Классификация статистических данных

2021/2022

Статус: Майнор

Кто читает: Департамент статистики и анализа данных

Где читается: Факультет экономических наук

Когда читается: 3, 4 модуль

Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ

Преподаватели: Антонян Анна Артуровна, Архипова Марина Юрьевна, Силаев Андрей Михайлович, Тихонова Арина Михайловна

Язык: русский

Кредиты: 5

Контактные часы: 76

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Окружающие нас объекты и явления (например, финансовая деятельность банков или предприятий, доходы респондентов, решения о покупке товаров и т.п.) характеризуются разнообразными признаками и могут быть представлены как точки в многомерном пространстве. В этом пространстве они могут образовывать скопления (группы, кластеры), которые можно изучать в отдельности, выделив специфические свойства и особенности каждой группы. Вы познакомитесь с современными методами классификации, позволяющими выделять однородные группы объектов, среди которых иерархические и итерационные алгоритмы кластерного анализа, параметрическая и непараметрическая классификация, вероятностные методы классификации, деревья решений, рекомендательные системы и нейросети, а также основы фильтрации изображений. Важной особенностью курса является широкое использование наглядных примеров и применение широкого арсенала современных средств обработки статистической информации (например, ППП SPSS, R, Python), освобождающих исследователя от вычислительной рутины и позволяющих превратить статистическое исследование в увлекательное занятие.

Цель освоения дисциплины

Целью освоения дисциплины Сравнительный анализ и классификация данных» является получение студентами основ понимания фундаментальных статистических принципов, роли многомерного статистического инструментария в фундаментальных и прикладных исследованиях. Особенностью курса является наличие большого числа примеров из реальной практики, наглядно демонстрирующих разнообразие областей применения многомерного статистического инструментария, его значимости для различных сфер деятельности. При этом обучение студентов основным графическим и табличным представлениям данных, основам их статистической обработки позволяет сделать результаты расчетов более наглядными и доступными для понимания и интерпретации. Знакомство с возможностями сбора и обработки данных будет опираться как на универсальные информационные технологии, так и на специализированные пакеты прикладных программ (ППП SPSS) и статистические среды (Python, R), а также сопровождаться большим количеством практических примеров и иллюстраций. За счет широкого применения компьютерных технологий в курсе значительное внимание уделяется интерпретации данных и статистических характеристик, получаемых по результатам расчетов.

Планируемые результаты обучения

Использует дскриминантный анализ для кластеризации новых объектов. Строит дискриминантные функции, интерпретирует межгрупповые различия. Выбирает показатели, обладающие наибольшей дискриминирующей силой
Использует итерационные алгоритмы для решения задач кластеризации объектов
Проводит класстеризацию многомерных наблюдений с использованием иерархических и итеративных алгоритмов кластерного анализа. Строит и интерпретирует дендрограммы.
Проводит кластеризацию объектов с использованием деревьев решений.

Содержание учебной дисциплины

Кластеризация многомерных наблюдений. Кластерный анализ
Кластеризация многомерных наблюдений с обучением. Основы дискриминантного анализа
Деревья решений, случайные леса, нейросети
Предмет, содержание, задачи курса. Предварительный и корреляционного анализа
Деревья решений, случайные леса

Элементы контроля

модульная работа 1
Желаем удачи!
модульная работа 2
Желаем Вам удачи!
активность на занятиях
контрольная работа
Контрольная работа проводится офлайн. Задачи, требующие численного ответа, следует решать ручным счетом. В работе будет достаточно представления схематичного расчета с указанием промежуточного результата. Наличие промежуточных ответов обязательно! Контрольные работы в отсканированном виде (или сфотографированном) в формате PDF должны быть размещены в GC не позднее указанного времени. Все работы, отправленные позже указанного времени, приниматься и засчитываться НЕ БУДУТ! Желаем Вам удачи!
компьютерная работа 1
Оценка за курс выставляется на основе линейной формулы оценивания пропорционально объему выполнения заданий текущего контроля. Экзамен по курсу не предусмотрен.
Компьютерная работа 2
Компьютерная работа присылается преподавателю офлайн. Оценивается пропорционально выполненному заданию.Желаем Вам удачи!
Компьютерная работа 3
Компьютерная работа присылается преподавателю офлайн. Оценивается пропорционально выполненному заданию. Желаем Вам удачи!
Компьютерная работа 4
Компьютерная работа присылается преподавателю офлайн. Оценивается пропорционально выполненному заданию.Желаем Вам удачи!
контрольная работа
Контрольная работа №2 проводится офлайн. Задачи, требующие численного ответа, следует решать ручным счетом. В работе будет достаточно представления схематичного расчета с указанием промежуточного результата. Наличие промежуточных ответов обязательно! Контрольные работы в отсканированном виде (или сфотографированном) в формате PDF должны быть размещены в GC не позднее указанного времени. Все работы, отправленные позже указанного времени, приниматься и засчитываться НЕ БУДУТ! Желаем Вам удачи!
компьютерная работа 1
Оценка за курс выставляется на основе линейной формулы оценивания пропорционально объему выполнения заданий текущего контроля. Экзамен по курсу не предусмотрен.
Компьютерная работа 2
Компьютерная работа присылается преподавателю офлайн. Оценивается пропорционально выполненному заданию.Желаем Вам удачи!
Компьютерная работа 3
Компьютерная работа присылается преподавателю офлайн. Оценивается пропорционально выполненному заданию. Желаем Вам удачи!
Компьютерная работа 4
Компьютерная работа присылается преподавателю офлайн. Оценивается пропорционально выполненному заданию.Желаем Вам удачи!
контрольная работа
Контрольная работа №2 проводится офлайн. Задачи, требующие численного ответа, следует решать ручным счетом. В работе будет достаточно представления схематичного расчета с указанием промежуточного результата. Наличие промежуточных ответов обязательно! Контрольные работы в отсканированном виде (или сфотографированном) в формате PDF должны быть размещены в GC не позднее указанного времени. Все работы, отправленные позже указанного времени, приниматься и засчитываться НЕ БУДУТ! Желаем Вам удачи!

Промежуточная аттестация

2021/2022 учебный год 4 модуль
0.2 * компьютерная работа 1 + 0.2 * Компьютерная работа 2 + 0.2 * контрольная работа

Программа дисциплины