Введение в регрессионный анализ

Бакалавриат 2022/2023

Статус: Курс обязательный (Государственное и муниципальное управление)

Направление: 38.03.04. Государственное и муниципальное управление

Кто читает: Кафедра высшей математики

Где читается: Факультет социальных наук

Когда читается: 2-й курс, 1 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Кручинская Екатерина Владиславовна, Макаров Алексей Алексеевич

Язык: русский

Кредиты: 4

Контактные часы: 24

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Регрессионный анализ - основной инструмент анализа данных в политической науке, государственном управлении, микро и макроэкономике. Он позволяет строить прогнозы, описывать сложные взаимосвязи между наборами признаков, а в некоторых случаях - даже измерять эффекты воздействий и оценивать силу причинно-следственных связей. Дисциплина «Введение в регрессионный анализ» посвящена базовым темам регрессионного анализа и дает студентам представление о содержательном смысле линейных регрессионных моделей, их основных допущениях, инструментах диагностики этих допущений, а также интерпретации полученных результатов. Для успешного освоения этой дисциплины требуются знания по теории вероятностей и математической статистике в объеме вводного курса, а также умение дифференцировать линейную функцию и полином. Студенты смогут продолжить углублённое изучение регрессионных и других моделей анализа социально-экономических и политологических данных в курсах по выбору: «Многомерный статистический анализ» и «Анализ категориальных данных» на втором и третьем курсах образовательной программы.

Цель освоения дисциплины

Ознакомить студентов с теоретическими основами статистического (частотного) анализа и научить их применять теоретические знания на практике в рамках собственных исследований

Планируемые результаты обучения

Понимание корреляции, p-value, доверительного интервала
понимание процедуры проверки значимости коэффициентов, условий гомоскедастичности, автокорреляции, нормальности, понимание вариации
понимание дамми-переменных, понятия референтной группы
понимание того, что такое каузальность и какие условия, причины и последствия проблемы эндогенности
понимание того, как можно проверить модель на устойчивость
знание центральной предельной теоремы, понимание условий нормальности
понимание метода "разность разностей", умение его применять для практических задач