Бакалавриат
2023/2024
Статистические методы анализа данных
Статус:
Курс по выбору (Экономика и бизнес (очно-заочное обучение))
Направление:
38.03.01. Экономика
Где читается:
Факультет экономики НИУ ВШЭ (Нижний Новгород)
Когда читается:
2-й курс, 2 модуль
Формат изучения:
с онлайн-курсом
Онлайн-часы:
24
Охват аудитории:
для своего кампуса
Преподаватели:
Лапинова Светлана Александровна
Язык:
русский
Кредиты:
3
Контактные часы:
6
Программа дисциплины
Аннотация
В этом онлайн-курсе НИУ ВШЭ мы поговорим про статистические методы анализа данных. Мы подробно обсудим, как статистика связана с машинным обучением и какое место она занимает среди наук о данных. Поговорим о том, что есть два великих вопроса: "Как устроен мир?" и "Что будет дальше?". В зависимости от того, на какой вопрос мы ищем ответ, мы должны использовать разные методы.
Мы изучим метод максимального правдоподобия, поговорим про статистические свойства различных функций потерь. Поговорим о линейной регрессии и временных рядах. В конце курса мы обсудим байесовский подход к статистике и выясним, чем он отличается от частотного.
Цель освоения дисциплины
- По результатм курса вы научитесь работать с временными рядами и простейшими байесовскими моделями, а также использовать метод максимального правдоподобия для оценки параметров в любых моделях.
Планируемые результаты обучения
- Уметь анализировать временные ряды
- Применяет линейные модели финансовых серий, проводит диагностику серий на корректность применения моделей
- Оценивает некоторые из финансовых инструментов, анализирует временные ряды.
- Владение методом максимального правдоподобия, критерием Стьюдента, критерием хи- квадрат Пирсона.
- Знаком с альтернативными способами и подходами к статистическому моделированию: байесовские методы, алгоритм случайного леса и т.п.
- Умеет применять нейробайесовские методы
- Знание, когда и как можно использовать линейные модели для предсказаний на новых данных.
- Владеет понятиями: математической постановки задач статистики. Знает выборку из нормального распределения: лемму Фишера. Знает требования, предъявляемые к оценкам: состоятельность, несмещенность, асимптотическая нормальность, эффективность. Знает: метод моментов; состоятельность и асимптотическая нормальность оценок метода моментов; метод максимального правдоподобия; асимптотическая нормальность оценок максим
- Студент способен интерпретировать линейные модели
Содержание учебной дисциплины
- Тема Метод максимального правдоподобия
- Тема Статистический взгляд на линейные модели: прогнозы и интерпретация
- Временные ряды
- Тема Байесовские методы
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Чураков Е. П. - Введение в многомерные статистические методы - Издательство "Лань" - 2021 - ISBN: 978-5-8114-2149-7 - Текст электронный // ЭБС ЛАНЬ - URL: https://e.lanbook.com/book/168986
Рекомендуемая дополнительная литература
- Бурова, Н. В. (2016). «Статистические Методы В Гуманитарных И Экономических Науках»: Итоги Международной Конференции. Bulletin of the St. Petersburg State University of Economics, (2), 147–153. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=bsu&AN=114305359
- Информационно-статистические методы решения эконометрических, социологических и психометрических задач : монография / С.В. Юдин, А.С. Юдин. — М. : ИНФРА-М, 2018. — 199 с. — (Научная мысль). — www.dx.doi.org/10.12737/monography_5b065d81e98aa3.24037041. - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/937812