• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Бакалавриат 2023/2024

Математическая статистика

Лучший по критерию «Полезность курса для Вашей будущей карьеры»
Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»
Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»
Статус: Курс обязательный (Экономика и статистика)
Направление: 38.03.01. Экономика
Когда читается: 2-й курс, 1, 2 модуль
Формат изучения: без онлайн-курса
Охват аудитории: для своего кампуса
Язык: русский
Кредиты: 6
Контактные часы: 92

Программа дисциплины

Аннотация

Курс имеет своей целью формирование у студентов представления о статистических методах исследования случайных явлений в экономике. В рамках курса студенты осваивают как теоретические, так и практические задачи, вырабатывают навыки количественной оценки данных любой природы, как числовой, так и нечисловой, развивают умения формулировать статистические гипотезы, содержательно интерпретировать полученные результаты, визуализировать статистические данные и представлять их в различном виде. В курсе даются базовые понятия математической статистики –статистическое оценивание; проверка статистических гипотез; статистический анализ нечисловой информации; дисперсионный анализ. Для освоения дисциплины необходимы знания математики, математического анализа и теории вероятностей в рамках вузовской программы. Дисциплина является базовой для множества дальнейших статистических и прикладных курсов – таких как: Эконометрика, Микро- и макроэкономическая статистика; Многомерные статистические методы; Случайные процессы; Страхование и актуарные расчеты и Актуарные расчеты в страховании жизни; Статистическое моделирование социально-экономических процессов и др.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Формирование у студентов научного представления о статистических методах исследования случайных явлений в экономике
  • Изучение методов количественной оценки статистических данных различной природы
  • Развитие умения формулировать статистические гипотезы, содержательно интерпретировать полученные результаты
  • Формирование вероятностно-статистического мышления, необходимого для успешной исследовательской и аналитической работы в современных областях социально-экономической и управленческой деятельности
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Знать методы нахождения точечных и интервальных оценок неизвестных параметров распределения. Уметь выводить различными методами точечные и интервальные оценки неизвестных параметров распределения и рассчитывать их по конкретной выборке,
  • Знать методы оценивания неизвестных параметров распределения генеральной совокупности и проверки их свойств. Иметь навыки вывода методами моментов и максимального правдоподобия оценок для любых распределений, заданных законом распределения или плотностью, доказательств свойств несмещенности, состоятельности, эффективности и достаточности полученных оценок.
  • Знать основные понятия и принципы дисперсионного анализа статистических данных
  • Знать основные понятия проверки гипотез - нулевая и альтернативная гипотезы, ошибки 1 и 2 рода, мощность критерия, критическую область, методы проверки статистических гипотез о параметрах распределений и согласии с теоретическим распределением
  • Знать основные термины, определения, теоремы и понятия математической статистики; уметь в соответствии с поставленной задачей определить вероятностную модель, распределение случайной величины, его характеристики, составлять и решать различные статистические задачи.
  • Иметь навыки проведения дисперсионного анализа данных. Уметь проверять влияние изучаемых факторов любой природы на исследуемую переменную
  • Приобрести навыки формулировки и проверки статистических гипотез, соответствующих данным изучаемой задачи
  • Уметь проверять гипотезы о значениях и равенстве параметров различных распределений, рассчитывать мощность критерия и ошибки 1-го – 2-го рода для любых распределений и критериев; проверять гипотезы о согласии эмпирического распределения с любыми теоретическими
  • Уметь сгруппировать данные любого объема и представить их визуализацию, провести дескриптивную статистику по имеющимся данным, рассчитать теоретические частоты в предположении любого закона распреджеления.
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Статистическое оценивание параметров
  • Проверка статистических гипотез
  • Дисперсионный анализ
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий ДКР2 - Индивидуальная домашняя контрольная работа по II разделу
    Индивидуальная домашняя контрольная работа по вариантам (выдаваемым преподавателем), состоящая из 7 задач на 2 раздел курса
  • неблокирующий ИКР1 - Итоговая контрольная работа по I разделу "Статистическое оценивание"
    Письменная работа на 1 пару (80 минут) на 1 раздел курса. Разрешается использование любых собственных материалов – тетрадей, учебников и т.п. (за исключением источников сети Интернет с помощью электронных устройств).
  • неблокирующий ИКР2 - Итоговая контрольная работа по II разделу "Проверка гипотез"
    Письменная работа на 1 пару (80 минут) на 2 раздел курса. Разрешается использование любых собственных материалов – тетрадей, учебников и т.п. (за исключением источников сети Интернет с помощью электронных устройств).
  • неблокирующий ДКР3 - Индивидуальная домашняя контрольная работа по III разделу "Дисперсионный анализ"
    Индивидуальная домашняя контрольная работа по вариантам (выдаваемым преподавателем), состоящая из 5 задач на 3 раздел курса
  • неблокирующий ТР - Типовой расчет по I разделу
    Индивидуальная домашняя работа по вариантам (выдаваемым преподавателем), состоящая во всестороннем анализе выборочной совокупности из 100 наблюдений, включая решение таких задач, как: построение интервальных вариационных рядов различными методами, дескриптивная статистика по несгруппированным и сгруппированным данным, различные методы графического представления данных, проверка гипотезы о нормальном распределении. Работа рассчитана на проведение расчетов в пакете Microsoft Excel и освоение основных статистических функций программы.
  • неблокирующий Текущий контроль работы
  • неблокирующий ДКР1 - Индивидуальная домашняя контрольная работа по I разделу
    Индивидуальная домашняя контрольная работа по вариантам (выдаваемым преподавателем), состоящая из 8 задач на 1раздел курса.
  • неблокирующий ЭКЗАМЕН
    Экзамен - письменная работа по всем разделам курса на 150 минут, состоящая из теоретических вопросов и расчетных задач
  • неблокирующий Домашняя лабораторная работа по R
    Домашнее задание по самостоятельному изучению основ языка программирования R и написанию программ на языке R для построения основных видов статистических графиков, нахождения интервальных оценок неизвестных параметров различных распределений, проверки гипотез, проведения дисперсионного анализа. Выполняется самостоятельно по представленным методическим указаниям.
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2023/2024 учебный год 2 модуль
    0.05 * ДКР1 - Индивидуальная домашняя контрольная работа по I разделу + 0.05 * ДКР2 - Индивидуальная домашняя контрольная работа по II разделу + 0.05 * ДКР3 - Индивидуальная домашняя контрольная работа по III разделу "Дисперсионный анализ" + 0.05 * Домашняя лабораторная работа по R + 0.1 * ИКР1 - Итоговая контрольная работа по I разделу "Статистическое оценивание" + 0.1 * ИКР2 - Итоговая контрольная работа по II разделу "Проверка гипотез" + 0.05 * ТР - Типовой расчет по I разделу + 0.15 * Текущий контроль работы + 0.4 * ЭКЗАМЕН
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Мхитарян, В. С. Теория вероятностей и математическая статистика [Электронный ресурс] : учеб. пособие / В. С. Мхитарян, Е. В. Астафьева, Ю. Н. Миронкина, Л. И. Трошин; под ред. В. С. Мхитаряна. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Московский финансово-промышленный университет «Синергия», 2013. - (Университетская серия). - ISBN 978-5-4257-0106-0. - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/451329
  • Прикладная статистика. Основы эконометрики. Т.1: Теория вероятностей и прикладная статистика, Айвазян, С. А., 2001
  • Теория вероятностей и математическая статистика : учеб. пособие, Мхитарян, В. С., 2013

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Боровков А. А. - Математическая статистика - Издательство "Лань" - 2010 - 704с. - ISBN: 978-5-8114-1013-2 - Текст электронный // ЭБС ЛАНЬ - URL: https://e.lanbook.com/book/3810
  • Кремер, Н. Ш.  Математическая статистика : учебник и практикум для академического бакалавриата / Н. Ш. Кремер. — Москва : Издательство Юрайт, 2019. — 259 с. — (Бакалавр. Академический курс). — ISBN 978-5-534-01654-3. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/433671 (дата обращения: 28.08.2023).
  • Кремер, Н. Ш.  Теория вероятностей и математическая статистика : учебник и практикум для вузов / Н. Ш. Кремер. — 5-е изд., перераб. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2019. — 538 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-10004-4. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/431167 (дата обращения: 28.08.2023).
  • Математическая статистика : учеб. пособие для вузов, Ивченко, Г. И., 1992
  • Прикладная статистика в задачах и упражнениях : учебник для вузов, Айвазян, С. А., 2001
  • Пугачев В.С. - Теория вероятностей и математическая статистика - КноРус - 2017 - ISBN: 978-5-4365-1551-9 - Текст электронный // ЭБС BOOKRU - URL: https://book.ru/book/922288
  • Пугачев, В. С. Теория вероятностей и математическая статистика : учебное пособие / В. С. Пугачев. — 2-е изд. — Москва : ФИЗМАТЛИТ, 2002. — 496 с. — ISBN 5-9221-0254-0. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/48170 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
  • Теория вероятностей и математическая статистика : учебник для вузов, Колемаев, В. А., 2003
  • Теория вероятностей и математическая статистика в задачах, Ватутин, В. А., 2003
  • Теория вероятностей и математическая статистика с использованием MS EXCEL. Ч. 2: Математическая статистика, , 2019