Анализ данных и инструментальные методы статистики (стр. 1 )

1. Цели и задачи дисциплины

1.1.        Цель, задачи дисциплины, ее место в подготовке бакалавра, специалиста (с учетом требований ФГОС)

Целью изучения дисциплины  является выработка у студентов представления о научных основах статистического анализа социально-экономических явлений и процессов. Основные задачи дисциплины заключаются в том, чтобы научить студентов применять инструментарий статистического анализа в практической деятельности.

Требования к уровню усвоения дисциплины

Студент должен знать классификацию различных типов наборов данных; виды, формы и способы статистического наблюдения; метод и виды группировок; способы наглядного представления статистических данных; содержание и виды статистических показателей; методы анализа и оценки данных, измеренных на количественных шкалах; методы анализа данных, измеренных на номинальной и порядковых шкалах, методы анализа временных рядов.

Студент должен уметь разработать план и программу статистического наблюдения для получения необходимых данных; рассчитать статистические показатели, характеризующие качество исходных данных;  применять необходимые инструментальные методы статистики для расчета и анализа экономических и социально-экономических показателей, характеризующих деятельность хозяйствующих субъектов;  использовать инструментальные методы статистики в разработке планов и принятии обоснованных профессиональных решений, на основе принципов взаимной связи и целостности экономических процессов; наглядно представлять результаты проведенного анализа; делать обоснованные выводы по результатам проведенного анализа.

Студент должен владеть методами сбора исходных данных, необходимых для расчета необходимых показателей; навыками анализа исходных данных, позволяющих сформировать массив данных необходимый для расчета показателей; навыками применения инструментальных методов статистики в анализе деятельности хозяйствующих субъектов; навыками расчета относительных и средних показателей,  показателей динамики и взаимосвязей.

У студента должны быть сформированы следующие общекультурные компетенции (ОК) и профессиональные компетенции (ПК): способность собрать и проанализировать исходные данные, необходимые для расчета экономических и социально-экономических показателей, характеризующих деятельность хозяйствующих субъектов (ПК-1); способен осуществлять сбор, анализ и обработку данных, необходимых для решения поставленных экономических задач (ПК-4); способен выбрать инструментальные средства для обработки экономических данных в соответствии с поставленной задачей, проанализировать результаты расчетов и обосновать полученные выводы (ПК-5).

Связь с другими дисциплинами Учебного плана

Перечень действующих и предшествующих дисциплин	Перечень последующих дисциплин, видов работ
Экономическая теория Информатика	Математическая статистика с элементами теории вероятностей Статистика Эконометрика

Содержание дисциплины, способы и методы учебной деятельности преподавателя

Методы обучения – система последовательных, взаимосвязанных действий, обеспечивающих усвоение содержания образования, развитие способностей студентов, овладение средствами самообразования и самообучения; обеспечивающих цель курса. Способ усвоения и характер взаимодействия преподавателя и студента; направлены на приобретение знаний, формирование умений, навыков, их закрепление и контроль.

Монологический (изложение теоретического материала в форме монолога)	М
Показательный (изложение материала с приемами показа)	П
Диалогический (изложение материала в форме беседы с вопросами и ответами)	Д
Эвристический (частично поисковый) (под руководством преподавателя студенты рассуждают, решают возникающие вопросы, анализируют, обобщают, делают выводы и решают поставленную задачу)	Э
Проблемное изложение (преподаватель ставит проблему и раскрывает доказательно пути ее решения)	ПБ
Исследовательский (студенты самостоятельно добывают знания в процессе разрешения проблемы, сравнивая различные варианты ее решения)	И
Программированный (организация аудиторной и самостоятельной работы студентов осуществляется в индивидуальном темпе и под контролем специальных технических средств)	ПГ
Другой метод, используемый преподавателем (формируется самостоятельно), при этом в п. п. 2.1.-2.4. дается его наименование, необходимые пояснения

Приведенные в таблице сокращения обозначения педагогических методов используются составителем Рабочей программы для заполнения п. п. 2.1., 2.2. и 2.3. в столбце «Методы».

Аудиторные занятия (лекции, лабораторные, практические, семинарские) – очная форма обучения

Неделя	Кол. час	в том числе в интерактивной форме, час.	Вид занятия, модуль, тема и краткое содержание	Методы	Реализуемые компетенции
24-41	18	Лекции
24-31	8	Модуль 1 «Основы сбора статистических данных»
24-25	2	Тема: «Предмет, метод и задачи дисциплины. Основы теории анализа данных». Статистические признаки и показатели. Структура данных: классификация различных типов наборов данных (пространственная и временная структуры данных; шкалирование: количественные, качественные, порядковые данные; размерность: одномерные и многомерные данные).	М, П, Д,	ПК-1, ПК-4, ПК-5
26-27	2	Тема: «Источники данных». Первичные и вторичные данные. Статистическое наблюдение как метод  получения первичных данных (формы, виды и способы проведения). План и программа статистического наблюдения. Ошибки статистического наблюдения.	М, П, Д,	ПК-1, ПК-4, ПК-5
28-29	2	Тема: «Сводка и группировка статистических данных». Содержание статистической сводки. Метод группировки. Виды группировок. Классификации.	М, П, Д, ПБ	ПК-1, ПК-4, ПК-5
30-31	2	Тема «Способы представления анализируемой информации. Статистические показатели». Статистические таблицы. Графическое изображение статистических данных. Абсолютные статистические показатели. Относительные статистические показатели: виды, общие принципы построения и взаимосвязи. Сферы применения относительных статистических показателей.	М, П, Д, ПБ	ПК-1, ПК-4, ПК-5
32-41	10	Модуль 2 «Основы статистического анализа данных и инструментальные методы».
32-33	2	Тема:«Методы анализа и оценки взаимосвязей данных, измеренных на количественных шкалах». Построение вариационного ряда. Дискретные и интервальные вариационные ряды. Графические методы изображения вариационных рядов. Квантили вариационного ряда. Мода. Средняя арифметическая и ее свойства.	М, П, Д, ПБ	ПК-1, ПК-4, ПК-5
34-35	2	Тема:«Методы анализа и оценки взаимосвязей данных, измеренных на количественных шкалах». Меры вариации. Дисперсия и ее свойства. Правило сложения дисперсий. Начальные и центральные моменты вариационного ряда. Коэффициенты асимметрии и эксцесса. Коэффициент корреляции Пирсона.	М, П, Д, ПБ	ПК-1, ПК-4, ПК-5
36-37	2	Тема:«Методы анализа данных, измеренных на номинальной и порядковой шкалах». Номинальные и порядковые данные. Коэффициенты ассоциации и контингенции, коэффициент взаимной сопряженности К. Пирсона. Ранговые коэффициенты корреляции: коэффициенты корреляции Спирмена и Кендалла. Особенности их вычисления при наличии связных рангов. Коэффициент конкордации как характеристика связи между несколькими признаками, измеренными по порядковой шкале.	М, П, Д, ПБ	ПК-1, ПК-4, ПК-5
38-39	2	Тема:«Методы анализа рядов динамики». Понятие и классификация рядов динамики. Преобразование  рядов динамики. Аналитические показатели изменения уровней рядов динамики.	М, П, Д, ПБ	ПК-1, ПК-4, ПК-5
40-41	2	Тема:«Моделирование тенденции развития рядов динамики». Компоненты ряда динамики. Методы анализа основной тенденции (тренда) в рядах динамики. Анализ сезонных колебаний. Элементы прогнозирования  рядов динамики.	М, П, Д, ПБ	ПК-1, ПК-4, ПК-5
24-41	18	Практические занятия /семинары
24-31	10	Модуль 1 «Основы сбора статистических данных»
24	2	Тема «Предмет, метод и задачи дисциплины. Основы теории анализа данных». Статистические признаки и показатели. Классификация статистических признаков. Виды статистических показателей.	М, П, Д, Э, И	ПК-1, ПК-4, ПК-5
25	2	Тема «Предмет, метод и задачи дисциплины. Основы теории анализа данных». Структура данных: классификация различных типов наборов данных (пространственная и временная структуры данных; шкалирование: количественные, качественные, порядковые данные; размерность: одномерные и многомерные данные).	М, П, Д, Э, И	ПК-1, ПК-4, ПК-5
26	2	Тема «Источники данных». Первичные и вторичные данные. Формы, виды и способы проведения статистического наблюдения.	М, П, Д, Э, И	ПК-1, ПК-4, ПК-5
27	2	Тема «Источники данных». Практическая организация статистического наблюдения. Составление плана и программы статистического наблюдения. Контроль и минимизация ошибок статистического наблюдения.	М, П, Д, Э, И	ПК-1, ПК-4, ПК-5
31	2	Контрольная работа.	И	ПК-1, ПК-4, ПК-5
32-41	8	Модуль 2 «Основы статистического анализа данных и инструментальные методы».
32	2	Тема:«Методы анализа и оценки взаимосвязей данных, измеренных на количественных шкалах». Построение вариационного ряда. Дискретные и интервальные вариационные ряды. Приемы преобразования вариационного ряда. Средняя арифметическая и ее свойства. Меры вариации: дисперсия, среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации.	М, П, Д, Э, И	ПК-1, ПК-4, ПК-5
36	2	Тема: «Методы анализа данных, измеренных на номинальной и порядковой шкалах». Особенности анализа данных, измеренных на номинальной и порядковых шкалах. Коэффициенты ассоциации и контингенции, коэффициент взаимной сопряженности К. Пирсона. Ранговые коэффициенты корреляции: коэффициенты корреляции Спирмена и Кендалла. Особенности их вычисления при наличии связных рангов. Коэффициент конкордации как характеристика связи между несколькими признаками, измеренными по порядковой шкале. Решение задач.	М, П, Д, Э, И	ПК-1, ПК-4, ПК-5
38	2	Тема: «Методы анализа рядов динамики». Понятие и классификация рядов динамики. Методы преобразования рядов динамики: укрупнение рядов динамики, смыкание рядов динамики. Решение задач.	М, П, Д, Э, И	ПК-1, ПК-4, ПК-5
41	2	Контрольная работа.	И	ПК-1, ПК-4, ПК-5
24-41	18	18	Лабораторные занятия
24-31	6	6	Модуль 1 «Основы сбора статистических данных»
28	2	2	Тема: «Сводка и группировка статистических данных». Содержание и этапы статистической сводки. Типологическая и структурная группировки. Решение задач с использованием MS Office Excel	М, П, Д, Э, И	ПК-1, ПК-4, ПК-5
29	2	2	Тема: «Сводка и группировка статистических данных». Аналитическая группировка. Вторичная группировка. Решение задач с использованием MS Office Excel	М, П, Д, Э, И	ПК-1, ПК-4, ПК-5
30	2	2	Тема «Способы представления анализируемой информации. Статистические показатели». Статистические таблицы. Приемы построения статистических таблиц. Графическое изображение статистических данных. Виды статистических графиков. Абсолютные статистические показатели. Относительные статистические показатели: виды, общие принципы построения и взаимосвязи. Решение задач с использованием MS Office Excel	М, П, Д, Э, И	ПК-1, ПК-4, ПК-5
32-41	12	12	Модуль 2 «Основы статистического анализа данных и инструментальные методы».
33	2	2	Тема:«Методы анализа и оценки взаимосвязей данных, измеренных на количественных шкалах». Построение вариационного ряда. Дискретные и интервальные вариационные ряды. Приемы преобразования вариационного ряда. Графические методы изображения вариационных рядов: полигон, огива, кумулята, гистограмма.	М, П, Д, Э, И	ПК-1, ПК-4, ПК-5
34	2	2	Тема:«Методы анализа и оценки взаимосвязей данных, измеренных на количественных шкалах». Квантили вариационного ряда: квартили, децили, перцентили, медиана. Мода. Решение задач с использованием MS Office Excel.	М, П, Д, Э, И	ПК-1, ПК-4, ПК-5
35	2	2	Тема:«Методы анализа и оценки взаимосвязей данных, измеренных на количественных шкалах». Меры вариации: дисперсия, среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации. Свойства дисперсии. Правило сложения дисперсий: внутригрупповая, средняя из внутригрупповых и межгрупповая дисперсия. Правило сложения дисперсий для альтернативных признаков. Расчет начальных и центральных моментов различного порядка Коэффициенты асимметрии и эксцесса. Решение задач с использованием MS Office Excel.	М, П, Д, Э, И	ПК-1, ПК-4, ПК-5
37	2	2	Тема: «Методы анализа данных, измеренных на номинальной и порядковой шкалах». Коэффициент корреляции Пирсона. Коэффициенты ассоциации и контингенции, коэффициент взаимной сопряженности К. Пирсона. Ранговые коэффициенты корреляции: коэффициенты корреляции Спирмена и Кендалла. Особенности их вычисления при наличии связных рангов. Коэффициент конкордации как характеристика связи между несколькими признаками, измеренными по порядковой шкале. Решение задач с использованием MS Office Excel.	М, П, Д, Э, И	ПК-1, ПК-4, ПК-5
39	2	2	Тема: «Методы анализа рядов динамики». Аналитические показатели изменения уровней рядов динамики. Особенности определения среднего уровня в моментных и интервальных рядах динамики. Решение задач с использованием MS Office Excel.	М, П, Д, Э, И	ПК-1, ПК-4, ПК-5
40	2	2	Тема: «Моделирование тенденции развития рядов динамики». Трендовая, циклическая и сезонная компоненты ряда динамики. Методы анализа основной тенденции (тренда) в рядах динамики. Анализ сезонных колебаний. Элементы прогнозирования рядов динамики. Решение задач с использованием MS Office Excel.	М, П, Д, Э, И	ПК-1, ПК-4, ПК-5

Аудиторные занятия (лекции, лабораторные, практические, семинарские) – заочная форма обучения, 5 г. 00 м.