Статистика. Теория статистики

НЕГОСДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «ИНСТИТУТ МЕЖДУНАРОДНЫХ ЭКОНОМИЧЕСКИХ СВЯЗЕЙ»

Факультет мировой экономики и международной торговли

Кафедра Математики и информатики

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ

СТАТИСТИКА. ТЕОРИЯ СТАТИСТИКИ

Разработана в соответствии с ФГОС ВПО

Рекомендуется для направления подготовки

080200.62 – «Менеджмент»

Профиль подготовки

«­­Международный менеджмент»

Для студентов очного, очно-заочного и заочного отделения

Квалификация выпускника – бакалавр менеджмента

Москва

2013

УТВЕРЖДЕНО

на заседании Ученого Совета

ИМЭС

Протокол № 5 от 01.01.2001 г.

Данную программу разработал д. т.н., профессор кафедры Математики и информатики НОУ ВПО ИМЭС.

Предназначена для студентов очного, очно-заочного и заочного отделения.

Разработана в соответствии с ФГОС ВПО.

Обсуждена и рекомендована к утверждению

на заседании кафедры Математики и информатики

НОУ ВПО ИМЭС

Протокол № 3 от 01.01.2001 г.

Аннотация

программы учебной дисциплины

«Статистика. Теория статистики»

Дисциплина «Статистика. Теория статистики» предназначена для изучения студентами основ общей теории статистики и практики применения статистических методов при решении разнообразных экономических и управленческих задач.

Рабочая программа учебной дисциплины «Статистика. Теория статистики» предназначена для студентов очной, очно-заочной и заочной форм обучения, обучающихся по направлению 080200.62 «Менеджмент». Аннотация рабочей программы составлена на основании федерального государ­ственного образовательного стандарта третьего поколения по направлению 080200.62 «Менеджмент» и изучается в базовой части (Б2), Математического и естественно-научного цикла.

.

1. Цели и задачи дисциплины

Ознакомление студентов с основами статистической методологии и ее применения при исследовании социально-экономических процессов, протекающих как в отдельных отраслях, так и в национальной экономике в целом. Дисциплина «Статистика. Теория статистики» является основой и дает необходимый понятийный и математический аппарат для изучения дисциплин профессионального цикла.

2. Место дисциплины в структуре ООП

Учебная дисциплина «Статистика. Теория статистики» входит в базовую часть цикла общих математических и естественнонаучных дисциплин. Входные знания и умения студентов должны соответствовать курсу «Математика». Дисциплина «Статистика» является предшествующей для следующих дисциплин: «Маркетинг», «Теория менеджмента», «Методы принятия управленческих решений», «Учет и анализ», «Управление валютными рисками», «Статистика внешнеэкономической дея­тель­ности (ВЭД)».

3. Требования к результатам освоения дисциплины

Процесс изучения дисциплины направлен на формирование общекультурных компетенций: ОК-15.

В результате изучения дисциплины студент должен:

Знать: систему организации государственной статистики в Российской Федерации; процессы постановки аналитической задачи, процедуры сбора и систематизации первичных статистических данных и их наглядного представления; специфические методы и приемы, с помощью которых анализируется социальная и экономическая статистическая информация на микро - и макро - уровнях; порядок обобщения и возможности использования результатов статистического анализа.

Уметь: работать с нормативно-правовыми актами, научной литературой, методическими материалами в области статистики; анализировать качественное содержание социально-экономических явлений и процессов, выявлять причинно-следственные связи между их отдельными элементами; собирать, обрабатывать, систематизировать и обобщать первичную статистическую информацию; анализировать изменения социально-экономических явлений во времени и в пространстве; выявлять и измерять взаимосвязи между социально-экономическими явлениями и процессами; строить математические модели социально-экономических явлений и процессов, оценивать роли отдельных факторов в изменении этих явлений в пространстве и времени; прогнозировать социально-экономические ситуации на основе анализа текущих статистических данных.

Владеть: методами аналитической и структурной группировки статистических данных любой природы; методологией расчета интегральных статистических показателей; методологией и навыками статистического анализа социально-экономических явлений и процессов, интерпретации результатов такого анализа, а также разработки теоретических выводов и практических рекомендаций по результатам анализа.

Объем, содержание, разделы, учебно-методическое и информационно-материальное обеспечение дисциплины

4. Объем дисциплины и виды учебной работы

Вид учебной работы	Всего часов/ зачетных единиц
очное	очно-заочное	заочное
Аудиторные занятия (всего)	54/1,5	28/0,78	10/0,28
В том числе: Лекции	26/0,72	14/0,39	6/0,17
Семинары (практические занятия) (в т. ч. в интерактивной форме)	28/0,78	14/0,39	4/0,11
Самостоятельная работа (всего)	54/1,5	80/2,22	98/2,72
В том числе: Самостоятельная работа	9/0,25	35/0,97	53/1,47
Подготовка к экзамену	45/1,25	45/1,25	45/1,25
Вид итоговой аттестации	экзамен	экзамен	экзамен
Общая трудоемкость	108/3	108/3	108/3

5. Содержание дисциплины

5.1. Содержание разделов (тем) дисциплины

№ п/п	Наименование раздела (темы) дисциплины	Содержание раздела (темы)
1	2	3
1	Предмет и основ­ные задачи статистики как науки	Предмет статистики. Аналитическая и описательная статистика. Роль закона больших чисел в изучении статисти­ческих закономерностей. Метод ста­тистики, его отличительные особен­ности. Специфические приемы статистического изучения явлений и процессов. Роль качественного анали­за в статистике. Связь статистики с другими науками. Статистическая зако­номерность. Статистические совокуп­ности. Статистические признаки и их классификация. Организация государ­ственной статистики в Российской Фе­де­рации и международной статистики.
2	Статистическое наблюдение и статистические показате­ли. Формы представ­ления статисти­ческих данных	Требования, предъявляемые к соби­раемым статистическим данным. Формы организации и виды статисти­ческого наблюдения. Подготовка статистического наблюдения. Статис­тическая отчетность. Ошибки статисти­ческого наблюдения. Методы контроля данных наблюдения. Сущность и значение статистических показателей. Статистический показа­тель и его атрибуты. Классификация статисти­ческих показателей. Общие принципы построения относительных статисти­ческих показателей. Понятие о системах статистических показателей. Роль и значение статистических пока­за­телей в управлении экономикой и социальными процессами. Статисти­ческие таблицы. Подлежащее и ска­зуе­мое статистической таблицы. Построение таблиц. Виды статисти­ческих таблиц по характеру подлежа­щего. Основные виды графиков в статистике: полигон, гистограмма, кумулята, кри­вая Лоренца. Кривые распределения и их виды. Карто­граммы и картодиаграммы.
3	Средние вели­чи­ны и изучение вариации.	Однородность и вариация массовых явлений. Средняя арифметическая ве­ли­чина. Другие формы средних вели­чин: средняя гармоническая, средняя геометрическая, средняя квадрати­чес­кая. Средняя величина как выражение закономерности. Вариация массовых явлений. Построение вариационного ряда. Виды рядов. Ранжирование дан­ных. Структурные характеристики ва­риа­ционного ряда. Показатели разме­ра и интенсивности вариации. Момен­ты распределения и показатели его формы. Предельно возможные значе­ния показателей вариации и их приме­нение.
4	Группировка статистических материалов.	Значение и сущность группировки. Основ­ные виды группировок. Много­мерные группировки.
5	Выборочное наблюдение. Испытание статистических гипотез.	Причины применения выборочного наблюдения. Дискриптивная статис­тика и статистический вывод. Способы отбора, обеспечивающие репрезен­тативность выборки. Виды выборки. Ошибка выборки. Влияние вида выборки на величину ошибки выборки. Основные задачи, решаемые при применении выборочного метода. Распространение данных выборочного наблюдения на генеральную совокуп­ность. Малая выборка. Общие понятия о статистической проверке гипотез. Проверка гипотезы о законе распре­деления. Критерий согласия Пирсона и его применение. Проверка гипотезы о средних величинах. Основы дисперси­онного анализа. Экономические при­ме­ры применения выборочного метода и проверки статистических гипотез.
6	Корреляционно-регресси­он­ный анализ и модели­рова­ние статис­ти­ческих связей.	Понятие о статистической и корре­ляционной связи. Условия применения и ограничения корреляционно-регрес­сионного метода. Задачи корреля­ционно-регрессионного анализа и мо­де­лирования. Вычисление и интер­претация параметров парной линей­ной корреляции. Статистическая оцен­ка надежности параметров парной корреляции. Применение парного линей­ного уравнения регрессии. Вычисление параметров парной линейной корреляции на основе аналитической группировки. Коэффициент корреляции рангов.

1	2	3
		Параболическая корреляция. Гипер­болическая корреляция. Множест­венное уравнение регрессии. Меры тесноты связи в многофакторной системе. Вероятностные оценки параметров множественной регрессии и корреляции. Корреляционно-регрессионные модели (КРМ) и их применение в анализе и прогнозе. Измерение связи неколичественных признаков.
7	Статистическое изучение динамики.	Составляющие элементы динамики. Основная тенденция и колебания. По­ка­затели, характеризующие тенденцию динамики. Особенности показателей динамики для рядов, состоящих из от­но­сительных уровней. Средние пока­затели тенденции динамики. Методы выявления типа тенденции динамики. Методика измерения параметров трен­да. Методика изучения и показатели колеблемости. Измерение устойчи­вости в динамике. Сезонные колеба­ния и полное разложение дисперсии уровней динамического ряда. Прогно­зирование на основе тренда и колеб­ле­мости. Корреляция рядов динамики.
8	Индексный метод.	Понятие индекса. Индекс как показа­тель центральной тенденции. Агрегат­ные индексы. Системы индексов. Свой­­ства индексов. Индексный анализ взвешенной средней. Индекс струк­ту­ры. Построение индексов при обоб­ще­нии данных по единицам совокуп­ности и по элементам. Границы и усло­вия при­менения индексного метода.

5.2. Разделы (темы) дисциплины и междисциплинарные связи с обеспечиваемыми (последующими) дисциплинами

№ п/п	Наименование последующих дисциплин	Номера тем данной дисциплины, необходимых для изучения последующих дисциплин
1	2	3	4	5	6	7	8
1	Маркетинг	-	+	+	+	+	+	+	+
2	Методы приня­тия управлен­ческих реше­ний	-	-	+	+	+	+	-	+
3	Статистика ВЭД	-	+	+	-	+	+	+	+
4	Теория менедж­мента	-	-	+	+	-	+	+	+
5	Управление ва­лютными риска­ми	-	+	-	+	-	+	-	+
6	Учет и анализ	-	+	+	+	+	+	+	+

5.3. Разделы (темы) дисциплины и виды учебной работы

5.3.1Очное отделение (в часах)

№ п/п	Наименование раздела дисциплины	Часовой объем занятий по видам
Лек­ции	Семи­нары	СРС	Всего
1	2	3	4	5	6
1	Предмет и основные задачи статистики как науки	2	-	2	4
2	Статистическое наблюдение и статистические показатели. Формы представления статис­тических данных	4	4	7	15
3	Средние величины и изучение вариации	4	4	7	15
4	Группировка статистических материалов	2	4	8	14
5	Выборочное наблюдение. Испы­тание статистических гипотез	4	4	7	15
6	Корреляционно-регрессионный анализ и моделирование ста­тистических связей	4	4	8	16
7	Статистическое изучение динамики	2	4	8	14
8	Индексный метод	4	4	7	15
ИТОГО:	26	28	54	108

5.3.2. Очно-заочное отделение (в часах)

№ п/п	Наименование раздела дисциплины	Часовой объем занятий по видам
Лек­ции	Семи­нары	СРС	Всего
1	2	3	4	5	6
1	Предмет и основные задачи статистики как науки	1	-	10	11
2	Статистическое наблюдение и статистические показатели. Формы представления статис­тических данных	2	2	10	14
3	Средние величины и изучение вариации	2	2	10	14
4	Группировка статистических материалов	1	2	10	13
5	Выборочное наблюдение. Испы­тание статистических гипотез	2	2	10	14
6	Корреляционно-регрессионный анализ и моделирование ста­тистических связей	2	2	10	14
7	Статистическое изучение динамики	2	2	10	14
8	Индексный метод	2	2	10	14
ИТОГО:	14	14	80	108

5.2.3. Заочное отделение (в часах)

№ п/п	Наименование раздела дисциплины	Часовой объем занятий по видам
Лек­ции	Семи­нары	СРС	Всего
1	2	3	4	5	6
1	Предмет и основные задачи статистики как науки	1	-	12	13
2	Статистическое наблюдение и статистические показатели. Формы представления статис­тических данных	1	1	12	14
3	Средние величины и изучение вариации	-	-	12	12
4	Группировка статистических материалов	1	-	12	13
5	Выборочное наблюдение. Испы­тание статистических гипотез	1	1	12	14
6	Корреляционно-регрессионный анализ и моделирование ста­тистических связей	1	-	13	14
7	Статистическое изучение динамики	-	1	12	13
8	Индексный метод	1	1	13	15
ИТОГО:	6	4	98	108

Формы контроля

Текущий контроль (осуществляется лектором и преподавателем, ведущим семинарские занятия):

контрольные работы; домашние задания; промежуточное тестирование по отдельным разделам дисциплины.

Итоговый контроль знаний и умений по дисциплине:

экзамен по итогам изучения дисциплины

Образовательные технологии

В процессе освоения дисциплины «Статистика. Теория статистики» используются стандартные методы обучения:

лекции и семинарские (практические) занятия; компьютерные занятия; домашние работы; самостоятельная работа студентов; консультации преподавателей.

Основными составляющими интерактивного обучения являются интерактивные методы:

·  Творческие задания

·  Обсуждение сложных и дискуссионных вопросов и проблем.

6. Лабораторный практикум

не предусмотрен

7. Примерная тематика курсовых проектов (работ)

не предусмотрена

8. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины:

а) Основная литература

Общая теория статистики: Учебник / Под ред. – М.: ИНФРА-М, 2008. Елисеева . М., Юрайт, 2012. Громыко статистики: Практикум – М.: ИНФРА-М, 2013.

б) Дополнительная литература

Практикум по теории статистики: Учебное пособие / Под ред. – М.: Финансы и статистика, 2007. Елисеева . – М.: Высшее обра­зование, 2009. Статистика. Курс лекций. / Под ред. ­на. – М.: ИНФРА-М, 2002.

9. Материально-техническое обеспечение дисциплины:

Специально оборудованные кабинеты и аудитории: компьютерные классы, аудитории, оборудованные мультимедийными средствами обучения.

10. Методические рекомендации по организации изучения дисциплины:

Контроль знаний и умений студентов включает текущий и итоговый контроль. Текущий контроль осуществляется в виде домашних заданий и контрольных работ. Итоговый контроль осуществляется в виде письменного экзамена. Контрольные работы могут проводиться как в традиционной (письменной) так и в тестовой форме.

Перечень примерных вопросов к экзамену по дисциплине:

Предмет статистики. Аналитическая и описательная статистика. Роль закона больших чисел в изучении статисти­ческих закономерностей. Метод ста­тистики, его отличительные особен­ности. Специфические приемы статистического изучения явлений и процессов. Роль качественного анали­за в статистике. Связь статистики с другими науками. Статистическая зако­номерность. Статистические совокуп­ности. Статистические признаки и их классификация. Организация государ­ственной статистики в Российской Фе­де­рации и международной статистики Требования, предъявляемые к соби­раемым статистическим данным. Формы организации и виды статисти­ческого наблюдения. Подготовка статистического наблюдения. Статис­тическая отчетность. Ошибки статисти­ческого наблюдения. Методы контроля данных наблюдения. Сущность и значение статистических показателей. Статистический показа­тель и его атрибуты. Классификация статисти­ческих показателей. Общие принципы построения относительных статисти­ческих показателей. Понятие о системах статистических показателей. Роль и значение статистических пока­за­телей в управлении экономикой и социальными процессами. Статисти­ческие таблицы. Подлежащее и ска­зуе­мое статистической таблицы. Построение таблиц. Виды статисти­ческих таблиц по характеру подлежа­щего. Основные виды графиков в статистике: полигон, гистограмма, кумулята, кри­вая Лоренца. Кривые распределения и их виды. Карто­граммы и картодиаграммы. Однородность и вариация массовых явлений. Средняя арифметическая ве­ли­чина. Формы средних вели­чин: средняя гармоническая, средняя геометрическая, средняя квадрати­чес­кая. Средняя величина как выражение закономерности. Вариация массовых явлений. Построение вариационного ряда. Виды рядов. Ранжирование дан­ных. Структурные характеристики ва­риа­ционного ряда. Показатели разме­ра и интенсивности вариации. Момен­ты распределения и показатели его формы. Значение и сущность группировки. Основ­ные виды группировок. Много­мерные группировки. Причины применения выборочного наблюдения. Дискриптивная статис­тика и статистический вывод. Способы отбора, обеспечивающие репрезен­тативность выборки. Виды выборки. Ошибка выборки. Влияние вида выборки на величину ошибки выборки. Основные задачи, решаемые при применении выборочного метода. Распространение данных выборочного наблюдения на генеральную совокуп­ность. Малая выборка. Общие понятия о статистической проверке гипотез. Проверка гипотезы о законе распре­деления. Критерий согласия Пирсона и его применение. Проверка гипотезы о средних величинах. Основы дисперси­онного анализа. Экономические при­ме­ры применения выборочного метода и проверки статистических гипотез. Понятие о статистической и корре­ляционной связи. У словия применения и ограничения корреляционно-регрес­сионного метода. Задачи корреля­ционно-регрессионного анализа и мо­де­лирования. Вычисление и интер­претация параметров парной линей­ной корреляции. Статистическая оцен­ка надежности параметров парной корреляции. Применение парного линей­ного уравнения регрессии. Вычисление параметров парной линейной корреляции на основе аналитической группировки. Коэффициент корреляции рангов. Параболическая корреляция. Гипер­болическая корреляция. Множест­венное уравнение регрессии. Меры тесноты связи в многофакторной системе. Вероятностные оценки параметров множественной регрессии и корреляции. Корреляционно-регрессионные модели (КРМ) и их применение в анализе и прогнозе. Измерение связи неколичественных признаков. Составляющие элементы динамики. Основная тенденция и колебания. По­ка­затели, характеризующие тенденцию динамики. Особенности показателей динамики для рядов, состоящих из от­но­сительных уровней. Средние пока­затели тенденции динамики. Методы выявления типа тенденции динамики. Методика измерения параметров трен­да. Методика изучения и показатели колеблемости. Измерение устойчи­вости в динамике. Сезонные колеба­ния и полное разложение дисперсии уровней динамического ряда. Прогно­зирование на основе тренда и колеб­ле­мости. Корреляция рядов динамики. Понятие индекса. Индекс как показа­тель центральной тенденции. Агрегат­ные индексы. Системы индексов. Свой­­ства индексов. Индексный анализ взвешенной средней. Индекс струк­ту­ры. Построение индексов при обоб­ще­нии данных по единицам совокуп­ности и по элементам. Границы и усло­вия при­менения индексного метода.