Бакалавриат
2021/2022
Прикладные методы математической статистики
Статус:
Курс обязательный (Программная инженерия)
Направление:
09.03.04. Программная инженерия
Кто читает:
Департамент прикладной экономики
Где читается:
Факультет компьютерных наук
Когда читается:
2-й курс, 3, 4 модуль
Формат изучения:
с онлайн-курсом
Онлайн-часы:
10
Охват аудитории:
для своего кампуса
Преподаватели:
Борзых Дмитрий Александрович,
Жукова Людмила Вячеславовна,
Румянцева Екатерина Владимировна,
Чернышева Ирина Константиновна
Язык:
русский
Кредиты:
5
Контактные часы:
72
Программа дисциплины
Аннотация
Настоящая программа учебной дисциплины «Прикладные методы математической статистики» устанавливает минимальные требования к знаниям и умениям студента и определяет содержание и виды учебных занятий и отчетности. Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления 09.03.04 «Программная инженерия» уровня бакалавра, изучающих дисциплину «Прикладные методы математической статистики». В соответствии с учебным планом по направлению «Программная инженерия» дисциплина читается студентам второго курса бакалавриата в 3 и 4 модулях.
Цель освоения дисциплины
- формирование у студентов профессиональных компетенций, связанных с использованием методов теории вероятностей и математической статистики в области программной инженерии;
- выработка практических навыков применения статистических и эмпирических методов;
- получение студентами опыта самостоятельной исследовательской работы, предполагающей изучение специфических методов математической статистики, инструментов и средств, необходимых для решения прикладных задач.
Содержание учебной дисциплины
- Линейная регрессия и метод наименьших квадратов
- Несмещенность оценок
- Эффективность оценок и теорема Гаусса–Маркова
- Доверительные интервалы: для отдельных коэффициентов регрессии; для линейной комбинации коэффициентов; для дисперсии случайной ошибки регрессии
- Тестирование гипотез: относительно отдельных коэффициентов регрессии; относительно линейной комбинации коэффициентов. Тестирование систем линейных уравнений относительно коэффициентов регрессии. Проверка на значимость как отдельных коэффициентов регрессии, так и значимости регрессии «в целом»
- Фиктивные переменные и тест Чоу
- Тесты на правильную функциональную форму модели: тест Рамсея и тест Бокса–Кокса
- Мультиколлинеарность
- Гетероскедастичность
- Метод максимального правдоподобия
- Модели бинарного выбора: logit- и probit-модели
- Элементы теории бутстрапирования
Элементы контроля
- Письменный экзаменПроводится очно
- Домашнее заданиеСдаётся в письменном виде с устной зашитой. Заключается в обработке данных эксперимента с использованием изученных методов.
- Контрольная работа
- Активность на занятиях
Промежуточная аттестация
- 2021/2022 учебный год 4 модуль0.4 * Письменный экзамен + 0.2 * Домашнее задание + 0.2 * Активность на занятиях + 0.2 * Контрольная работа
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Introductory econometrics : a modern approach, Wooldridge, J. M., 2009
- Эконометрика в задачах : базовый курс: с примерами в среде MATLAB: около 100 задач с решениями, Борзых, Д. А., 2018
- Эконометрика: работа с данными на компьютере : практикум, Борзых, Д. А., 2021
- Эконометрика. Кн. 1: Ч. 1: Основные понятия, элементарные методы; Ч.2 : Регрессионный анализ временных рядов, Носко, В. П., 2011
Рекомендуемая дополнительная литература
- Прикладные методы анализа статистических данных : учеб. пособие для вузов, Горяинова, Е. Р., 2012
- Эконометрика в задачах и упражнениях, Борзых, Д. А., 2017
- Эконометрика. Начальный курс, Магнус, Я. Р., 1997