого решения Тема 2. Типология управленческих решений и предъявляемые к ним требования Тема 3. Роль и значение лица, принимающего решения (ЛПР). Информационное обеспечение процесса принятия управленческого решения Тема 4. Основные этапы процесса принятия управленческого решения Тема 5. Анализ внешней среды и ее влияния на принятие и реализацию управленческого решения Teмa 6. Методы и модели, используемые при принятии управленческого решения Тема 7. Власть и организационная иерархия при разработке и принятии управленческого решения Тема 8. Организация и контроль выполнения управленческого решения Тема 9. Оценка эффективности и качества управленческого решения
|
Формируемые
компетенции
|
ОК-8, ОК-20, ПК-2, ПК-3, ПК-4, ПК-5, ПК-6, ПК-7, ПК-8, ПК-9, ПК-10, ПК-13, ПК-14, ПК-16, ПК-25, ПК-31, ПК-37
|
Знания, умения
и навыки,
получаемые
в результате изучения
дисциплины
|
В результате освоения дисциплины студент должен:
знать:
● основные современные концепции и принципы выработки управленческого решения; ● методологические подходы к оценке эффективности управленческих решений; ● экономические, правовые, социальные и технологические основы принятия управленческих решений.
уметь:
● анализировать и идентифицировать управленческие проблемы, требующие принятия решений , генерировать рекомендации для наиболее точного формулирования проблем; ● эффективно организовывать групповую работу на основе знания управленческих проблем с точки зрения лица, принимающего решение, а также всех людей, вовлеченных в проблемную ситуацию; ● распределять ответственность учитывать интересы в процессе разработки и принятия решения, определения уровней и принципов принятия решений, разработки алгоритма принятия решения при различных типах менеджмента; ● оценивать условия и последствия принятия и утверждения управленческого решения, готов работать в команде менеджеров, генерируя идеи и возможные альтернативы действий для выхода из проблемной ситуации; ● управлять конфликтными ситуациями в процессе разработки и принятия управленческого решения , правильно прогнозировать возможное развитие проблемной ситуации; ● использовать разнообразные методы и модели при разработке и принятии управленческих решений ;
владеть:
● методами и видами контроля реализации управленческих решений, способностью оценивать исполнение управленческих решений; ● навыками применения количественных и качественных методов анализа принятия управленческих решений и строить модели, используемые при принятии управленческого решения; ● статистическими и количественными методами решения организационно – управленческих задач.
|
Используемые
инструментальные и программные
средства
|
Учебная обязательная и дополнительная литература, электронные учебники и другие ресурсы.
|
Формы
промежуточного
контроля знаний
|
Тесты, опросы, написание контрольной работы, лабораторные работы
|
Форма итогового
контроля знаний
|
Дифференцированный зачет
|
Б2.В. Вариативная часть
Б2.В.ОД Обязательные дисциплины
Б2.В.ОД .1 Линейная алгебра
Цель изучения
дисциплины
|
Воспитание высокой математической культуры;
Привитие навыков современных видов математического мышления;
Привитие навыков использования математических методов и основ математического моделирования в практической деятельности.
|
Содержание
дисциплины
|
Линейная алгебра с элементами аналитической геометрии: операции над векторами и матрицами; системы линейных алгебраических уравнений; определители и их свойства; собственные значения матриц; комплексные числа; прямые и плоскости в аффинном пространстве; выпуклые множества и их свойства.; математический анализ и дифференциальные уравнения: предел последовательности и его свойства; предел и непрерывность функции; экстремумы функций нескольких переменных; неопределенный и определенный интегралы; числовые и степенные ряды; дифференциальные уравнения первого порядка; линейные дифференциальные уравнения с постоянными коэффициентами. Основные понятия линейной алгебры. Матрицы и операции над ними. Определители.
Правила Крамера. Исследование системы линейных уравнений. Линейное программирование. Метод последовательного исключения. Симплекс-метод. Решение системы линейных уравнений при помощи преобразований Гаусса. Преобразования однократного замещения. Переход от одного опорного решения к другому. Графическое решение задачи линейного программирования. Определение исходного опорного решения симплекс-методом. Решение Т-задачи.
Взаимно двойственные задачи линейного программирования. Балансовые модели. Открытые модели транспортных задач и транспортные задачи с ограничениями. Транспортные задачи. Модели транспортных задач и их свойства. Определение исходного опорного решения. Метод потенциалов.
|
Формируемые
компетенции
|
ОК-13, ПК-3, ПК-6, ПК-10, ПК-14, ПК-15
|
Знания, умения
и навыки,
получаемые
в результате изучения
дисциплины
|
В результате изучения дисциплины студенты должны:
● демонстрировать глубокое знание основных разделов элементарной математики;
● иметь глубокие знания базовых математических дисциплин и проявлять высокую степень их понимания, знать и уметь использовать на соответствующем уровне (базовом, повышенном, продвинутом):
● демонстрировать понимание основных теорем из различных математических курсов и умение их доказывать;
● уметь проводить доказательства математических утверждений, не аналогичных ранее изученным, но тесно примыкающих к ним;
● уметь решать математические задачи и проблемы, аналогичные ранее изученным, но более высокого уровня сложности;
● уметь решать математические задачи и проблемы из различных областей математики, которые требуют некоторой оригинальности мышления; обладать способностью понимать математические проблемы и выявлять их сущность;
● уметь переводить на математический язык простейшие проблемы, поставленные в терминах других предметных областей, и использовать превосходства этой переформулировки для их решения;
● уметь формулировать на математическом языке проблемы среднего уровня сложности, поставленные в нематематических терминах, и использовать превосходства этой переформулировки для их решения;
● знать некоторые языки программирования или программное обеспечение и уметь применять их для решения математических задач и получения дополнительной информации;
● демонстрировать способность к абстракции, в том числе умение логически развивать отдельные формальные теории и устанавливать связь между ними;
● обладать умением читать и анализировать учебную и научную математическую литературу, в том числе и на иностранном языке;
● уметь представлять математические утверждения и их доказательства, проблемы и их решения ясно и точно в терминах, понятных для профессиональной аудитории, как в письменной, так и устной форме.
|
Используемые
инструментальные и программные
средства
|
Учебная обязательная и дополнительная литература, электронные учебники и другие ресурсы.
|
Формы
промежуточного
контроля знаний
|
Тесты, опросы, написание контрольной работы, лабораторные работы
|
Форма итогового
контроля знаний
|
Экзамен
|
Б2.В.ДВ Дисциплины по выбору
Б2.В.ДВ.1
1. Теория вероятности и математическая статистика
Цель изучения
дисциплины
|
Воспитание достаточно высокой математической и статистической культуры; привитие навыков использования теорий вероятностей при осуществлении прогнозных расчетов и ситуаций
|
Содержание
дисциплины
|
Теория вероятностей и математическая статистика: случайные события; частота и вероятность; основные формулы для вычисления вероятностей; случайные величины; числовые характеристики дискретной и непрерывной случайных величин; нормальный закон распределения; генеральная совокупность и выборка; оценки параметров; корреляция и регрессия
|
Формируемые
компетенции
|
ОК-15, ОК-16, ОК-12, ПК-11, ПК-27, ПК-31, ПК-35, ПК-41
|
Знания, умения
и навыки,
получаемые
в результате изучения
дисциплины
|
В результате изучения дисциплины студенты должны:
● демонстрировать глубокое знание основных разделов элементарной математики;
● иметь глубокие знания базовых математических дисциплин и проявлять высокую степень их понимания, знать и уметь использовать на соответствующем уровне (базовом, повышенном, продвинутом):
● демонстрировать понимание основных теорем из различных математических курсов и умение их доказывать;
● уметь проводить доказательства математических утверждений, не аналогичных ранее изученным, но тесно примыкающих к ним;
● уметь решать математические задачи и проблемы, аналогичные ранее изученным, но более высокого уровня сложности;
● уметь решать математические задачи и проблемы из различных областей математики, которые требуют некоторой оригинальности мышления; обладать способностью понимать математические проблемы и выявлять их сущность;
● уметь переводить на математический язык простейшие проблемы, поставленные в терминах других предметных областей, и использовать превосходства этой переформулировки для их решения;
● уметь формулировать на математическом языке проблемы среднего уровня сложности, поставленные в нематематических терминах, и использовать превосходства этой переформулировки для их решения;
● знать некоторые языки программирования или программное обеспечение и уметь применять их для решения математических задач и получения дополнительной информации;
● демонстрировать способность к абстракции, в том числе умение логически развивать отдельные формальные теории и устанавливать связь между ними;
● обладать умением читать и анализировать учебную и научную математическую литературу, в том числе и на иностранном языке;
● уметь представлять математические утверждения и их доказательства, проблемы и их решения ясно и точно в терминах, понятных для профессиональной аудитории, как в письменной, так и устной форме.
|
Используемые
инструментальные и программные
средства
|
Учебная обязательная и дополнительная литература, электронные учебники и другие ресурсы.
|
Формы
промежуточного
контроля знаний
|
Тесты, опросы, написание контрольной работы, лабораторные работы
|
Форма итогового
контроля знаний
|
Экзамен
|
2. Математическая социология
Цель изучения
дисциплины
|
Формирование у студентов представления о современных математических методах в социологии, а также обучение навыкам вычислений на основе эмпирического материала при помощи математических методов.
|
Содержание
дисциплины
|
Априорная модель изучаемого явления. Эмпирическая и математическая системы. История SPSS. подготовка данных. определение переменных. ввод переменных и данных в матрицу в SPSS. Основа программы SPSS. Базисный модуль. Матрицы и способы их создания. Основы статистики в SPSS.
Проверка нормального распределения. Зависимость и независи-мость выборок.
Определение и типы шкал. Понятие о нормальном распределении. Тесты: t-тест Стьюдента, U-тест Манна и Уигни, тест Колмогорова-Смирнова и пр. Сравнение выборок. Обзор распространенных тестов для проверки гипотезы о среднем. Вероятность ошибки р.
Описательное представление отдельных переменных. Создание частотной таблицы, вычисление статистических характеристик или графическое представление. Переменные, относящихся к номинальной шкале. Порядковые переменные. Переменных, относящихся к интервальной шкале, но не подчиняющиеся нормальному распределению. Среднее значение, стандартное отклонение, стандартная ошибка.
Тесты значимости. Понятие об ошибке р . Проверка по средним значениям или медианам. Специализированные тесты. Обнаружение ошибок ввода. Частотный анализ.
Сравнение средних. Объединение случаев в группы и создание нового файла данных. Примеры вычислений. Сравнение двух независимых выборок. Сравнение двух зависимых выборок. Сравнение более двух независимых выборок. Апостериорные тесты.
Создание таблиц сопряженности. Выводы. Графическое представление таблиц сопряженности. Тест хи-квадрат. Критерий хи-квадрат с поправкой на правдоподобие.
Меры связанности для переменных с числовой шкалой. Меры связанности для переменных с интервальной шкалой. Меры связанности для переменных с номинальной шкалой. Меры связанности для переменных с порядковой шкалой.
Тесты Хи-квадрат. Тест Фишера. Лямбда Уилкса. Критерий Фишера. Тау тест Гудмена-Крускала. Коэффициент неопределенности. Другие меры связанности.
Столбчатые диаграммы. Частотные показатели. Меню диалогового окна. Простая столбчатая диаграмма. Линейчатые диаграммы. Диаграммы с областями. Круговые диаграммы. Гистограммы. Диаграммы рассеяния. Построение диаграммы по данным сводной таблицы.
Однофакторный и многофакторный дисперсионный анализ.. Сравнение двух зависимых или независимых выборок. Линейный анализ множественных ответов. Дихотомный метод. Анализ множественных ответов на основе таблиц сопряженности. Таблицы сопряженности с дихотомными наборами. Категориальный метод. Определение наборов. Таблицы сопряженности с категориальными наборами. Упражнение.
Простой анализ (одна независимая переменная). Множественный анализ (несколько независимых переменных). Бинарная логистическая регрессия выявляет зависимость дихотомической переменной от некой другой переменной, относящейся к любой шкале. Пробит-анализ. Множественная логистическая регрессия. Порядковая регрессия. Метод нелинейной регрессии.
Снижение размерности. Шкалы. Тест Иглехарда. Таблица Анова. Классификация. Анализ обработанных случаев. Построение структурных матриц и их интерпретация.
Сжатие признакового пространства. Факторная нагрузка. Интерпретация факторов. Вращение. Оси вращения. Таблицы и их анализ. Графики и результаты.
Принцип кластерного анализа. Меры разброса. Диаграммы рассеяния. Кластерный анализ при больших выборках. Кластерный анализ при малых выборках. Иерархический кластерный анализ.
|
Формируемые
компетенции
|
ОК-15, ОК-16, ОК-12, ПК-11, ПК-27, ПК-31, ПК-35, ПК-41
|
Знания, умения
и навыки,
получаемые
в результате изучения
дисциплины
|
В результате изучения дисциплины студент должен:
знать:
● точечное и интервальное оценивание статистической достоверности;
● выборочный метод и его разновидности;
● математико-статистические методы описания и анализа количественных данных;
● допущения и ограничения для различных методов математико-статистического анализа.
уметь:
● выбирать методы математико-статистического анализа с учетом специфики данных;
● делать вывод о статистической достоверности обнаруженных зависимостей;
● содержательно интерпретировать количественные данные;
● писать научные отчеты с использованием анализа количественных данных.
владеть:
● методами математико-статистического анализа с учетом специфики данных;
● навыками делать вывод о статистической достоверности обнаруженных зависимостей;
● способностью содержательно интерпретировать количественные данные;
● навыками написания научных отчетов с использованием анализа количественных данных.
|
Используемые
инструментальные и программные
средства
|
Учебная обязательная и дополнительная литература, электронные учебники и другие ресурсы.
|
Формы
промежуточного
контроля знаний
|
Тесты, опросы, написание творческой работы (эссе)
|
Форма итогового
контроля знаний
|
Дифференцированный зачет
|
Б2.В.ДВ.2
1. Эконометрика
Цель изучения
дисциплины
|
Получение учащимися знаний и навыков по эконометрическим методам, необходимым для выявления и проверки зависимостей, описания, анализа и прогнозирования реальных экономических процессов; овладение математическими методами, используемыми для количественной оценки экономических явлений и процессов; овладение практическими навыками в построении эконометрических моделей при изучении экономических явлений и процессов с использованием компьютерных технологий.
|
Содержание
дисциплины
|
Содержание тем дисциплины:
Тема 1. Введение в эконометрику
Тема 2. Элементы линейной алгебры, теории вероятностей, математики и статистики
Тема 3. Парная регрессия и корреляция в эконометрических исследованиях
Тема 4. Многофакторный регрессионный анализ
Тема 5. Системы эконометрических уравнений
Тема 6. Временные ряды и прогнозирование
Тема 7. Динамические эконометрические модели
|
Формируемые
компетенции
|
ОК-15, ОК-16, ОК-12, ПК-11, ПК-27, ПК-31, ПК-35, ПК-41
|
Знания, умения
и навыки,
получаемые
в результате изучения
дисциплины
|
В результате освоения дисциплины студент должен:
знать: понятийный аппарат и основные принципы эконометрического моделирования; методы сбора и анализа статистической информации; концепции эконометрического анализа сложных экономических явлений; методы количественной оценки социально-экономических процессов; существующие методы и модели, применяемые при анализе, расчете и прогнозировании экономических явлений и процессов; основные методологические подходы и принципы применения аппарата эконометрического моделирования в прикладных исследованиях; базовые типы эконометрических моделей; статистические методы оценивания параметров эконометрических моделей; технологию статистической проверки гипотез о наличии и особенностях зависимостей между экономическими параметрами; приемы интерпретации результатов эконометрического моделирования;
уметь: осуществлять постановку задач при разработке статистических моделей, содержательно интерпретировать формальные результаты моделирования, оценивать точность полученных результатов; корректно осуществлять спецификацию эконометрических моделей; выявлять взаимосвязи между экономическими явлениями и количественно оценивать их параметры; проверять адекватность построенных моделей и значимость их параметров; применять полученные знания и навыки эконометрического анализа в решении экономических задач на макро- и микроуровне; осуществлять прогнозные расчеты с помощью построенных эконометрических моделей; пользоваться программным обеспечением для расчета оценок параметров эконометрических моделей;
владеть: методикой сбора и обработки экономической информации; знаниями и навыками эконометрического анализа; навыками использования методов количественной оценки экономических явлений и процессов; принципами и методами построения эконометрических моделей, оценки их качества и интерпретации результатов; навыками построения и оценки регрессионных моделей; навыками обработки динамических рядов.
|
Используемые
инструментальные и программные
средства
|
Учебная обязательная и дополнительная литература, электронные учебники и другие ресурсы.
|
Формы
промежуточного
контроля знаний
|
Тесты, опросы, написание творческой работы (эссе)
|
Форма итогового
контроля знаний
|
Дифференцированный зачет
| |
