Партнерка на США и Канаду по недвижимости, выплаты в крипто
- 30% recurring commission
- Выплаты в USDT
- Вывод каждую неделю
- Комиссия до 5 лет за каждого referral
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования
«Национальный исследовательский университет
«Высшая школа экономики»
Факультет Бизнеса и Менеджмента
Школа Бизнес-информатики
Кафедра бизнес-аналитики
Программа дисциплины
«Прогностическая аналитика
для направления 38.04.05. «Бизнес-информатика» для магистерской программы «Бизнес-информатика»
Разработчики программы:
, к. э.н., *****@***ru
, *****@***ru
Одобрена на заседании кафедры
бизнес-аналитики «____»______________ 2015 г.
Зав. кафедрой ________________________
Утверждена академическим советом образовательной программы «Бизнес-информатика» «____»______________ 2015 г.
Академический руководитель __________________________
Москва, 2015
Ι. Область применения и нормативные ссылки
Настоящая программа учебной дисциплины устанавливает минимальные требования к знаниям и умениям студента и определяет содержание и виды учебных занятий и отчетности.
Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления 38.04.05 «Бизнес-информатика» подготовки магистра, обучающихся по магистерской программе «Бизнес-информатика».
Программа разработана в соответствии с:
· образовательным стандартом Федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», уровень подготовки: магистр, утвержденным Ученым советом Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики», Протокол от 01.01.2001 г. № 50;
· рабочим учебным планом университета по направлению 38.04.05 «Бизнес-информатика» подготовки магистра для магистерской программы «Бизнес-информатика», специализация «Информационная бизнес-аналитика», утвержденным в 2015 г.
2. Цели освоения дисциплины
Целями освоения дисциплины является формирование у студентов комплекса теоретических знаний и методологических основ в области прогностической аналитики, а также практических навыков, необходимых для применения системы IBM SPSS при решении задач с использованием статистических методов.
3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины
В результате освоения дисциплины студент должен:
Знать: статистические методы. Элементы прогностической аналитики. Роль прогностической аналитики в экономических исследованиях.
Уметь: осуществлять постановку конкретных задач и выбор методов для их решения.
Владеть: навыками аналитического обоснования вариантов решений с использованием профессиональной системы IBM SPSS.
В результате освоения дисциплины студент осваивает следующие компетенции:
Компетенция | Код по ФГОС/ НИУ | Дескрипторы – основные признаки освоения (показатели достижения результата) | Формы и методы обучения, способствующие формированию и развитию компетенции |
Принимать управленческие решения, оценивать их возможные последствия и нести за них ответственность | CК-5 | Владеет и применяет | Лекции, практические занятия, выполнение домашних заданий |
Проводить научные исследования и готовить аналитические материалы для оценки мероприятий и выработки стратегических решений в сфере ИКТ | ПК-12 | Владеет и применяет | Лекции, практические занятия, выполнение домашних заданий |
Разрабатывать и применять экономико-математические модели для обоснования проектных решений в сфере ИКТ | ПК-14 | Демонстрирует | Лекции, практические занятия, выполнение домашних заданий |
Выбирать оптимальные решения в вопросах совершенствования ИТ‑инфраструктуры и архитектуры предприятия, а также его информационной безопасности | ПК-24 | Владеет и использует | Лекции, практические занятия, выполнение домашних заданий |
4. Место дисциплины в структуре образовательной программы
Для специализации «Информационная бизнес-аналитика» в рамках магистерской программы «Бизнес-информатика» настоящая дисциплина является дисциплиной по выбору.
Изучение данной дисциплины базируется на следующих дисциплинах:
«Математический анализ»;
«Теория вероятностей и математическая статистика»;
«Программирование»,
«Теория случайных процессов»,
«Эконометрика»,
«Экономико-математическое моделирование».
Основные положения дисциплины должны быть использованы в дальнейшем при изучении следующих дисциплин:
«Информационные технологии в анализе инвестиционных проектов»;
«Информационные технологии в анализе рынка ценных бумаг».
5. Тематический план учебной дисциплины
№ п/п | Наименования тем | Всего часов | Аудиторные часы | Самостоятельная работа | |
Лекции | Практические занятия | ||||
1 | Тема 1. Особенности подготовки данных для статистического анализа. | 8 | 2 | 2 | 4 |
2 | Тема 2. Описательная статистика для номинальных, порядковых и количественных шкал. | 14 | 2 | 4 | 8 |
3 | Тема 3. Поиск связей между номинальными, порядковыми и количественными переменными. | 24 | 4 | 6 | 14 |
4 | Тема 4. Введение в регрессионный анализ. | 22 | 2 | 4 | 16 |
5 | Тема 5. Аппроксимация кривыми. Нелинейная и взвешенная регрессия. | 18 | 2 | 4 | 12 |
6 | Тема 6. Метод множественной дихотомии и категориальный метод. | 20 | 4 | 4 | 12 |
7 | Тема 7. Логистическая регрессия. | 28 | 4 | 4 | 20 |
8 | Тема 8. Деревья решений. | 28 | 4 | 4 | 20 |
9 | Тема 9. Кластерный и факторный анализ. | 28 | 4 | 4 | 20 |
Итого часов | 190 | 28 | 36 | 126 |
6. Формы контроля знаний студентов
Тип контроля | Форма контроля | 1 год | Параметры | |
3 | 4 | |||
Текущий (неделя) | Контрольная работа | 4 | Письменная работа 4 часа, оценка результатов – 1 неделя | |
Домашнее задание | 4 | 6 | Пояснительная записка до 15 стр., оценка результатов – 2 недели | |
Итоговый (неделя) | Экзамен | 4 | Письменная работа |
6.1 Критерии оценки знаний, навыков
Студент должен продемонстрировать знание разделов дисциплины и способность представить результаты выполнения домашних заданий и качественный реферат на заданную тему в соответствии с требуемыми компетенциями.
Оценки по всем формам текущего контроля выставляются по 10-ти балльной шкале.
7. Содержание программы
Тема 1. Особенности подготовки данных для статистического анализа.
Предмет и содержание курса, связь с другими дисциплинами. Классификация основных методов статистического анализа данных, разработанных в рамках теории математической статистики.
Шкалы измерения. Переменные и наблюдения, значение переменной в конкретном наблюдении. Имя переменной, тип переменной, метка переменной и метки значений. Редактирование, удаление, добавление переменных. Ввод новых наблюдений. Пропущенные значения.
Модификация и отбор данных: условный отбор данных и случайная выборка, сортировка и группировка данных, перекодирование переменных, вычисление новых переменных.
Поиск ошибок и логических противоречий в данных
Объединение файлов по переменным и наблюдениям.
Основная
1. Ахим Бююль, Петер Цефель. SPSS: искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей. Торгово‑издательский дом Dia Soft Москва, Санкт-Петербург, Киев 2002, с. 14-19, с. 26‑43, с. 51 –53, с. 74 – 79, с. 116-117 с. 131-138.
2. Ивченко, Г. И. Введение в математическую статистику. Изд-во ЛКИ, 20с.
3. Миркин, Б. Г. Введение в анализ данных. М. Юрайт, 20с.
4. Пашкевич, А. В. Теория вероятностей и математическая статистика для социологов и менеджеров. Академия, 20с.
5. Тюрин, Ю. Н. Теория вероятностей и статистика. МЦНМО, 20с.
6. Тюрин, Ю. Н. Анализ данных на компьютере. ФОРУМ, 20с.
Дополнительная
7. SPSS: Статистический анализ в маркетинговых исследованиях. – СПб.: Питер, 2005. – 192 с.: ил.
8. Анализ социологических данных с помощью пакета SPSS М.: ГУ ВШЭ, 2007, - 284 c.
9. SPSS: Компьютерный анализ данных в психологии и социальных науках СПб.: Питер, 2005. — 416 с
10. Маркетинговые исследования с помощью SPSS (4-е издание + CD) Практическое руководство. МалхотраМ.: Вильямс, 2006, - 1200 c. –
11. Практическая бизнес-статистика Эндрю Сигел, 2008 , Вильямс, 1056с.
Тема 2. Описательная статистика для номинальных, порядковых и количественных шкал.
Процедура расчета частотных таблиц. Элементы частотных таблиц и их интерпретация.
Таблицы сопряженности. Структура и содержание элементов таблицы, ее итоговых показателей.
Графическая интерпретация частотных таблиц и таблиц сопряженности.
Получение статистических характеристик распределения вероятностей значений переменных, измеренных в интервальной шкале. Проверка распределения на нормальность, однородность дисперсии в группах. Нормализующие преобразования.
Стандартизация значений.
Графический анализ данных: построение гистограмм, ящичковых диаграмм - BoxPlot, диаграмм Stem & Leaf - "ствол‑листья" графика Q-Q Normal Probability Plot - "нормальная вероятностная бумага", графика с удаленным трендом Detrended Normal Plot). Характеристики различных типов графика.
Основная
1. Ахим Бююль, Петер Цефель. SPSS: искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей. Торгово‑издательский дом Dia Soft Москва, Санкт-Петербург, Киев 2002,. , с. 82-104, с. 117-129, с. 143, с. 164-206, с. 220-255..
2. Мхитарян, В. С. Теория вероятностей и математическая статистика. Моск. фин.-пром. ун-т "Синергия", 20с.
3. Ивченко, Г. И. Введение в математическую статистику. Изд-во ЛКИ, 20с.
4. Миркин, Б. Г. Введение в анализ данных. М. Юрайт, 20с.
5. Пашкевич, А. В. Теория вероятностей и математическая статистика для социологов и менеджеров. Академия, 20с.
6. Тюрин, Ю. Н. Теория вероятностей и статистика. МЦНМО, 20с.
7. Тюрин, Ю. Н. Анализ данных на компьютере. ФОРУМ, 20с.
Дополнительная
8. SPSS: Статистический анализ в маркетинговых исследованиях. – СПб.: Питер, 2005. – 192 с.: ил.
9. Обработка статистической информации с помощью SPSS. –М.: NT Press, 2004.
10. Анализ социологических данных с помощью пакета SPSS М.: ГУ ВШЭ, 2007, - 284 c.
11. SPSS: Компьютерный анализ данных в психологии и социальных науках СПб.: Питер, 2005. — 416 с
12. Маркетинговые исследования с помощью SPSS (4-е издание + CD) Практическое руководство. МалхотраМ.: Вильямс, 2006, - 1200 c. –
13. Практическая бизнес-статистика Эндрю Сигел, 2008 , Вильямс, 1056с.
Тема 3. Поиск связей между номинальными, порядковыми и количественными переменными.
Особенности измерения связи для номинальных и порядковых шкал переменных. Проверка статистических гипотез. Статистическая значимость. Критерий Хи-квадрат и ограничения на его использование. Точные тесты (Exact-тест, метод Монте-Карло). Другие критерии проверки на независимость (коэффициент риска и т. д.)
Построение и анализ диаграмм рассеяния. Коэффициенты корреляции Пирсона. Ранговые коэффициенты корреляции. Частные корреляции. Значимость связи.
Основная
1. Ахим Бююль, Петер Цефель. SPSS: искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей. Торгово‑издательский дом Dia Soft Москва, Санкт-Петербург, Киев 2002, с. 170‑206, с. 220-255.
2. Миркин, Б. Г. Введение в анализ данных. М. Юрайт, 20с.
3. Пашкевич, А. В. Теория вероятностей и математическая статистика для социологов и менеджеров. Академия, 20с.
4. Тюрин, Ю. Н. Теория вероятностей и статистика. МЦНМО, 20с.
5. Тюрин, Ю. Н. Анализ данных на компьютере. ФОРУМ, 20с.
Дополнительная
6. SPSS: Статистический анализ в маркетинговых исследованиях. – СПб.: Питер, 2005. – 192 с.: ил.
7. Обработка статистической информации с помощью SPSS. –М.: NT Press, 2004.
8. Анализ социологических данных с помощью пакета SPSS М.: ГУ ВШЭ, 2007, - 284 c.
9. SPSS: Компьютерный анализ данных в психологии и социальных науках СПб.: Питер, 2005. — 416 с
10. Маркетинговые исследования с помощью SPSS (4-е издание + CD) Практическое руководство. : Вильямс, 2006, - 1200 c. –
11. Практическая бизнес-статистика Эндрю Сигел, 2008 , Вильямс, 1056с.
12. IBM SPSS Statistics 20 и Amos: Профессиональный статистический анализ данных
13. Практическое руководство. А. Наследов. С-Пб.: Питер, 2013, - 416 c.
14. Математико-статистические методы в эмпирических социально-экономических исследованиях Учебное пособие. М.: Финансы и статистика, Инфра-М, 2010, - 416 c.
15. Многомерный статистический анализ в экономических задачах. Компьютерное моделирование в SPSS (+CD ROM) Учебное пособие. Н. Концевая, И. Орлова, В. Турандаевский. М.: Вузовский учебник, 2009, - 320 c.
Тема 4. Аппроксимация кривыми. Нелинейная и взвешенная регрессия.
Аппроксимация зависимостей с помощью кривых.
Последовательность действий для получения уравнения нелинейной регрессии. Выбор зависимой и независимой переменной и формы их зависимости. Процедура получения параметров, доверительных интервалов.
Основная
1. Ахим Бююль, Петер Цефель. SPSS: искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей. Торгово‑издательский дом Dia Soft Москва, Санкт-Петербург, Киев 2002, с. 256‑279.
2. Ивченко, Г. И. Введение в математическую статистику. Изд-во ЛКИ, 20с.
3. Миркин, Б. Г. Введение в анализ данных. М. Юрайт, 20с.
4. Пашкевич, А. В. Теория вероятностей и математическая статистика для социологов и менеджеров. Академия, 20с.
5. Тюрин, Ю. Н. Теория вероятностей и статистика. МЦНМО, 20с.
6. Тюрин, Ю. Н. Анализ данных на компьютере. ФОРУМ, 20с.
Дополнительная
7. SPSS: Статистический анализ в маркетинговых исследованиях. – СПб.: Питер, 2005. – 192 с.: ил.
8. Обработка статистической информации с помощью SPSS. –М.: NT Press, 2004.
9. Анализ социологических данных с помощью пакета SPSS М.: ГУ ВШЭ, 2007, - 284 c.
10. SPSS: Компьютерный анализ данных в психологии и социальных науках СПб.: Питер, 2005. — 416 с
11. Маркетинговые исследования с помощью SPSS (4-е издание + CD) Практическое руководство. : Вильямс, 2006, - 1200 c. –
12. Практическая бизнес-статистика Эндрю Сигел, 2008 , Вильямс, 1056с.
13. IBM SPSS Statistics 20 и Amos: Профессиональный статистический анализ данных
14. Практическое руководство. А. Наследов. С-Пб.: Питер, 2013, - 416 c.
15. Математико-статистические методы в эмпирических социально-экономических исследованиях Учебное пособие. М.: Финансы и статистика, Инфра-М, 2010, - 416 c.
16. Многомерный статистический анализ в экономических задачах. Компьютерное моделирование в SPSS (+CD ROM) Учебное пособие. Н. Концевая, И. Орлова, В. Турандаевский. М.: Вузовский учебник, 2009, - 320 c.
Тема 5. Введение в регрессионный анализ
Модель парной линейной регрессии. Оценка качества модели, Интерпретация коэффициентов. Доверительные интервалы коэффициентов и прогноза.
Множественная регрессия, проблема мультиколлинеарности, выбросы. Введение качественных переменных в регрессию.
Проверка выполнения условий Гаусса-Маркова. Гетероскедастичность и методы ее устранения. Функциональные формы моделей с логарифмами.
Основная
1. Ахим Бююль, Петер Цефель. SPSS: искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей. Торгово‑издательский дом Dia Soft Москва, Санкт-Петербург, Киев 2002, с. 256‑279.
2. Ивченко, Г. И. Введение в математическую статистику. Изд-во ЛКИ, 20с.
3. Миркин, Б. Г. Введение в анализ данных. М. Юрайт, 20с.
4. Пашкевич, А. В. Теория вероятностей и математическая статистика для социологов и менеджеров. Академия, 20с.
5. Тюрин, Ю. Н. Теория вероятностей и статистика. МЦНМО, 20с.
6. Тюрин, Ю. Н. Анализ данных на компьютере. ФОРУМ, 20с.
Дополнительная
7. SPSS: Статистический анализ в маркетинговых исследованиях. – СПб.: Питер, 2005. – 192 с.: ил.
8. Обработка статистической информации с помощью SPSS. –М.: NT Press, 2004.
9. Анализ социологических данных с помощью пакета SPSS М.: ГУ ВШЭ, 2007, - 284 c.
10. SPSS: Компьютерный анализ данных в психологии и социальных науках СПб.: Питер, 2005. — 416 с
11. Маркетинговые исследования с помощью SPSS (4-е издание + CD) Практическое руководство. : Вильямс, 2006, - 1200 c. –
12. Практическая бизнес-статистика Эндрю Сигел, 2008 , Вильямс, 1056с.
13. IBM SPSS Statistics 20 и Amos: Профессиональный статистический анализ данных
14. Практическое руководство. А. Наследов. С-Пб.: Питер, 2013, - 416 c.
15. Математико-статистические методы в эмпирических социально-экономических исследованиях Учебное пособие. М.: Финансы и статистика, Инфра-М, 2010, - 416 c.
16. Многомерный статистический анализ в экономических задачах. Компьютерное моделирование в SPSS (+CD ROM) Учебное пособие. Н. Концевая, И. Орлова, В. Турандаевский. М.: Вузовский учебник, 2009, - 320 c.
Тема 6. Метод множественной дихотомии и категориальный метод.
Особенности кодирования и анализа вопросов с множественными ответами.
Метод множественной дихотомии и категориальный метод. Определение наборов, работа с наборами. Частотные таблицы для дихотомических и категориальных наборов, Custom Tables. Таблицы сопряженности с дихотомическими и категориальными наборами. Сравнение дихотомного и категориального методов.
Основная
1. Ахим Бююль, Петер Цефель. SPSS: искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей. Торгово‑издательский дом Dia Soft Москва, Санкт-Петербург, Киев 2002, с. 256‑279.
2. Ивченко, Г. И. Введение в математическую статистику. Изд-во ЛКИ, 20с.
3. Миркин, Б. Г. Введение в анализ данных. М. Юрайт, 20с.
4. Пашкевич, А. В. Теория вероятностей и математическая статистика для социологов и менеджеров. Академия, 20с.
5. Тюрин, Ю. Н. Теория вероятностей и статистика. МЦНМО, 20с.
6. Тюрин, Ю. Н. Анализ данных на компьютере. ФОРУМ, 20с.
Дополнительная
7. SPSS: Статистический анализ в маркетинговых исследованиях. – СПб.: Питер, 2005. – 192 с.: ил.
8. Анализ социологических данных с помощью пакета SPSS М.: ГУ ВШЭ, 2007, - 284 c.
9. SPSS: Компьютерный анализ данных в психологии и социальных науках СПб.: Питер, 2005. — 416 с
10. Маркетинговые исследования с помощью SPSS (4-е издание + CD) Практическое руководство. : Вильямс, 2006, - 1200 c. –
11. Практическая бизнес-статистика Эндрю Сигел, 2008 , Вильямс, 1056с.
12. IBM SPSS Statistics 20 и Amos: Профессиональный статистический анализ данных
13. Практическое руководство. А. Наследов. С-Пб.: Питер, 2013, - 416 c.
14. Математико-статистические методы в эмпирических социально-экономических исследованиях Учебное пособие. М.: Финансы и статистика, Инфра-М, 2010, - 416 c.
15. Многомерный статистический анализ в экономических задачах. Компьютерное моделирование в SPSS (+CD ROM) Учебное пособие. Н. Концевая, И. Орлова, В. Турандаевский. М.: Вузовский учебник, 2009, - 320 c.
Тема 7. Логистическая регрессия.
Методы классификации. Модель логистической регрессии. Оценка качества модели. Категориальные предикторы, отбор предикторов. Методы диагностики. Мультиномиальная логистические регрессия. Порядковая регрессия.
Основная
1. Ахим Бююль, Петер Цефель. SPSS: искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей. Торгово‑издательский дом Dia Soft Москва, Санкт-Петербург, Киев 2002, с. 346‑382.
2. Ивченко, Г. И. Введение в математическую статистику. Изд-во ЛКИ, 20с.
3. Миркин, Б. Г. Введение в анализ данных. М. Юрайт, 20с.
4. Пашкевич, А. В. Теория вероятностей и математическая статистика для социологов и менеджеров. Академия, 20с.
5. Тюрин, Ю. Н. Теория вероятностей и статистика. МЦНМО, 20с.
6. Тюрин, Ю. Н. Анализ данных на компьютере. ФОРУМ, 20с.
Дополнительная
7. Анализ социологических данных с помощью пакета SPSS М.: ГУ ВШЭ, 2007, - 284 c.
8. SPSS: Компьютерный анализ данных в психологии и социальных науках СПб.: Питер, 2005. — 416 с
9. Маркетинговые исследования с помощью SPSS (4-е издание + CD) Практическое руководство. : Вильямс, 2006, - 1200 c. –
10. Практическая бизнес-статистика Эндрю Сигел, 2008 , Вильямс, 1056с.
11. IBM SPSS Statistics 20 и Amos: Профессиональный статистический анализ данных
12. Практическое руководство. А. Наследов. С-Пб.: Питер, 2013, - 416 c.
13. Математико-статистические методы в эмпирических социально-экономических исследованиях Учебное пособие. М.: Финансы и статистика, Инфра-М, 2010, - 416 c.
14. Многомерный статистический анализ в экономических задачах. Компьютерное моделирование в SPSS (+CD ROM) Учебное пособие. Н. Концевая, И. Орлова, В. Турандаевский. М.: Вузовский учебник, 2009, - 320 c.
Тема 8. Деревья решений.
Деревья решений как метод классификации. Основные термины и понятия.
Методы построения дерева решений. Анализ с помощью дерева решений. Обычные задачи анализа с помощью дерева решений. Области приложения анализа с помощью дерева решений. Анализ с помощью CHAID. Метод Quest. Регрессионные деревья. Проверка адекватности модели.
Сравнение методов построения дерева решений.
Основная
1. Практическое руководство. А. Наследов. С-Пб.: Питер, 2013, - 416 c.
2. Математико-статистические методы в эмпирических социально-экономических исследованиях Учебное пособие. М.: Финансы и статистика, Инфра-М, 2010, - 416 c.
3. Многомерный статистический анализ в экономических задачах. Компьютерное моделирование в SPSS (+CD ROM) Учебное пособие. Н. Концевая, И. Орлова, В. Турандаевский. М.: Вузовский учебник, 2009, - 320 c.
Дополнительная
4. Анализ социологических данных с помощью пакета SPSS М.: ГУ ВШЭ, 2007, - 284 c.
5. SPSS: Компьютерный анализ данных в психологии и социальных науках СПб.: Питер, 2005. — 416 с
6. Маркетинговые исследования с помощью SPSS (4-е издание + CD) Практическое руководство. : Вильямс, 2006, - 1200 c. –
7. Практическая бизнес-статистика Эндрю Сигел, 2008 , Вильямс, 1056с.
8. IBM SPSS Statistics 20 и Amos: Профессиональный статистический анализ данных
9. Sabine Landau, Brian S. Everitt. A Handbook of Statistical Analyses using SPSS, 2004, Publisher: Chapman &Hall/CRC Press LLC
10. Andy Field. Discovering Statistics Using SPSS (Introducing Statistical Methods), Published April 30th 2005 by SAGE Publications Ltd
Тема 9. Кластерный и факторный анализ данных.
Кластерный анализ как метод классификации. Иерархические и неиерархические методы кластерного анализа. Меры расстояния и нормировка. Профили средних значений кластеров. Кластеризация при помощи метода Варда. Метод k-средних.
Факторный анализ. Принципы факторного анализа. Метод главных компонент. График «осыпь». Методы вращения.
Основная
1. Ахим Бююль, Петер Цефель. SPSS: искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей. Торгово‑издательский дом Dia Soft Москва, Санкт-Петербург, Киев 2002, с. 384‑409.
2. Дюран, Б. Кластерный анализ. Статистика, 19с.
3. Миркин, Б. Г. Введение в анализ данных. М. Юрайт, 20с.
4. Пашкевич, А. В. Теория вероятностей и математическая статистика для социологов и менеджеров. Академия, 20с.
5. Тюрин, Ю. Н. Теория вероятностей и статистика. МЦНМО, 20с.
6. Тюрин, Ю. Н. Анализ данных на компьютере. ФОРУМ, 20с.
Дополнительная
7. Практическое руководство. А. Наследов. С-Пб.: Питер, 2013, - 416 c.
8. Математико-статистические методы в эмпирических социально-экономических исследованиях Учебное пособие. М.: Финансы и статистика, Инфра-М, 2010, - 416 c.
9. Многомерный статистический анализ в экономических задачах. Компьютерное моделирование в SPSS (+CD ROM) Учебное пособие. Н. Концевая, И. Орлова, В. Турандаевский. М.: Вузовский учебник, 2009, - 320 c.
10. Анализ социологических данных с помощью пакета SPSS М.: ГУ ВШЭ, 2007, - 284 c.
11. SPSS: Компьютерный анализ данных в психологии и социальных науках СПб.: Питер, 2005. — 416 с
12. Маркетинговые исследования с помощью SPSS (4-е издание + CD) Практическое руководство. : Вильямс, 2006, - 1200 c. –
13. Практическая бизнес-статистика Эндрю Сигел, 2008 , Вильямс, 1056с.
14. IBM SPSS Statistics 20 и Amos: Профессиональный статистический анализ данных
15. Sabine Landau, Brian S. Everitt. A Handbook of Statistical Analyses using SPSS, 2004, Publisher: Chapman &Hall/CRC Press LLC
16. Andy Field. Discovering Statistics Using SPSS (Introducing Statistical Methods), Published April 30th 2005 by SAGE Publications Ltd.
17. Carver, R. H. Doing data analysis with SPSS version 18. Brooks/Cole, 20с
8. Образовательные технологии
Образовательные технологии, используемые при реализации различных видов учебной работы: доклады, обсуждения, решение задач, рассмотрение кейсов.
9. Оценочные средства для текущего контроля и аттестации студента
9.1 Тематика домашнего задания.
Домашнее задание направлено на постановку и решение конкретной задачи с использованием статистических методов и системы IBM SPSS. При формировании вариантов решения задачи должны быть использованы все методы, изученные в процессе обучения. Отчет о решении задачи должен быть сдан в электронном и бумажном виде.
9.2 Тематика контрольной работы.
Аудиторная контрольная работа предполагает решение конкретной задачи с использованием пакета IBM SPSS.
9.3 Вопросы для оценки качества освоения дисциплины.
1. Основные методы статистического анализа данных.
2. Шкалы измерений.
3. Особенности подготовки данных для статистического анализа в системе SPSS.
4. Описательная статистика для номинальных и порядковых шкал в системе SPSS.
5. Частотные таблицы: валидный и кумулятивный процент. Реализация в системе SPSS.
6. Таблицы сопряженности в системе SPSS.
7. Описательная статистика для количественных переменных. Реализация в системе SPSS.
8. Корреляционный анализ. Частные и парные корреляции.
9. Простая и множественная линейная регрессия. Реализация в системе SPSS.
10. Бинарная и мультиномиальная логистические регрессии. Реализация в системе SPSS.
11. Кластерный анализ: основные принципы и методы. Реализация в системе SPSS.
12. Иерархический кластерный анализ. Реализация в системе SPSS.
13. Факторный анализ и анализ главных компонент. Реализация в системе SPSS.
14. Деревья решений: метод CHAID. Реализация в системе SPSS.
10. Порядок формирования оценок по дисциплине
Формирование оценок по учебной дисциплине производится в соответствии с Положением об организации промежуточной аттестации и текущего контроля успеваемости студентов НИУ ВШЭ от 01.01.2001.
В соответствии с Рабочим учебным планом, формами текущего контроля являются контрольная работа и домашнее задание. Каждая из форм текущего контроля оценивается по 10-балльной шкале. Общая оценка за текущий контроль (по 10-балльной шкале) рассчитывается по формуле:
Отекущий = 0,4 · Ок/р + 0,6 · Одз ,
где Ок/р – оценка за контрольную работу;
Одз – оценка за домашнее задание.
При определении накопленной оценки (по 10-балльной шкале) аудиторная работа и самостоятельная внеаудиторная работа не оцениваются. Поэтому накопленная оценка совпадает с оценкой за текущий контроль и рассчитывается по формуле:
Онакопленная = 1,0 · Отекущий + 0,0 · Оауд + 0,0 · Осам. работа ,
где Отекущий – оценка за текущий контроль;
Оауд – оценка за аудиторную работу;
Осам. работа – оценка за самостоятельную работу.
Результирующая оценка (выставляется в диплом) формируется на основе итоговой оценки за экзамен (по 10-балльной шкале) и накопленной оценки. Результирующая оценка рассчитывается по формуле:
Орезульт = 0,6 · Онакопленная + 0,4 · Оэкзамен
где Орезульт - результирующая оценка;
Онакопленная – накопленная оценка;
Оэкзамен – оценка за итоговый контроль (экзамен).
При формировании оценок на основе весовых коэффициентов применяется округление до целого числа в большую сторону.
11. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины
11.1 Базовые учебники
1. Ахим Бююль, Петер Цефель. SPSS: искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей. Торгово‑издательский дом Dia Soft Москва, Санкт-Петербург, Киев 2002.
2. Миркин, Б. Г. Введение в анализ данных. М. Юрайт, 20с.
3. Пашкевич, А. В. Теория вероятностей и математическая статистика для социологов и менеджеров. Академия, 20с.
4. Тюрин, Ю. Н. Теория вероятностей и статистика. МЦНМО, 20с.
5. Тюрин, Ю. Н. Анализ данных на компьютере. ФОРУМ, 20с.
Основная литература
6. SPSS: Компьютерный анализ данных в психологии и социальных науках СПб.: Питер, 2005. — 416 с
7. Маркетинговые исследования с помощью SPSS (4-е издание + CD) Практическое руководство. : Вильямс, 2006, - 1200 c. –
8. Практическая бизнес-статистика Эндрю Сигел, 2008 , Вильямс, 1056с.
9. IBM SPSS Statistics 20 и Amos: Профессиональный статистический анализ данных Практическое руководство. А. Наследов. С-Пб.: Питер, 2013, - 416 c.
Дополнительная литература
10. Математико-статистические методы в эмпирических социально-экономических исследованиях Учебное пособие. М.: Финансы и статистика, Инфра-М, 2010, - 416 c.
11. Многомерный статистический анализ в экономических задачах. Компьютерное моделирование в SPSS (+CD ROM) Учебное пособие. Н. Концевая, И. Орлова, В. Турандаевский. М.: Вузовский учебник, 2009, - 320 c.
12. Анализ социологических данных с помощью пакета SPSS М.: ГУ ВШЭ, 2007, - 284 c.
13. SPSS: Статистический анализ в маркетинговых исследованиях. – СПб.: Питер, 2005. – 192 с.: ил.
14. Дубнов статистической информации с помощью SPSS. –М.: NT Press, 2004.
15. Sabine Landau, Brian S. Everitt. A Handbook of Statistical Analyses using SPSS, 2004, Publisher: Chapman &Hall/CRC Press LLC
16. Andy Field. Discovering Statistics Using SPSS (Introducing Statistical Methods), Published April 30th 2005 by SAGE Publications Ltd
17. Coakes Sheridan J. SPSS Analysis Without Anguish: Version 12.0 For Windows. Publisher: John Wiley & Sons Inc (January 30, 2007)
18. Jeffrey M. Wooldridge - Introductory Econometrics - A Modern Approach, 2008 Publisher: Thomson Learning
11.2 Программные средства
Для подготовки практических задач, докладов и выступлений студентами используется современная учебно-лабораторная база, в том числе:
- стандартные пакеты прикладных программ офисного назначения, в том числе:
o информационные системы подготовки текстов (Microsoft Word);
o системы электронных таблиц (Microsoft Excel);
o системы подготовки презентаций (Microsoft PowerPoint);
- профессиональный статистический пакет IBM SPSS.
11.3 Дистанционная поддержка дисциплины
Не предусмотрена.
11.4 Материально-техническое обеспечение дисциплины
Используются персональный компьютер (ноутбук) и проектор для проведения лекций и практических занятий, техническое оснащение компьютерных классов
Авторы программы:
НИУ-ВШЭ____________ доцент______________________ ____
(место работы) (занимаемая должность) (инициалы, фамилия)
НИУ-ВШЭ_______ старший преподаватель_____________ ____
(место работы) (занимаемая должность) (инициалы, фамилия)
Основы аналитики
- Аналитика. Методология, технология и организация информационно-аналитической работы
- Инструментарий маркетолога и аналитика: информационно-аналитические системы и программные продукты
- Аналитика в печатных СМИ Учебно-методический комплекс. Рабочая программа для студентов направления 031300.62 «Журналистика» профилей «Печать», «Телевидение» очной формы обучения
- Аналитика Интернет проектов. Учебно-методический комплекс
- Аналитическая журналистика и журналисты-аналитики: что это и кто это
- Политическая наука или политическая аналитика
- Профессия: системный аналитик (бизнес-аналитик)
Проекты по теме:
Основные порталы (построено редакторами)