Анализ данных и инструментальные методы статистики (стр. 6 )

Перечень результатов обучения

(компетенций, владений, умений, знаний),

подлежащих текущему контролю успеваемости  и промежуточной аттестации по дисциплине Б2.В. ДВ.2.1 «Анализ данных и инструментальные методы статистики»

Таблица  2

Ожидаемые результаты обучения в соответствии с ООП	Оценочные средства
текущего контроля (коды)*	Промежуточной аттес-тации
Контролируемые компетенции	Осваиваемые знания, умения, владения
Код	Наименование
ПК-1	Способен собрать и проанализировать исходные данные, необходимые для расчета экономических и социально-экономических показателей, характеризующих деятельность хозяйствующих субъектов	З1 Методы сбора и источники получения первичных данных. З2 Типы исходных данных. З3 Особенности сбора и кодировки исходных данных для их последующей обработки.	УО, ТЗ	КВЗ
У1 Разработать план и программу статистического наблюдения для получения необходимых данных. У2 Рассчитать статистические показатели, характеризующие качество исходных данных.	УО, Р,ТЗ, КРЗ	КВЗ
В1 Методами сбора исходных данных, необходимых для расчета необходимых показателей. В2 Навыками анализа исходных данных, позволяющих сформировать массив данных необходимый для расчета показателей.	УО, Р,ТЗ	КВЗ
ПК-4	Способен осуществлять сбор, анализ и обработку данных, необходимых для решения поставленных экономических задач	З1 Основные виды, способы и методы статистического наблюдения, содержание и виды сводки и группировки данных, методы  анализа и обработки данных различных типов, виды и способы построения таблиц и графиков.	УО, ТЗ	КВЗ
У1 Организовывать статистическое наблюдение, сводку и группировку данных. Строить и анализировать вариационные ряды. Анализировать ряды динамики. Выявлять взаимосвязи  между экономическими и социально-экономическими явлениями.	КРЗ, КР, К(СЗ),ПР	КВЗ
В1 Навыками организации статистического наблюдения. сводки и группировки, построения таблиц и графиков.. Навыками обоснованного выбора данных, необходимых для расчета показателей, с помощью которых можно решить поставленные экономические задачи.	КРЗ, КР, К(СЗ),ПР	КВЗ
ПК-5	Способен выбрать инструментальные средства для обработки экономических данных в соответствии с поставленной задачей, проанализировать результаты расчетов и обосновать полученные выводы	З1 Основные методы анализа и оценки взаимосвязей данных, измеренных на количественных шкалах. Основные методы анализа и оценки взаимосвязей данных, измеренных на номинальной и порядковой шкалах. З2. Основные методы анализа рядов динамики. Особенности моделирования тенденции развития рядов динамики.	УО, ТЗ	КВЗ
У1 Строить вариационные ряды, рассчитывать показатели вариации и структуры вариационного ряда. Обосновано выбирать и рассчитывать показатели взаимосвязей в соответствии с природой исходных данных. Интерпретировать полученные результаты. У2. Осуществлять сравнение показателей в динамике.  Выявлять основную тенденцию развития явления во времени и осуществлять краткосрочное прогнозирование. Анализировать сезонные колебания. Интерпретировать полученные результаты.	КРЗ, КР, К(СЗ),ПР	КВЗ
В1.Навыками построения, анализа и графического представления вариационных рядов. Навыками расчета показателей взаимосвязей, измеренных на количественных, номинальных и порядковых шкалах. В2. Навыками расчета показателей динамики. Методами анализа основной тенденции развития и краткосрочного прогнозирования ряда динамики. Методами анализа сезонных колебаний.	КРЗ, КР, К(СЗ),ПР	КВЗ

* УО – устный опрос, К(СЗ) - кейсы (ситуационные задания), ПР - практическая работа, КР - контрольная работа, Р - реферативное задание, КРЗ - комплект разноуровненых задач.

4. Структура комплекта оценочных средств

по дисциплине Б2.В. ДВ.2.1 «Анализ данных и инструментальные методы статистики»

Таблица  3

№ п/п	Контролируемые разделы (темы) дисциплины*	Код контролируемой компетенции (или ее части)**	Наименование оценочного средства***	Количество заданий в ОС
1	Тема 1. «Предмет, метод и задачи дисциплины. Основы теории анализа данных».	ПК-1, ПК-4	УО, Р	2, 3
2	Тема 2. «Источники данных».	ПК-1, ПК-4,	ТЗ, К(СЗ)	15, 1
3	Тема 3. «Сводка и группировка статистических данных».	ПК-1, ПК-4,	ТЗ КРЗ	8 3
4	Тема 4. «Способы представления анализируемой информации. Статистические показатели».	ПК-1, ПК-4,	ТЗ КРЗ	15, 1
Модуль 1. Темы 1-4	КР	2
5	Тема 5. «Методы анализа и оценки взаимосвязей данных, измеренных на количественных шкалах».	ПК-1, ПК-4, ПК-5	КРЗ	5
6	Тема 6. «Методы анализа данных, измеренных на номинальной и порядковой шкалах».	ПК-1, ПК-4, ПК-5	ТЗ КРЗ	8, 5
7	Тема  7. «Методы анализа рядов динамики».	ПК-1, ПК-4, ПК-5	УО К(СЗ)	4 1
8	Тема 8. «Моделирование тенденции развития рядов динамики».	ПК-4, ПК-5	ТЗ К(СЗ)	8 3
Модуль 2. Темы 5-8	КР	3

5. Оценочные средства текущего контроля успеваемости

по дисциплине «Анализ данных и инструментальные методы статистики»

Тема 1.  «Предмет, метод и задачи дисциплины. Основы теории анализа данных».

УО-1  Вопросы  для собеседования

. Статистические признаки и показатели. Классификация статистических признаков. Структура данных: классификация различных типов наборов данных (одномерные, двумерные и многомерные данные, качественные и количественные данные, временные ряды).

Регламент проведения устного опроса
1.	Предел длительности ответа на каждый вопрос	до 5 мин.
2.	Внесение студентами уточнений и дополнений	до 1 мин.
3.	Комментарии преподавателя	до 1 мин.

Эталоны ответа

Вопрос 1. Признаки отличаются способами их измерения и другими особенностями, влияющими на приемы статистического изучения. Это дает основания для классификации признаков Описательные (качественные) признаки выражаются словесно: национальность, тип акции (простая, привилегированная), тип ткани (шелк, шерсть) и т. д. Описательные признаки подразделяются на номинальные и порядковые. Номинальные – это описательные признаки, по которым признаки нельзя упорядочивать, тогда как порядковые – те, по которым можно ранжировать, упорядочивать данные. Например, оценки судей на спортивных соревнованиях. Количественные признаки выражены числами. Например, возраст, заработная плата, цена акции и т. д. Количественные признаки играют преобладающую роль в статистике. Первичные признаки характеризуют единицу совокупности в целом. Это абсолютные величины, которые могут быть измерены, сосчитаны, взвешены. Они существуют сами по себе, независимо от статистического изучения. Например, численность населения страны, цена за акцию и т. д. Вторичные, или расчетные признаки не измеряются непосредственно, а рассчитываются. Например, себестоимость продукции, рентабельность, индекс Доу-Джонса и т. д.Вторичные признаки получаются путем действий с первичными. Например, разделив объем выпущенной продукции на численность работников, получим производительность труда. Прямые (непосредственные) признаки – это свойства, непосредственно присущие тому объекту, который ими характеризуется. Это, например, возраст человека, численность работников предприятия, цена за доллар. Косвенные признаки являются свойствами, присущими не самому объекту, а другим совокупностям, относящимся к объекту, входящими в него. Например, цена за акцию, как косвенный признак компании, выпустившей эту акцию. Хотя цена – это характеристика акции, а но она косвенно характеризует и компанию. Признаки различаются по характеру их вариации. Альтернативные признаки - это признаки, которые могут принимать только два возможных значения. Например, пол, место проживания (город, село) и т. д. Дискретные признаки – это количественные признаки, которые могут принимать только отдельные значения. Например, число членов семьи, число выпущенных акций и т. д. Непрерывные признаки – это признаки, принимающие любые значения в определенных границах. В экономических расчетах непрерывные признаки чаще всего имеют лишь теоретический смысл. На практике же измерение всегда дискретно. Например, теоретически вес – признак, измеряемый на непрерывной шкале, но на практике, в зависимости от целей измерения мы всегда проводим измерение с определенной точностью, например с точностью до 1 грамма, до 0,1 грамм и т. д., то есть в реальности это – дискретно измеряемая величина. Моментные признаки характеризуют изучаемый объект в какой-то момент времени, установленный статистическим исследованием. Например, стоимость доллара на 1.09.13 года, численность наличного населения на 1.01.13 года и т. д. Интервальные признаки – это признаки, характеризующие результаты процесса. Поэтому их значения возникают только за промежуток времени: год, месяц, сутки, а не на момент времени. Например, число родившихся или умерших, объем  торгов на фондовой бирже за сутки и т. д. Количественная характеристика статистической совокупности, выраженная через число, называется статистическим показателем Статистический показатель – это количественная оценка свойств изучаемого явления в определенных условиях места и времени. Недостаточно только провести массовое наблюдение, чтобы выявить те или иные закономерности. Результаты наблюдения подвергают обработке, сводке, что позволяет выделить во всей совокупности различные типы, группы единиц и затем для всей совокупности и отдельных её частей рассчитать обобщающие показатели. Вопрос 2. В ходе анализа данных необходимо учитывать структуру различных типов наборов данных. Именно от этого зависит выбор правильного статистического инструментария для проведения анализа. Наборы данных могут быть классифицированы по следующим признакам: А) . пространственная или временная выборка. Предположим, что мы располагаем результатами регистрации значений переменных на n статистически обследованных объектах. Так что если i – номер обследованного объекта, то имеющиеся исходные статистические данные состоят из n строк вида , где - значение j переменной, зарегистрированное на i обследованном объекте. То есть данные могут быть представлены в виде матрицы n?p: . Такой тип данных называется пространственной выборкой или данными поперечного среза (cross-section data). Такие данные не имеют временного параметра, и порядок их следования не существенен. Пример: финансовые показатели работы предприятий за истекший год. Предположим, что данные регистрируются на одном и том же объекте, но в разные периоды времени. Тогда аналогом i будет номер периода времени, к которому привязаны соответствующие данные, а n будет общим числом периодов времени. Такие данные называются временнoй выборкой, или временными рядами данных (time series data), или данными продольного среза. Для таких данных существенен порядок следования значений переменных. Пример: финансовые показатели предприятия за последние несколько лет. Б) По типу измерения данных в той или иной шкале различают: 1) Номинальные (классификационные) шкалы основываются на том, что ряду переменных (пол, профессия, регион проживания), которые невозможно измерить количественно, присваиваются числовые метки, классифицирующие объект по наличию или отсутствию определенного признака. Так, переменная пол принимает два значения, можно обозначит одно значение нулем, второе единицей и проводить дальнейшие расчеты, например посчитать частоты. Если число значений признака больше двух, он называется категориальным. 2) порядковые (ранговые) шкалы предусматривают сопоставление интенсивности определяемого признака (располагает признаки по принципу "больше-меньше", но без указания количественной разницы). Широко используется в анализе спроса и потребления. Порядковую шкалы также называют ранговой, а место объекта в последовательности, которую она собой представляет, рангом объекта. 3) количественные ( метрические) шкалы подразделяются на два вида: интервальные и пропорциональные. Интервальные обладают всеми качествами порядковой шкалы и отличаются от нее тем, что точно определяют величину интервала между точками на шкале в принятых единицах измерения. Равновеликость интервалов при этом не требуется. В пропорциональных шкалах подразумевается фиксированная нулевая точка отсчета, поэтому пропорциональные шкалы позволяют выяснить насколько или во сколько раз один признак объекта больше или меньше другого. Для пропорциональных шкал характерна равновеликость интревалов. В) по размерности набора данных различают одномерные и многомерные данные. 1) одномерные наборы данных содержат информацию об одном признаке, зарегистрированном для каждого объекта. Одномерный набор данных позволяет определить типическое значение и вариацию, выделить специфические особенности или проблемы в данных. 2) многомерные наборы данных содержат два или более признаков, значения которых регистрируются для каждого объекта. Многомерные данные в дополнение к информации о каждой переменной как наборе одномерных данных дают возможность изучить связь между переменными и при определенных условиях предсказать значение одной переменной на основе значения других.

Критерии оценивания:
Оценка «зачтено» выставляется, если 1. ответ представлен в объеме 2.  дополнительные источники при ответе	> 50% использованы
Оценка «не зачтено» выставляется, если 1. ответ представлен в объеме 2.  дополнительные источники при ответе	< 50% не использованы

Р1.  Реферативные задания.