Календарный план

Календарный план

Дата	Тема	Основные аспекты	Задания, сроки выполнения
1-я неделя	Глава I. Исходные данные	1.  Понятие основных терминов (элементы, переменные, наблюдения) и как они используются в статистике. 2.  Понимание различия между количественными и качественными исходными данными; одновременными исходными данными и данными, полученными в разное время. 3.  Как появляются ошибки в исходных данных. 4.  Знать суть описательной статистики и предсказательной. 5.  Различие между генеральной совокупностью и выборкой. 6.  Понимать роль выборки в предсказании поведения генеральной совокупности.	Упр. 2,4,6,8,10,12,14, 22,24
2-я неделя	Глава II. Табличные и графические методы представления исходных данных.	1.  Понять, как конструировать для качественных исходных данных: - частотное и относительное частотное распределения; -  Полосной график и кусочный. 2.  Как конструируются и интерпретируются для количественных исходных данных: -  частотное и относительное частотное распределения; -  накопленное частное и накопленное относительное частное распределения. 3.  Как образовать гистограммы и другие графические изображения исходных данных. 4.  Понять роль компьютеров в описательной статистике.	Упр. 2,6,10,12,16,20,24,26,30,34,42,48 – Перечислить возможность компьютеров.
3-я неделя	Глава III. Численные методы.	1.  Понимание характеристик расположения. 2.  Уметь находить среднюю, медиану, моду, квартили, процентные точки. 3.  Понятие меры рассеивания. 4.  Уметь находить ранг, дисперсию, стандартное отклонение, коэффициент вариации. 5.  Понятие z - оценок. 6.  Уметь находить и интерпретировать ковариацию и корреляцию. 7.  Уметь вычислять характеристики на компьютере.	Упр. 62,64,68,76. Выполнить исследование, аналогичное случаям, описанным на стр. 110,111. Тест –по первым трем главам.
4-я неделя.	Глава VII. Выборки и их распределения (без раздела 7.8)	1.  Понимание и важность выборки и как результаты анализа характеристик выборки могут быть использованы для определения характеристик генеральной совокупности, таких как средняя, стандартное отклонение, коэффициент пропорции. 2.  Знать, как случайные выборки выбираются. 3.  Понимание концепции выборочного распределения. 4.  Знание центральной предельной теоремы и ее роли. 5.  Знание свойств точечных оценок. 6.  Знание основных терминов: простая случайная выборка, выборка с возвратом, без возврата, выборочное распределение, точечная оценка, стандартная ошибка.	Упр. 56,58,66, 70,74.
5-я неделя.	Глава VIII. Интервальные оценки	1.  Знать, как конструировать и интерпретировать интервальную оценку среднего генеральной совокупности и коэффициента пропорции. 2.  Понимать концепцию ошибки выборки. 3.  Использовать знание о выборочном распределении для вероятностного заключения об ошибке выборки. 4.  Понимать t – распределение. 5.  Определять размер случайной выборки, необходимый для определения характеристик генеральной совокупности с определенным уровнем точности. 6.  Знать и понимать термины: доверительный интервал, коэффициент доверительности, уровень доверительности, точность, ошибка выборки, степени свободы.	Упр. 54,56,64,68. Выполнить исследование, аналогичное случаю «Computer Case» стр. 310. 12.10.
6-я неделя.	Глава IX. Проверка гипотез.	1.  Знать, как формулировать и проводить испытания гипотез. 2.  Понимать типы ошибок 3.  Определять вероятности появления ошибок I и II рода 4.  Знать, как вычислять и интерпретировать значения Р 5.  Определять размер случайной выборки, необходимый для сохранения вероятностей ошибок при испытании гипотез 6.  Знать термины: нулевая гипотеза, альтернативная гипотеза, ошибки I и II рода, критическое значение, уровень значимости, односторонний тест, двусторонний тест	Упр. 72,74,78,84. Выполнить исследование, аналогичное «Computer Case» стр. 363.
7-я неделя	Глава X. Случай 2-х генеральных совокупностей.	1.  Уметь применять интервальные оценки для проверки гипотез о различии средних двух генеральных совокупностей. 2.  Знать свойства выборочного распределения различия между средними двух выборок. 3.  Использовать t – распределение для статистического предсказания о различии средних двух генеральных нормально распределенных совокупностей с одинаковыми дисперсиями. 4.  Понимать суть оценивания дисперсий. 5.  Анализировать различие средних двух генеральных совокупностей, когда выборки независимы и когда они подобраны. 6.  Уметь применять интервальные оценки для проверки гипотез о различии коэффициентов пропорции двух генеральных совокупностей. 7.  Знать свойства выборочного распределения различия между двумя коэффициентами пропорции.	Упр. 40,44,46,48. Выполнить исследование «Computer Case» стр. 400
		1.
8-я неделя.	Глава XII. Тесты на при - годность и независимость.	1.  Знать, как формулировать тест на пригодность. 2.  Знать, как использовать данные выборки для проверки на независимость двух переменных. 3.  Уметь использовать «хи-квадрат» распределения для тестирования. 4.  Использовать таблицы для тестирования на независимость.	Упр. 28,30,34,38. Тест по главам IX-XII.
9-я неделя	Глава XIII. Анализ вариаций (без разделов 13.6, 13.7)	1.  Понимать, как анализ дисперсий может быть использован, если средние, больше чем двух генеральных совокупностей, равны. 2.  Знать необходимость процедуры анализа дисперсий. 3.  Применять F – распределения для анализа дисперсий. 4.  Понимать суть ANOVA –таблиц.	Упр. 6,8,14,18,26,30.
10-я неделя.	Глава XIV. Простейшая линейная регрессия.	1.  Понимать суть регрессионного анализа для построения уравнения регрессии. 2.  Понимать разницу между регрессионной моделью и регрессионным уравнением. 3.  Суть метода наименьших квадратов. 4.  Вычислять коэффициент корреляции. 5.  Понимать суть статистического предсказания. 6.  Уметь использовать доверительные интервалы для оценок переменных.	Выполнить «Computer Case» Стр. 572
11-я неделя	Глава XV. Многомерная линейная регрессия	1. Интерпретировать коэффициенты линейной регрессии. 2. Понимать роль компьютеров. 3. Понимать суть многомерной регрессионной модели.	Выполнить «Computer Case» Стр. 626 Тест по последним главам (XIII, XIV, XV)
12-я неделя	Глава XVII. Индексы	1. Суть индексов в бизнесе и экономике. 2. Вычисление индексов.
13-я и 15-я недели	Методы прогнозирования	Временные ряды. Горизонт прогнозирования Экспоненциальное сглаживание. Индексы сезонности.

Примечание: все упражнения содержатся в [5].