• A
  • A
  • A
  • ABC
  • ABC
  • ABC
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Regular version of the site

Categorical Data Analysis using Statistical Software Packages

2021/2022
Academic Year
RUS
Instruction in Russian
5
ECTS credits
Delivered at:
Department of Higher Mathematics (Independent HSE Departments)
Course type:
Elective course
When:
3 year, 3, 4 module

Instructor

Программа дисциплины

Аннотация

Освоение дисциплины «Анализ категориальных данных в статистических пакетах» позволяет получить базовые знания и навыки по применению ряда популярных методов к решению задач, связанных с анализом эмпирических данных, в том случае, когда зависимая переменная измерена в порядковой или номинальной шкале. Например, для изучения того, какие индивидуальные характеристики могут повлиять на то, ходит ли человек на выборы, за кого он голосует. Курс охватывает модели бинарного выбора, модели множественного выбора с упорядоченным откликом (порядковая логистическая регрессия), а также мультиномиальные регрессионные модели. На занятиях используется RStudio для отработки применения изученных методов.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Выработка компетенций по решению политологических и социально-экономических задач, связанных с анализом данных в том случае, когда изучаемые зависимые признаки имеют дискретную природу.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • владеть навыками реализации моделей бинарного и множественного выбора в статистических пакетах (Rstudio)
  • уметь применять основные модели бинарного и множественного выбора, уметь корректно интерпретировать и визуализировать результаты их оценивания
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • 1.1 Линейная модель регрессии
  • 1.2. Логистическая регрессия
  • 1.3. Проверка гипотез.
  • 2. Модели множественного неупорядоченного выбора.
  • 3. Модели множественного упорядоченного выбора.
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Самостоятельные работы
  • неблокирующий Домашние задания
  • неблокирующий Эссе
  • неблокирующий Контрольная работа
  • неблокирующий Экзаменационная работа
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2021/2022 учебный год 3 модуль
  • 2021/2022 учебный год 4 модуль
    0.15 * Домашние задания + 0.15 * Контрольная работа + 0.3 * Экзаменационная работа + 0.25 * Эссе
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

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

Рекомендуемая дополнительная литература

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