Статистические методы анализа данных в демографии

2026/2027

Статус: Маго-лего

Кто читает: Кафедра демографии

Где читается: Институт демографии имени А.Г. Вишневского

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Родионова Лилия Анатольевна

Язык: русский

Кредиты: 6

Контактные часы: 90

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Современные демографические вызовы ХХ1 в. часто требуют поиска новых решений, глубокого, всестороннего анализа демографической ситуации. Анализ демографических данных, выявлений закономерностей и взаимосвязей стал неотъемлемой частью современных научных прикладных исследований во многих областях науки, в том числе и демографии. Основываясь на демографических данных и современный статистический инструментарий, можно попытаться ответить на многие вопросы типа: «Как влияет уровень ВВП на уровень смертности?», «Что является главными детерминантами рождаемости?», «Как взаимосвязаны доходы и уровень образования?», «Как расходы на здравоохранение влияют на продолжительность жизни в России?», «Какой будет ожидаемая продолжительность жизни в России через 6-10 лет?» и др. Статистические методы анализа являются важным инструментом в принятии научно обоснованных управленческих решений. Стремительное внедрение множества статистических пакетов прикладных программ существенно облегчают жизнь современного демографа-исследователя, освобождая от трудоемких расчетов, однако предоставляют широкое поле творческой деятельности: постановки задачи, выбора адекватного статистического метода анализа и интерпретации результатов статистического моделирования. Предлагаемый курс носит прикладной характер, большое внимание уделяется практическим аспектам моделирования по реальным данным (Росстат, Всемирный банк, РМЭЗ и др.), будет рассмотрено большое число примеров из прикладных исследований, наглядно демонстрирующих разнообразие областей применения статистических методов. Структура, содержание и изложение курса направлено на доступное и в то же время строгое математически обоснованное представление материала для студентов с различным уровнем математической подготовки.

Цель освоения дисциплины

выработка у студентов навыков критического анализа различных источников информации о демографических событиях,
изучение основ математической статистики и основных методов статистического анализа демографических данных,
изучение особенностей реализации изучаемых статистических методов в пакетах прикладных программ (SPSS, Stata);
овладение навыками построения и оценки параметров модели, описываемой изучаемый демографический процесс, содержательной интерпретации полученных результатов;
подготовка студента к решению профессиональных задач в области демографии

Планируемые результаты обучения

Владеет понятийным аппаратом математической статистики; имеет навыки обработки реальных статистических данных; применения пакетов прикладных программ для проверки статистических гипотез (например, ППП MS Excel, SPSS, STATA, R, Gretl).
Формулирует основные понятия математической статистики, основные теоретические законы распределения случайных величин; общие принципы построения доверительных интервалов для параметров известных распределений, принципы проверки статистических гипотез;
Вычисляет основные выборочные характеристики: среднее, дисперсию, моду, медиану; пользоваться статистическими таблицами; строит доверительные интервалы для оценки неизвестных параметров распределений; проверяет статистические гипотезы и принимает обоснованные решения относительно основных параметров распределений;
Использует цифровые инструменты и сервисы на основе искусственного интеллекта (ChatGPT, DeepSeek и др.) для автоматизации написания и отладки кода в соответствии с задачей курса в статистических пакетах (R, SPSS, Stata, Gretl), а также для критической интерпретации результатов статистического анализа, полученных с применением таких инструментов.
Владеет понятийным аппаратом многомерного статистического анализа; имеет навыки обработки реальных статистических данных; применения пакетов прикладных программ для построения и диагностики моделей (например, ППП MS Excel, SPSS, STATA, R, Gretl) с использованием цифровых инструментов и сервисов на основе искусственного интеллекта.
Имеет представления особенности статистического анализа демографических данных;
Оценивает тесноту статистической связи между двумя и более признаками, в том числе и при наличии нечисловой информации; оценивает параметры регрессионных моделей; проводит классификацию многомерных объектов методами кластерного анализа; дает содержательную интерпретацию результатов исследования;
Вычисляет прогнозы демографических показателей на основе одномерных и многомерных моделей временных рядов.

Содержание учебной дисциплины

Основные понятия математической статистики в демографии
Введение в многомерный статистический анализ демографических данных

Элементы контроля

Самостоятельная работа 1
Активность 1-2
Коллоквиум
Самостоятельная работа 2
Экзамен
Экзамен реализуется в виде письменной контрольной работы в конце 2 модуля.

Промежуточная аттестация

2026/2027 2nd module
0.25 * Активность 1-2 + 0.1 * Самостоятельная работа 2 + 0.25 * Коллоквиум + 0.1 * Самостоятельная работа 1 + 0.3 * Экзамен

Список литературы

Авторы

Родионова Лилия Анатольевна

Программа дисциплины