• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Бакалавриат 2021/2022

Введение в многомерный статистический анализ

Статус: Курс обязательный (Политология)
Направление: 41.03.04. Политология
Когда читается: 2-й курс, 4 модуль
Формат изучения: без онлайн-курса
Охват аудитории: для своего кампуса
Язык: русский
Кредиты: 3

Программа дисциплины

Аннотация

Курс «Введение в многомерный статистический анализ» знакомит слушателей со статистическими методами снижения размерности признакового пространства. Cтуденты также продолжают отрабатывать навыки регрессионного анализа, работая с моделями с переменными взаимодействия. Одним из форматов занятий является репликация результатов исследований с последующей критикой примененной стратегии эмпирического анализа. На занятиях для анализа данных используется RStudio. Для успешного освоения материала студенты должны знать основы линейной алгебры и статистики в объеме курсов «Математика и статистика» и «Теория вероятностей и математическая статистика».
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Овладеть знаниями в области математической статистики и многомерных методов анализа, необходимыми в социальных науках.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Корректно применяет и интерпретирует результаты метода главных компонент
  • Корректно применяет и интерпретирует результаты факторного анализа
  • Корректно интерпретирует оценки коэффициентов множественной регрессии, включающей переменные взаимодействия
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Модель множеcтвенной линейной регрессии. Эффекты взаимодействия переменных и фиктивные переменные
    Модель множественной линейной регрессии: повторение. Эффекты взаимодействия переменных и фиктивные переменные. Регрессионный анализ в политологических исследованиях: дизайн исследования, подходы к анализу данных, интерпретация и репликация результатов соответствующих исследований.
  • Снижение размерности многомерного признакового пространства
    Индекс как результат снижения размерности многомерного признакового пространства. Объяснение потребности в индексах. Размерность каких признаковых пространств может быть снижена? Постановка задачи метода главных компонент (МГК). Ковариационная / корреляционная матрица как основнойобъект. Алгоритм МГК. Главная компонента vs. среднее. Свойства главных компонент (взаимная ортогональность; наименьшее искажение геометрической структуры данных, наименьшая ошибка автопрогноза). Оценка качества снижения размерности: доля объясненной вариации и понятие информативность главнойкомпоненты, методы Г. Кайзера и Р.Б. Кеттелла.
  • Факторный анализ
    Разведывательный факторный анализ: постановка содержательной задачи, решаемой методом, допущения, интерпретация результатов, диагностика качества решения, визуализация результатов путевой диаграммой.Конфирматорный факторный анализ: сравнение с разведывательным ФА, постановка содержательной задачи, решаемой методом, допущения, идентификация модели, интерпретация результатов, диагностика качества решения, modification indices, expected parameter (value) change, визуализация результатов путевой диаграммы, виды инвариантности (конфигуративная, метрическая, скалярная), проверка инвариантности.
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Активность на семинарах
  • неблокирующий Домашние задания
  • неблокирующий Самостоятельные работы
  • неблокирующий Контрольная работа
  • неблокирующий Экзаменационная работа
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • Промежуточная аттестация (4 модуль)
    0.1 * Активность на семинарах + 0.2 * Домашние задания + 0.2 * Контрольная работа + 0.2 * Самостоятельные работы + 0.3 * Экзаменационная работа
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Прикладная статистика и основы эконометрики : учебник для вузов, Айвазян, С. А., Мхитарян, В. С., 1998

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Путеводитель по современной эконометрике : учеб.- метод. пособие для вузов, Вербик, М., Банникова, В. А., 2008