Предиктивное моделирование данных

2021/2022

Учебный год

RUS

Обучение ведется на русском языке

5

Кредиты

Кто читает:

Департамент бизнес-информатики

Статус:

Курс по выбору

Когда читается:

1-й курс, 2, 3 модуль

Преподаватель

Богданова Татьяна Кирилловна

Программа дисциплины

Аннотация

Дисциплина "Предиктивное моделирование данных" предполагает получение студентами теоретических знаний в области анализа данных, выявления структуры анализируемой выборки, нахождения взаимосвязей между показателями, измеренными в разных шкалах, построения регрессионных моделей, проведения факторного и кластерного анализа, прогнозирования с использованием деревьев решений, а также получение практических навыков применения статистических методов при решении задач с использованием профессиональных систем статистического анализа данных.

Цель освоения дисциплины

• Целью освоения дисциплины является формирование у студентов комплекса теоретических знаний и методологических основ в области предиктивного моделирования данных, а также практических навыков, необходимых для использования системы IBM SPSS Statistics, обеспечивающих решение широкого круга задач с использованием статистических методов.

Планируемые результаты обучения

• Знать методы дерева решений и методы проверки адекватности модели.
• Знать особенности измерения связей для переменных, измеренных в номинальной, порядковой и интервальной шкалах.
• Знать понятия выборки, генеральной совокупности, вероятности, статистической значимости. Понимать назначения шкал измерения переменных, уметь модифицировать данные и осуществлять их отбор.
• Знать сущность методов кластеризации, принципы факторного анализа и метод главных компонент. Уметь решать задачи с использованием этих методов.
• Понимать сущность процедуры расчета частотных таблиц, знать структуру и содержание элементов таблиц сопряженности, статистических характеристик распределения значений переменных, измеренных в интервальной шкале.
• Уметь строить модели бинарной и порядковой логистической регрессии. Знать методы оценки качества моделей.
• Уметь строить модели парной и множественной линейной регрессии. Знать методы оценки качества моделей.

Содержание учебной дисциплины

• Особенности подготовки данных для статистического анализа.
• Описательная статистика для переменных, измеренных в номинальной, порядковой и интервальной шкалах.
• Поиск связей между номинальными, порядковыми и количественными переменными.
• Введение в регрессионный анализ.
• Логистическая регрессия.
• Деревья решений.
• Кластерный и факторный анализ данных.

Элементы контроля

• контрольная работа, представляющая собой совокупность выполненных на занятиях заданий.
• решение задач с использованием ПО IBM SPSS Statistics
  Экзамен проводится онлайн без прокторинга.
• аудиторная работа.

Промежуточная аттестация

• 2021/2022 учебный год 3 модуль
  Оценка = 0.5*(0.7*оценка за контрольную работу + 0.3*оценка за аудиторную работу) + 0.5* оценка за экзамен

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• SPSS 19: профессиональный статистический анализ данных, Наследов, А., 2011
• SPSS: искусство обработки информации : анализ стат. данных и восстановление скрытых закономерностей: пер. с нем., Бююль, А., 2002
• Анализ данных на компьютере : учеб. пособие, Тюрин, Ю. Н., 2008
• Анализ социологических данных с помощью пакета SPSS : учеб. пособие для вузов, Крыштановский, А. О., 2006
• Введение в анализ данных : учебник и практикум для вузов, Миркин, Б. Г., 2015
• Введение в математическую статистику, Ивченко, Г. И., 2010
• Задачи с решениями по математической статистике : учеб. пособие для вузов, Ивченко, Г. И., 2007
• Задачник по математической статистике : для студентов социально - гуманитарных и управленческих специальностей, Макаров, А. А., 2018
• Задачник по теории вероятностей для студентов социально - гуманитарных специальностей, Макаров, А. А., 2015
• Основные вероятностные распределения : учеб. пособие, Ивченко, Г. И., 2008
• Прикладной регрессионный анализ, Дрейпер, Н. Р., 2007
• Теория вероятностей : учебник для экономических и гуманитарных специальностей: учеб. пособие для вузов, Тюрин, Ю. Н., 2009
• Теория вероятностей и математическая статистика : учеб. пособие, Мхитарян, В. С., 2013
• Теория вероятностей и математическая статистика для социологов и менеджеров : учебник для вузов, Пашкевич, А. В., 2014
• Теория вероятностей и статистика : учеб. пособие, Тюрин, Ю. Н., 2008

Рекомендуемая дополнительная литература

• SPSS: Статистический анализ в маркетинговых исследованиях, Таганов, Д., 2005
• Математические методы психологического исследования : анализ и интерпретация данных: учеб. пособие, Наследов, А. Д., 2006