Основы статистики и анализа данных

Бакалавриат 2019/2020

Статус: Курс по выбору

Направление: 38.03.01. Экономика

Кто читает: Департамент финансов

Где читается: Санкт-Петербургская школа экономики и менеджмента

Когда читается: 1-й курс, 2 модуль

Формат изучения: с онлайн-курсом

Язык: русский

Кредиты: 5

Контактные часы: 32

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

В результате освоения дисциплины студент должен: - Знать: базовый терминологический аппарат общей теории статистики, различать виды научных дисциплин, имеющих отношение и использующий ее расчетные техники; - Уметь: составить план простого статистического исследования, обрабатывать реальные данные, на продвинутом уровне использовать программную среду Excel для решения прикладных статистических задач; - Иметь навыки (приобрести опыт) самостоятельного сбора и обработки информации, углубленного статистического анализа в программной среде Excel; навыками презентации и оформления результатов статистического исследования.

Цель освоения дисциплины

Целью освоения дисциплины «Основы статистики и анализа данных» является формирование у слушателей подготовки к информационно-аналитической и научно-исследовательской деятельности, а также к продолжению обучения в магистратуре и аспирантуре.

Планируемые результаты обучения

Иметь представление о предмете статистики, основных статистических закономерностях. Уметь классифицировать данные.
Знать основные категории данных, различать информационные системы.
Знать терминологию, основные группы статистических данных. Уметь решать задачи по предельной теореме теории вероятности.
Знать основные категории рынка ценных бумаг, проводить расчеты стоимости акций и облигаций на базе общих данных. Уметь решать задачи и строить закономерности на основе генеральной и выборочной совокупности. Проводить группировку статистического ряда.
Знать основные категории разрозненных типовых данных, иметь представление о регулярных выражениях. Проводить точечное и интегральное оценивание числовых характеристик.
Знать основные категории работы с большими данными. Проводить проверку гипотез, выявлять критерии значимости. Выявлять параметрические гипотезы.

Содержание учебной дисциплины

Тема 1. Введение в статистику
Понятие предмета, объекта исследования. Этапы статистического исследования. Данные, типология и шкалы. Вторичные данные.
Тема 2. Импорт данных из текстовых файлов и табличных представлений в Microsoft Excel
Импорт данных из текстовых файлов и табличных представлений в Microsoft Excel.
Тема 3. Импорт данных из PDF документов
Импорт данных из неадаптированных источников на примере сайта Центробанка. Предельные теоремы теории вероятностей. Неравенство Чебышева. Типы сходимости случайных величин. Закон больших чисел и его проявления. Теоремы Чебышева, Маркова, Бернулли, Хинчина. Понятие о центральной предельной теореме и ее роль в науке и обществе.
Тема 4. Особенности поиска и импорта данных через поисковые формы сайтов
Особенности поиска и импорта данных через поисковые формы сайтов (на примере WorldBank, Центрального банка и Cbonds). Использование AutoIt для автоматизации рутинной деятельности. Выборочный метод математической статистики. Генеральная и выборочная совокупности. Вариационный и статистические ряды. Порядковые статистики и их применения. Выборочная функция распределения. Выборочные числовые характеристики. Группированный статистический ряд, гистограмма. Секторные диаграммы.
Тема 5. Особенности поиска разрозненных типовых данных
Особенности поиска разрозненных типовых данных. Регулярные выражения. Точечное и интервальное оценивание числовых характеристик и параметров распределения генеральной совокупности. Понятие точечной статистической оценки. Требования к оценкам. Нахождение точечных оценок методом моментов и методом максимального правдоподобия. Точечные оценки математического ожидания и дисперсии генеральной совокупности. Точечные оценки параметров основных распределений. Основные распределения математической статистики: распределение Пирсона, Стьюдента, Фишера. Интервальное оценивание числовых характеристик и параметров распределения. Основные понятия. Построение доверительных интервалов для математического ожидания и дисперсии нормального закона
Тема 6. Работа с большими объемами данных – введение в SQL
Работа с большими объемами данных – введение в SQL: импорт данных, базовый синтаксис запросов. Обзор возможностей и сред. Проверка статистических гипотез. Проверка статистических гипотез. Критерий значимости. Построение критических областей. Ошибки 1-го и 2-го рода. Проверка гипотезы о законе распределения. Критерий «хи-квадрат». Проверка параметрических гипотез.

Элементы контроля

Индивидуальное домашнее задание
Самостоятельная работа
Контрольная работа
Экзамен

Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация (2 модуль)
0.1 * Индивидуальное домашнее задание + 0.25 * Контрольная работа + 0.15 * Самостоятельная работа + 0.5 * Экзамен

Программа дисциплины