Федеральное агентство по образованию
Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования
ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
Одобрено методической комиссией факультета, на котором разработана программа (название факультета) «___» _________200 г. | «УТВЕРЖДАЮ» Декан факультета (Директор института) _______ _______________ (подпись) (и. о. фамилия) «___» _________200 г. | |
Председатель МК _______ ____ (подпись) (и. о. фамилия) |
РАБОЧАЯ ПРОГРАММА УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ
МНОГОМЕРНЫЕ СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ
___080116.65_____ ___Математические методы в экономике__
(код ООП по классификатору ОКСО) (название ООП)
Кафедра математических методов в экономике
Курс 5 семестр 1
Лекции – 8 час.
Практические занятия
Семинарские занятия
Лабораторные работы – 10 час.
Самостоятельная работа
Всего
Реферативные работы не предусмотрены Контрольные работы нет
Экзамен: Зачет: 1 семестр
Рабочая программа составлена на основании типовой программы ГОС ВПО и авторских разработок.
Рабочая программа обсуждена на заседании кафедры __________ №__________
(дата) (протокол)
Заведующий кафедрой ___________________ _____
(подпись) (и. о. фамилия)
Составитель (ли) _____доцент________ ___________________ ______
(должность) (подпись) (и. о. фамилия)
Рабочая программа пересмотрена на заседании кафедры:
Протокол от «_____» _________________ 200 г. № ______
Заведующий кафедрой ___________________ ____
(подпись) (и. о. фамилия)
Изменений нет.
АННОТАЦИЯ
Предлагаемый курс многомерных статистических методов является курсом базового уровня, рекомендованным УМО по специальности «Математические методы в экономике» в рамках общепрофессиональных дисциплин подготовки. Содержание курса соответствует современной методологии многомерного статистического анализа и рассчитан на студентов, знакомых с курсами линейной алгебры, математической статистики, эконометрики, эконометрического моделирования.
ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА
Изучение данного курса многомерных статистических методов предполагает традиционные лекции и лабораторные работы с использованием компьютерного пакета Statistica. Предполагается, что студенты знакомы с курсами линейной алгебры и математической статистики, подготовлены к работе с электронной таблицей Excel. В течение семестра студенты выполняют и защищают индивидульные лабораторные работы. По окончанию курса проходит зачет. К каждому занятию указан список литературы в порядке убывания приоритета.
Веб-страница курса http://www. iacp. dvo. ru/lab_11/oxxo/Velichko/student. html.
На веб-странице курса размещена программа курса, вопросы к экзамену, часы и аудитории занятий и консультаций, ссылки на дополнительную литературу и ресурсы Интернет.
I. СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
ЛЕКЦИИ (8)
Занятие 1. Назначение, содержание и основные этапы многомерного статистического анализа. Основные типы задач и алгоритмов кластерного анализа.
Литература:
(Ниворожкина) Главы 1, 5.
(Дубров) Глава 7, раздел 7.1.
Занятие 2. Дискриминантный анализ.
Литература:
(Ниворожкина) Глава 4.
(Дубров) Глава 7, раздел 7.2.
Занятие 3. Снижение размерности исследуемых многомерных признаков и отбор наиболее информативных показателей. Задача компонентного анализа. Метод главных компонент. Основные числовые характеристики и свойства оптимальности главных компонент.
Литература:
(Иберла)
(Дубров) Глава 5, раздел 5.2.
Занятие 4. Факторный анализ: общий вид линейной модели, основные задачи и вопросы идентификации.
Литература:
(Иберла)
(Ниворожкина) Глава 7.
ЛАБОРАТОРНЫЕ РАБОТЫ (10)
1. Кластерный анализ.
2. Дискриминантный анализ.
3. Метод главных компонент.
4. Факторный анализ.
5. Итоговая лабораторная работа
II. САМОСТОЯТЕЛЬНАЯ РАБОТА СТУДЕНТОВ
Проработка лекционного материала с использованием списка литературы по курсу.
III. ТЕМЫ РЕФЕРАТИВНЫХ РАБОТ
не предусмотрены
IV. ТЕМЫ КОНТРОЛЬНЫХ РАБОТ
не предусмотрены
V. ВОПРОСЫ К ЭКЗАМЕНУ
1. Основные типы задач и алгоритмов кластерного анализа.
2. Задачи классификации и дискриминантный анализ.
3. Задача компонентного анализа и метод главных компонент.
4. Факторный анализ: общий вид линейной модели, основные задачи и вопросы идентификации.
VI. РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА
Основная
1. (Ниворожкина) И., Б. Многомерные статистические методы в экономике : Учебник. – М.: Дашков и К, 2009.
2. Многомерный статистический анализ в экономических задачах. Компьютерное моделирование в SPSS : Учебное пособие / Под ред. . – М. : Вузовский учебник, 2009.
3. (Иберла) Факторный анализ. ‑ М.: Статистика, 1980.
4. Статистический анализ. – М.: Мир, 1982.
Дополнительная
5. , , Мешалкин статистика : Классификация и снижение размерности. – М.: Финансы и статистика, 1989.
6. Дж. Многомерные статистические методы для экономики. ‑ М.: Статистика, 1979. (разделы по дискриминантному и компонентному анализу)
7. М., Б. Структурные методы обработки эмпирических данных. – М. : Наука, 1983.
8. (Дубров) , , Трошин статистические методы : Учебник. ‑ М.: Финансы и статистика, 2005.
9. Кластерный анализ. ‑ М.: Статистика, 1977.
10. Мандель анализ. ‑ М.: Финансы и статистика, 1988.
11. Справочник по прикладной статистике / Под ред. Э. Ллойда. ‑ М.: Финансы и статистика, 1989.
12. Электронный учебник по статистике / StatSoft Inc. – М., 2001. – Режим доступа: http://www. statsoft. ru/home/textbook/default. htm.
VII. МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
Государственный стандарт и учебный план специальности.
VIII. ТЕХНИЧЕСКИЕ СРЕДСТВА ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ
Подключение к Интернет для доступа к электронным ресурсам по курсу.
