Прикладной статистический анализ

О курсе

Целью курса является освоение статистической методологии сбора и обработки данных из различных источников, построения статистических моделей, формирования выводов и наглядного представления результатов анализа. Даются необходимые сведения из теории вероятностей и математической статистики. Приводятся примеры решения прикладных задач с использованием современного инструментария. Курс будет полезен широкому кругу студентов и специалистов, работающих со статистической информацией.

Результат

Способен осуществлять сбор, анализ и обработку статистических данных, информации, научно-аналитических материалов, необходимых для решения поставленных задач.
Способен выбрать инструментальные средства для обработки данных в соответствии с поставленной задачей, проанализировать результаты расчетов и обосновать полученные выводы.

Формируемые компетенции

Способен на основе описания процессов и явлений строить теоретические и эконометрические модели, анализировать и содержательно интерпретировать полученные результаты (ПК-4).

Способен использовать для решения аналитических и исследовательских задач современные технические средства и информационные технологии (ПК-9).

О преподавателях

Сиротин Вячеслав ПавловичЗаместитель руководителя департамента, Профессор, Факультет экономических наук, Департамент статистики и анализа данных; Заместитель заведующего лабораторией, Научно-учебная лаборатория измерения благосостояния, Факультет экономических наук

Входные требования

Базовые знания по математическому анализу и основам линейной алгебры.

Содержание курса

Неделя 1. Базовые понятия и задачи статистики.
Неделя 2. Сведения из теории вероятностей для построения статистических моделей.
Неделя 3. Оценивание параметров в практике статистического анализа.
Неделя 4. Статистическая проверка гипотез и ее приложения.
Неделя 5. Характеристики многомерной совокупности. Меры взаимосвязи признаков.
Неделя 6. Регрессионный анализ: элементы теории и практические приложения.
Неделя 7. Параметрическое и непараметрическое моделирования распределений.
Неделя 8. Выделение однородных групп объектов методами классификации.
Неделя 9. Снижение размерности признакового пространства и построение индексов .
Неделя 10. Модели временных рядов и их применение.

Профессии, специальности и направления подготовки	27.00.00 Управление в технических системах 19.00.00 Промышления экология и биотехнологии 41.03.04 Политология 38.00.00 Экономика и управление 42.03.05 Медиакоммуникации 02.00.00 Компьютерные и информационные науки 41.03.06 Публичная политика и социальные науки 01.00.00 Математика и механика 37.03.01 Психология 08.00.00 Техника и технологии строительства 39.03.01 Социология 11.00.00 Электроника, радиотехника и системы связи 06.03.01 Биология 42.03.02 Журналистика
Область деятельности	Инженерное дело, технологии и технические науки Науки об обществе Математические и естественные науки
Дата окончания записи	31.10.2030
Трудоёмкость в з.е.	3.0
Количество лекций	10
Дата ближайшего старта	01.11.2022
Дата окончания	31.12.2029
ID курса	cc793a3f803a4a63af05fc5a86306f0f
К-во обучающихся на версии курса	20448
Язык	Русский
Длительность	10 недель
Сертификат	Есть
Версия	9

Рецензии и оценки

Отсутствует текст отзыва.

Правообладатель

Платформа

Кол-во обучающихся

20448

01.11.2022