close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

...и оздоровление детей и молодежи;doc

код для вставкиСкачать
1
2
3
1.
1.1.
Цели и задачи дисциплины
Цель. Задачи дисциплины, ее место в подготовке обучающихся (с учетом
квалификационных требований ФГОС)
Задачи дисциплины: научить обучающихся применять статистические методы для оценки взаимосвязей
неколичественных признаков, систематизации и обработки экономической информации с использованием
пакетов прикладных программ статистического анализа.
1.2.
Требования к уровню усвоения дисциплины
Обучающийся должен знать общую характеристику основных шкал измерения;
преобразования,
характеризующие тип шкалы; виды неколичественных переменных и особенности их статистического
исследования; основные меры взаимозависимости, применяемые на различных шкалах; теоретикоинформационные меры связей; правила выделения компонентных таблиц; методы ранговой корреляции.
Обучающийся должен уметь исследовать различные виды таблиц сопряженности: четырех клеточные
таблицы, многоклеточные таблицы; решать задачи декомпозиции таблицы сопряженности; представлять и
интерпретировать результаты декомпозиции таблицы
сопряженности; измерять взаимосвязи между
дихотомическими переменными, многовариантными переменными; применять симметричные и
асимметричные меры связей; применять методы ранговой корреляции для оценки тесноты связи
ранжированных данных.
Обучающийся должен владеть сравнительным анализом мер связей; основными положениями
логлинейного анализа.
У обучающегося должны быть сформированы следующие общекультурные (ОК) и профессиональные
компетенции (ПК): владение культурой мышления, способность к обобщению, анализу, восприятию
информации, постановке цели и выбору путей ее достижения (ОК-1); - способность анализировать
социально значимые проблемы и процессы, происходящие в обществе, и прогнозировать возможное их
развитие в будущем (ОК-4); способность собрать и проанализировать исходные данные, необходимые для
расчета экономических и социально-экономических показателей, характеризующих деятельность
хозяйствующих субъектов (ПК-1); способность на основе типовых методик и действующей нормативноправовой базы рассчитать экономические и социально-экономические показатели, характеризующие
деятельность хозяйствующих субъектов (ПК-2); способность осуществлять сбор, анализ и обработку
данных, необходимых для решения поставленных экономических задач (ПК-4).
1.3. Связь с другими дисциплинами Учебного плана
Перечень действующих и предшествующих
Перечень последующих дисциплин, видов
дисциплин с указанием разделов (тем)
работ
Теория вероятностей и математическая статистика
Статистика
Эконометрика
2.
Многомерные статистически методы
Выполнение курсовых работ
Выполнение выпускной квалификационной работы
(бакалаврская работа)
Содержание дисциплины, способы и методы учебной деятельности преподавателя
Методы обучения – система последовательных, взаимосвязанных действий, обеспечивающих усвоение
содержания образования, развитие способностей обучающихся, овладение ими средствами самообразования
и самообучения; обеспечивают цель обучения, способ усвоения и характер взаимодействия преподавателя и
обучающегося; направлены на приобретение знаний, формирование умений, навыков, их закрепление и
контроль.
Монологический (изложение теоретического материала в форме монолога)
М
Показательный (изложение материала с приемами показа)
П
Диалогический (изложение материала в форме беседы с вопросами и ответами)
Д
Эвристический (частично поисковый) (под руководством преподавателя обучающиеся рассуждают,
Э
решают возникающие вопросы, анализируют, обобщают, делают выводы и решают поставленную
задачу)
Проблемное изложение (преподаватель ставит проблему и раскрывает доказательно пути ее ПБ
решения)
Исследовательский (обучающиеся самостоятельно добывают знания в процессе разрешения проблемы,
И
сравнивая различные варианты ее решения)
Программированный (организация аудиторной и самостоятельной работы обучающихся ПГ
4
осуществляется в индивидуальном темпе и под контролем специальных технических средств)
Другой метод, используемый преподавателем (формируется самостоятельно), при этом в п.п. 2.1.-2.4.
дается его наименование, необходимые пояснения
Приведенные в таблице сокращения обозначения педагогических методов используются составителем
Рабочей программы для заполнения п.п. 2.1., 2.2. и 2.3. в столбце «Методы».
2
Реализуемые
компетенции
Кол. час
36
Вид занятия, модуль, тема и краткое содержание
Методы
Неделя
2441
и том числе в
интерактивной
форме, час.
Аудиторные занятия (лекции, лабораторные, практические, семинарские)
2.1.
Очная форма обучения
Лекции
2432
2425
2627
10
Модуль1 «Статистический анализ данных, измеренных на различных шкалах»
2
Тема «Статистический анализ объектов нечисловой природы как часть
прикладной статистики».
Лекция «Статистический анализ объектов нечисловой природы как часть
прикладной статистики». Предмет и задачи дисциплины. Структура статистики
объектов нечисловой природы. Классификация и примеры объектов нечисловой
природы. Объекты нечисловой природы как статистические данные.
Использование
объектов
нечисловой
природы
при
формировании
математической модели реального явления. Объекты нечисловой природы как
результат статистической обработки данных.
2
Тема «Основы теории измерений».
Лекция «Основы теории измерений». Краткая история теории измерений.
Основные шкалы измерения: номинальная шкала, порядковая шкала,
интервальная шкала и шкала отношений. Преобразования, характеризующие тип
шкалы.
2829
3031
3132
Тема «Вероятностные модели конкретных видов объектов нечисловой природы».
Лекция. «Вероятностные модели конкретных видов объектов нечисловой
природы». Основные вероятностные модели объектов нечисловой природы:
дихотомических данных, результатов парных сравнений, бинарных отношений,
рангов, объектов общей природы.
2
2
Тема «Оценка связи между переменными, измеренными на различных шкалах ».
Лекция. «Оценка связи между переменными, измеренными на различных
шкалах». Измерение связи между двумя переменными, измеренными на
номинальной шкале. Коэффициенты ассоциации и контингенции, коэффициенты
взаимной сопряженности К.Пирсона, А.Чупрова, Г.Крамера. Измерение связи
между двумя
переменными, измеренными на номинальной шкале
и
интервальной шкале. Биссериальный коэффициент корреляции.
Тема «Оценка связи между переменными, измеренными на различных шкалах ».
Лекция. «Оценка связи между переменными, измеренными на
различных шкалах». Измерение связи между двумя переменными, измеренными
на порядковых шкалах. Непараметрические показатели связи. Ранговые
коэффициенты корреляции: коэффициенты корреляции Спирмена и Кендалла.
Особенности их вычисления при наличии связных рангов. Оценка тесноты связи
между произвольным числом ранжированных признаков: множественный
коэффициент ранговой корреляции (коэффициент конкордации). Проверка
статистической значимости показателей связи.
5
М,
П
ПК1,
ПК2,
ОК1
М,
П
ПК1,
ПК4,
ОК4
ПК-
М, 2,
П ОК4
ПК-
М, 1,
П ПК2
ПК-
М, 1,
П ПК2
3334
3536
Тема « Теоретико-информационные меры связей »
Лекция. « Теоретико-информационные меры связей »
Понятие количества информации. Полная и условная энтропия распределения
переменной Y. Коэффициент нормированной информации.
Тема « Меры связи Гутмана, Гудмена и Краскала ».
Лекция. «Меры связи Гутмана, Гудмена и Краскала». Асимметричные меры
связи Гутмана. Особенности их вычисления и интерпретации. Асимметричные
меры связи Гутмана. Особенности их вычисления и интерпретации.
Тема « Меры связи Гутмана, Гудмена и Краскала ».
Лекция. «Меры связи Гутмана, Гудмена и Краскала». Меры связи Гудмена и
Краскала. Особенности их вычисления и интерпретации.
2
3738
2
3940
2
41
2
41
Модуль 2 «Теоретико-информационные меры связей »
6
2
2
Модуль 3 « Элементы логлинейного анализа »
2
Тема «Логлинейные модели для таблиц сопряженности 2 x 2 ».
Лекция. «Логлинейные модели для таблиц сопряженности 2 x 2 ».
Понятие логлинейной модели. Насыщенная и ненасыщенная модели. Оценка
параметров модели. Проверка адекватности логлинейной модели.
ПК-
М, 1,
П ПКП,
Д
М,
П
2
ОК4,
ПК4
ПК1,
ОК1
ПК-
М, 4,
П ОК1
Практические занятия
2533
2526
2728
2930
3132
10
2
2
2
2
3334
2
3539
6
3536
2
Модуль1 «Статистический анализ данных, измеренных на различных шкалах»
Тема «Вероятностные модели конкретных видов объектов нечисловой природы».
Практическое занятие. «Вероятностные модели конкретных видов объектов
нечисловой природы». Основные вероятностные модели объектов нечисловой
природы: дихотомических данных, результатов парных сравнений, бинарных
отношений, рангов, объектов общей природы.
Э,
И
ПК1,
ПК2
Тема «Статистический анализ объектов нечисловой природы как часть
прикладной статистики».
Практическое занятие. «Статистический анализ объектов нечисловой природы
как часть прикладной статистики». Использование объектов нечисловой природы
при формировании математической модели реального явления. Объекты
нечисловой природы как результат статистической обработки данных.
П, 1,
Д ПК-
Тема «Основы теории измерений».
Практическое занятие. «Основы теории измерений». Характеристики основных
шкал измерения: номинальная шкала, порядковая шкала, интервальная шкала и
шкала отношений. Типы данных, измеренные на различных шкалах.
Преобразования, характеризующие тип шкалы.
П, 1,
Д ПК-
Тема «Оценка связи между переменными, измеренными на различных шкалах ».
Практическое занятие. «Оценка связи между переменными, измеренными на
различных шкалах». Расчет коэффициентов ассоциации и контингенции,
коэффициентов взаимной сопряженности К.Пирсона, А.Чупрова, Г.Крамера,
биссериального коэффициента корреляции. Решение задач.
П, 2,
Д ПК-
Тема «Оценка связи между переменными, измеренными на различных шкалах ».
Практическое занятие. «Оценка связи между переменными, измеренными на
различных шкалах». Расчет ранговых коэффициентов корреляции Спирмена и
Кендалла при отсутствии и наличии связных рангов. Оценка статистической
значимости ранговых показателей связи. Решение задач.
Э,
И
ОК4,
ПК2
Э,
И
ПК1,
ПК4
ПК-
4
ОК-
1
ПК-
4
Модуль 2 «Теоретико-информационные меры связей »
Тема « Теоретико-информационные меры связей »
Практическое занятие. « Теоретико-информационные меры связей »
Определение полной и условной энтропии. Вычисление коэффициента
нормированной информации. Интерпретация теоретико-информационных мер
связи. Решение задач.
6
3738
2
3940
2
41
2
41
ПК-
Тема « Меры связи Гутмана, Гудмена и Краскала ».
Практическое
занятие. «Меры связи Гутмана, Гудмена и Краскала ».
Вычисление и интерпретация мер связи Гутмана. Решение задач
П, 1,
Д ПК-
Тема « Меры связи Гутмана, Гудмена и Краскала ».
Практическое занятие « Меры связи Гутмана, Гудмена и Краскала ».
Расчет мер связи Гудмена и Краскала, их интерпретация. Решение задач.
П,
Д
ОК1,
ОК4
Э,
И
ПК4,
ОК1
2
Модуль 3 « Элементы логлинейного анализа »
Тема «Логлинейные модели для таблиц сопряженности 2 x 2 ».
Практическое занятие «Логлинейные модели для таблиц сопряженности 2 x 2 ».
Насыщенная и ненасыщенная модели. Оценка параметров модели. Проверка
адекватности логлинейной модели. Решение задач.
2
Заочная форма обучения (срок обучения 5 лет)
6
2
2
2
2
2
4
2
2
2
Тема «Статистический анализ данных, измеренных на различных шкалах».
Лекция «Статистический анализ данных, измеренных на различных шкалах».
Предмет и задачи дисциплины. Структура статистики объектов нечисловой
природы. Основные шкалы измерения.
М, 2,
П ПК-
Лекция «Статистический анализ данных, измеренных на различных шкалах».
Оценка связи между переменными, измеренными на различных шкалах.
Коэффициенты
ассоциации и контингенции, коэффициенты взаимной
сопряженности К.Пирсона, А.Чупрова, Г.Крамера. Ранговые коэффициенты
корреляции: коэффициенты корреляции Спирмена и Кендалла.
ОК4,
ПК4
Тема « Теоретико-информационные меры связей ».
Лекция « Теоретико-информационные меры связей». Понятие количества
информации. Полная и условная энтропия распределения переменной Y. Меры
связи Гутмана, Гудмена и Краскала.
2
6
Лекции
2
Практические занятия
Тема «Оценка связи между переменными, измеренными на различных шкалах ».
Практическое занятие. «Оценка связи между переменными, измеренными на
различных шкалах». Расчет коэффициентов ассоциации и контингенции,
коэффициентов взаимной сопряженности К.Пирсона, А.Чупрова, Г.Крамера,
биссериального коэффициента корреляции. Решение задач.
Тема «Оценка связи между переменными, измеренными на различных шкалах ».
Практическое занятие. «Оценка связи между переменными, измеренными на
различных шкалах». Расчет ранговых коэффициентов корреляции Спирмена и
Кендалла при отсутствии и наличии связных рангов. Оценка статистической
значимости ранговых показателей связи. Решение задач.
Тема « Меры связи Гутмана, Гудмена и Краскала ».
Практическое
занятие. «Меры связи Гутмана, Гудмена и Краскала ».
Вычисление и интерпретация мер связи Гутмана. Расчет мер связи Гудмена и
Краскала, их интерпретация. Решение задач
Заочная форма обучения (срок обучения 3года 6 мес. )
6
2
Лекции
7
ПК-
4
М,
П
ПК-
М, 1,
П ПК2
Э,
И
ОК1,
ПК2
ПК-
П, 1,
Д ПК2
Э,
И
ОК4,
ПК4
Тема «Статистический анализ данных, измеренных на различных шкалах».
Лекция «Статистический анализ данных, измеренных на различных шкалах».
Предмет и задачи дисциплины. Структура статистики объектов нечисловой
природы. Основные шкалы измерения.
М, 2,
П ПК-
2
Лекция «Статистический анализ данных, измеренных на различных шкалах».
Оценка связи между переменными, измеренными на различных шкалах.
Коэффициенты
ассоциации и контингенции, коэффициенты взаимной
сопряженности К.Пирсона, А.Чупрова, Г.Крамера. Ранговые коэффициенты
корреляции: коэффициенты корреляции Спирмена и Кендалла.
ПК1,
ПК4
2
Тема « Теоретико-информационные меры связей ».
Лекция « Теоретико-информационные меры связей». Понятие количества
информации. Полная и условная энтропия распределения переменной Y. Меры
связи Гутмана, Гудмена и Краскала. Примеры их применения.
2
4
4
М,
П
ПК-
М, 1,
П ПК2
Практические занятия
2
Тема «Оценка связи между переменными, измеренными на различных шкалах ».
Практическое занятие. «Оценка связи между переменными, измеренными на
различных шкалах». Расчет коэффициентов ассоциации и контингенции,
коэффициентов взаимной сопряженности К.Пирсона, А.Чупрова, Г.Крамера,
биссериального коэффициента корреляции. Решение задач.
Э,
И
2
Тема «Оценка связи между переменными, измеренными на различных шкалах ».
Практическое занятие. «Оценка связи между переменными, измеренными на
различных шкалах». Расчет ранговых коэффициентов корреляции Спирмена и
Кендалла при отсутствии и наличии связных рангов. Оценка статистической
значимости ранговых показателей связи. Решение задач.
П, 1,
Д ПК-
ОК1,
ПК4
ПК-
2
72
Реализуемые
компетенции
2441
Темы, разделы, вынесенные на самостоятельную подготовку, вопросы к практическим и
лабораторным занятиям; тематика рефератной работы; курсовые работы и проекты,
контрольные, рекомендации по использованию литературы и ЭВМ и др.
Методы
Кол. час
Самостоятельная работа студента
Неделя
2.2.
4
ПК-
Дневная форма обучения
2429
20
Темы и вопросы, определяемые преподавателем с учетом интересов обучающегося.
Рефератные работы :
Применение шкалы Ликкерта в анализе нечисловых данных.
Анализ распределений неколичественных переменных.
Методы анализа двумерных таблиц сопряженности.
Применение анализа соответствий в обработке нечисловой информации
3033
12
Самостоятельное составление и решение задач по теме «Оценка связи между
переменными, измеренными на различных шкалах» с развернутой интерпретацией
полученных результатов.
8
Э,
И
ПГ
ПК1,
ПК2,
ПК4
ПК1,
ОК4
3435
3638
3941
12
Творческая работа на тему «Особенности применения теоретико-информационных мер
связей в статистическом анализе нечисловых данных». Форма свободная. Объем 3-5
страниц.
И
14
Самостоятельное составление и решение задач по теме « Коэффициенты с теоретиковероятностной интерпретацией». Примеры интерпретации мер связи Гутмана, Гудмена и
Краскала.
И
14
Самостоятельное составление и решение задач по теме «Логлинейные модели для таблиц
сопряженности 2 x 2». Оценка параметров моделей. Проверка адекватности логлинейной
модели.
Э,
И
20
Заочная форма обучения (срок обучения 5 лет)
Темы, самостоятельно изучаемые студентами заочной формы обучения
Тема «Структура статистики объектов нечисловой природы». Классификация и примеры
объектов нечисловой природы. Объекты нечисловой природы как статистические данные.
Использование объектов нечисловой природы при формировании математической модели
реального явления. Объекты нечисловой природы как результат статистической
обработки данных
15
Тема «Основы теории измерений».
Классификация шкал измерения: номинальная шкала, порядковая шкала,
интервальная шкала и шкала отношений. Преобразования, характеризующие тип шкалы.
ПГ
15
Тема «Оценка связи между переменными, измеренными на различных шкалах ».
Измерение связи между двумя переменными, измеренными на номинальной шкале и
интервальной шкале. Биссериальный коэффициент корреляции.
Э,
И
15
Тема «Теоретико-информационные меры связей». Коэффициент
информации. Интерпретация информационных мер связи.
15
Тема « Меры связи Гутмана, Гудмена и Краскала ».
Коэффициенты с теоретико-вероятностной интерпретацией. Интерпретация и свойства
мер связи Гутмана, Гудмена и Краскала. Интервальные оценки коэффициентов.
Стандартные ошибки мер связи.
Э,
И
10
Тема «Логлинейные модели для таблиц сопряженности 2 x 2 ».
Логлинейные модели для таблиц сопряженности 2 x 2. Определение параметров моделей
для таблиц сопряженности 2 x 2. Выбор оптимальной модели.
Э,
И
90
94
нормированной
Э,
И
ПГ
ОК1,
ПК2
ПК1,
ПКОК4,
ПК42
ОК1,
ПК4
ПК2,
ПК4
ОК1,
ПК1
ОК1,
ПК4
ОК1,
ПК2
ОК4,
ПК4
Заочная форма обучения (срок обучения 3года 6 мес.)
20
Темы, самостоятельно изучаемые студентами заочной формы обучения
Тема «Структура статистики объектов нечисловой природы». Классификация и примеры
объектов нечисловой природы. Объекты нечисловой природы как статистические данные.
Использование объектов нечисловой природы при формировании математической модели
реального явления. Объекты нечисловой природы как результат статистической
обработки данных
15
Тема «Основы теории измерений».
Классификация шкал измерения: номинальная шкала, порядковая шкала,
интервальная шкала и шкала отношений. Преобразования, характеризующие тип шкалы.
ПГ
15
Тема «Оценка связи между переменными, измеренными на различных шкалах ».
Измерение связи между двумя переменными, измеренными на номинальной шкале и
интервальной шкале. Биссериальный коэффициент корреляции.
Э,
И
15
Тема «Теоретико-информационные меры связей». Коэффициент
информации. Интерпретация информационных мер связи.
ПГ
9
нормированной
Э,
И
ПК1,
ПК2
ПК2,
ПК4
ПК1,
ПК4
ПК1,
ПК2
15
14
2.3.
Тема « Меры связи Гутмана, Гудмена и Краскала ».
Коэффициенты с теоретико-вероятностной интерпретацией. Интерпретация и свойства
мер связи Гутмана, Гудмена и Краскала. Интервальные оценки коэффициентов.
Стандартные ошибки мер связи.
Э,
И
Тема «Логлинейные модели для таблиц сопряженности 2 x 2 ».
Логлинейные модели для таблиц сопряженности 2 x 2. Определение параметров моделей
для таблиц сопряженности 2 x 2. Выбор оптимальной модели.
Э,
И
Интерактивные технологии
образовательном процессе
и
инновационные
методы,
используемые
ОК1,
ПК4
ПК1,
ПК2,
ПК4
в
Основаны на использовании современных достижений науки и информационных технологий. Направлены
на повышение качества подготовки путем развития у обучающихся творческих способностей и
самостоятельности (методы проблемного обучения, исследовательские методы, тренинговые формы,
рейтинговые системы обучения и контроля знаний и др.). Нацелены на активизацию творческого
потенциала и самостоятельности обучающихся и могут реализовываться на базе инновационных структур
(научных лабораторий, центов, предприятий и организаций и др.).
№
1.
Краткое описание и примеры,
использования в темах и разделах, место
проведения
Наименование основных форм
Разработка на базе программного средства
MS Excel «калькуляторов» для решения
самостоятельно выбранных практических
статистических задач по 2 темам курса на
выбор обучающихся, с интерпретацией
полученного результата.
Деловая игра. Проводится как игровая
форма выполнения и защиты одного из
домашних заданий по дисциплине с целью
закрепления у обучающихся навыков
практических статистических вычислений и
формулировки выводов и рекомендаций для
принятия решений. Результатом игры
является постановка и решение конкретной
практической
задачи
статистического
анализа
нечисловой
информации
с
интерпретацией
результатов
и
формулировкой выводов. Обучающиеся
разбиваются на 4 группы по 5-6 человек,
выбирают руководителей групп. Каждая
группа получает собственное задание, суть
которого определяется ролью группы в
процессе решения поставленной задачи. В
соответствии с заданием руководители
групп распределяют работу между членами
группы.
Разбор конкретных видов
таблиц
сопряженности: двумерных и многомерных.
Компьютерные симуляции
2.
Деловые и ролевые игры
3.
Разбор конкретных ситуаций
4.
5.
Психологические и иные тренинги
Семинары в диалоговом режиме
6.
Дискуссии
7.
Групповые дискуссии
8.
Результаты работы студенческих исследовательских
групп
10
Дискуссии на тему: «Почему при небольших
объемах выборки нельзя вычислить точную
вероятность совместного распределения
частот таблиц сопряженности 2x2 ?».
Групповые дискуссии на тему: «Проблемы
вероятностной
интерпретации
коэффициентов
ассоциации
и
контингенции».
Обсуждение
работ
студенческих
исследовательских
групп
при
их
Часы
6
6
6
№
Краткое описание и примеры,
использования в темах и разделах, место
проведения
Наименование основных форм
объединении
в
рамках
написания
комплексных творческих работ (по смежной
тематике, объединенных одной проблемой)
9.
Вузовские и межвузовские телеконференции
Использование информационных ресурсов и баз
10. данных
Применение электронных мультимедийных
11. учебников и учебных пособий
Ориентация содержания на лучшие отечественные
12. аналоги образовательных программ
Применение предпринимательских идей в
13. содержании курса
Использование проблемно-ориентированного
14. междисциплинарного подхода к изучению наук
Применение активных методов обучения, на основе
15. опыта и др.
11
Используются в качестве источников
данных о финансовых показателях:
http://www.statsoft.ru/
http://www.glob.fin.ru/
http://www. gks.ru/
http://www.rbc.ru/
http://www.wciom.ru/
http://www.interstock.ru/
http://www.cmcplc.com/
http://www.fxclub.org/
http://xforex.nm.ru/
http://www.fxo.ru/
http://www.akmos.ru/
http://www.fbc.ru/
http://www.sembank.ru/
http://www.investo.ru
http://www.apsyt.pips.ru/
http://www.bullbear.msm.ru/rus/index_r.html
Применение электронного мультимедийного
учебника доступного в сети Интернет
www.statsoft.ru/home/portal/ осуществляется
при изучении всех тем дисциплины.
На сайте имеется большое количество
справочной информации по данному курсу.
Содержание дисциплины ориентируется на
образовательную программу Московского
государственного университета экономики,
статистики и информатики «МЭСИ».
На базе научного семинара кафедры,
совместно
с
научно-образовательным
кружком кафедры МСЭиАР и центром
Актуарных
расчетов
осуществляется
решение
предпринимательских
задач,
востребованных практикой, с применением
методов
статистического
анализа
нечисловой информации.
Для закрепления полученных навыков
студенты обсуждают и рецензируют эссе
друг друга в процессе их написания;
совместно обсуждают используемые при
этом методы статистического анализа.
Активно используют для исследования
таблиц
сопряженности
методы
математической статистики, эконометрики.
Используются
интерактивные
методы
обучения: творческие задания; работа в
малых группах; обучающие деловые игры;
изучение и закрепление нового материала
(работа с наглядными пособиями, видео- и
аудиоматериалами, сократический диалог);
обсуждение сложных и дискуссионных
вопросов и проблем.
Часы
№
Краткое описание и примеры,
использования в темах и разделах, место
проведения
Наименование основных форм
16.
Использование методов, основанных на изучении
практики (case studies)
17.
Использование проектно-организованных
технологий обучения работе в команде над
комплексным решением практических задач
18.
Другие
Рассматриваются
в
качестве
кейсов
конкретные
статистические
данные
нечисловой природы: результаты различных
опросов, представленные в виде таблиц
сопряженности,
примеры применения
статистических методов в социальноэкономических исследованиях на сайте
разработчика Statistica www.statsoft.ru, а
также на сайте http://www.wciom.ru/
Организация
студенческих
исследовательских
групп
при
их
объединении
в
рамках
написания
комплексных творческих работ (по смежной
тематике, объединенных одной проблемой)
3. Средства обучения
3.1
№
1.
2.
3.
4.
5.
6.
Информационно-методические
Перечень основной и дополнительной литературы, методических разработок;
с указанием наличия в библиотеке.
Основная литература:
Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: Исследование
зависимостей. – М.: Финансы и статистика, 1985.
10
Анализ нечисловой информации в социологических исследованиях. – М.: Наука, 1985.
10
Аптон Г. Анализ таблиц сопряженности./Пер. с англ. – М.: Финансы и статистика, 1982.
10
Афифи А., Эйзен С., Статистический анализ. Подход с использованием ЭВМ / Пер. с англ. –
М.: Мир, 1982.
10
Кендал М. Дж, Стьюарт А. Статистические выводы и связи./ Пер. с англ. – М.: Наука, 1973.
2
Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики: Учебник / Под ред. И.И. Елисеевой.
– 5-е изд. перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 2006.
20
7.
Елисеева И.И., Рукавишников В.О. Логика прикладного статистического анализа. - М.:
Финансы и статистика, 1982.
8.
Статистика:Учебник для бакалавров/Л.И. Ниворожкина и др.; под общ. ред. д.э.н., проф. Л.И.
Ниворожкиной – М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К»,2010.
150
9.
Ниворожкина Л.И., Рудяга А.А., Федосова О.Н. Теория статистики. Практикум./ РГЭУ
«РИНХ». – Ростов-н/Д, 2005.
100
10.
Герасимова И. А. Статистический анализ нечисловой информации. Методические
рекомендации по изучению курса. – Ростов-на-Дону, РГЭУ «РИНХ», 2010.
100
Трошин Л.И., Балаш В.А., Балаш О.С. Анализ нечисловой информации.- М.: Моск. гос. ун-т
экономики, статистики и информатики, 1998.
1
11.
12.
Трошин Л.И., Балаш В.А., Балаш О.С. Статистический анализ нечисловой информации.
Методич. указания для студентов-заочников. – М.: Моск. гос. ун-т экономики, статистики и
информатики, 1997.
Дополнительная литература:
12
10
1
Часы
Перечень основной и дополнительной литературы, методических разработок;
с указанием наличия в библиотеке.
№
1.
2.
3.
Адамов C.Ю. Визуализация неколичественных данных //Многомерный статистический анализ и
вероятностное моделирование реальных процессов. - М.: Наука, 1990.
Анализ социологических данных с применением статистического пакета SPSS. – http: //www.ieie.nsc.ru
/meta-nsk/docs/ Rostovtsev/book_datan/Content.htm
Интерпретация и анализ данных в социологических исследованиях. М.: Наука,1987.
4.
Красильников В.В. Статистика объектов нечисловой природы. Набережные Челны, изд-во Камского
политехнического института, 2001.
5.
Ларичев О.И., Машкович Е.М. Качественные методы принятия решений. Вербальный анализ
решений. – М.: Патент, 1996.
6.
Пфанцагль И. Теория измерений. – М.: Мир, 1976
Статистические методы анализа информации в социологических исследованиях. - М.: Наука, 1979.
7.
8.
9.
Татарова Г. Г. Методология анализа данных (введение). Учебник для вузов.- М.; NOTA BENE, 1999.
Толстова Ю.Н. Модели и методы анализа данных социологических исследований: дискриптивная
статистика, изучение связей между номинальными признаками. - М.: ГУУ, 1999.
3.2 Материально-технические
№ ауд.
514,
516
514,
516
Основное оборудование, стенды, макеты, компьютерная
техника, наглядные пособия и другие дидактические
материалы, обеспечивающие проведение лабораторных и
практических занятий, научно-исследовательской работы
студентов с указанием наличия
Компьютерная техника, телевизионная техника для
презентаций, ППП Statistica 6.0, MS Excel, Eviews 6.0
Каждый обучающийся имеет доступ к сети Internet
13
Основное назначение (опытное,
обучающее, контролирующее) и
краткая характеристика
использования при изучении явлений
и процессов, выполнении расчетов.
Основное назначение – обучающее.
Используется при представлении
основных тем модулей, проблематики
групповых дискуссий (презентации).
Основное назначение – обучающее.
Используется при изучении основных
тем модулей, подборе первичной
статистической
информации
для
решения
задач
прикладного
характера.
4.Текущий, промежуточный контроль знаний обучающихся
№
Тесты, вопросы для текущего контроля, для подготовки к зачету, экзамену
4.1 Вопросы для промежуточного контроля знаний по темам:
Модуль1 «Статистический анализ данных, измеренных на различных шкалах»
Тема: «Статистический анализ объектов нечисловой природы как часть прикладной
статистики».
1. Структура статистики объектов нечисловой природы.
2. Классификация и примеры объектов нечисловой природы.
3. Объекты нечисловой природы как статистические данные.
4.Объекты нечисловой природы как результат статистической обработки данных.
5. Использование объектов нечисловой природы при формировании математической модели
реального явления.
Тема: «Вероятностные модели конкретных видов объектов нечисловой природы».
1. Вероятностные модели дихотомических данных.
2. Вероятностные модели результатов парных сравнений.
3. Вероятностные модели бинарных отношений.
4. Вероятностные модели объектов общей природы.
Тема: «Основы теории измерений».
1. Понятие измерения и измерительной шкалы.
2. Номинальная шкала.
3.Порядковая шкала.
4.Интервальная шкала и шкала отношений.
5.Преобразования, характеризующие тип шкалы.
Тема: «Оценка связи между переменными, измеренными на различных шкалах ».
1.Зависимость методов измерения связей от уровня измерения переменных.
2.Измерение связи между двумя дихотомическими переменными.
3.Таблицы взаимной сопряженности признаков размером 2 x 2.
4. Коэффициенты ассоциации и контингенции.
5.Измерение связи по таблицам взаимной сопряженности признаков размером m x n.
6.Коэффициенты взаимной сопряженности К.Пирсона, А.Чупрова, Г.Крамера.
7.Модифицированные коэффициенты взаимной сопряженности.
8.Биссериальный
коэффициент корреляции.
9. Непараметрические показатели связи.
10. Ранговые коэффициенты корреляции Спирмена и Кендалла.
11. Коэффициент конкордации.
Модуль 2 «Теоретико-информационные меры связей »
Тема: « Теоретико-информационные меры связей »
1. Понятие количества информации.
2. Понятие энтропии.
3. Полная и условная энтропия распределения переменной Y.
4. Коэффициент нормированной информации.
Тема: « Меры связи Гутмана, Гудмена и Краскала »
1. Симметричные и асимметричные меры связей.
2. Коэффициенты Гудмана-Краскала.
3. Декомпозиция таблицы сопряженности.
4. Свойства аддитивности критерия хи-квадрат.
5. Проверка гипотезы о связи на основе декомпозиции таблицы сопряженности.
6. Представление и интерпретация результатов декомпозиции таблицы сопряженности.
Модуль 3 « Элементы логлинейного анализа »
Тема: «Логлинейные модели для таблиц сопряженности 2 x 2 ».
1. Понятие логлинейной модели.
2. Модель независимости.
3. Оценка параметров логлинейной модели.
4. Проверка адекватности логлинейной модели.
5. Проверка значимости отдельных параметров логлинейной модели.
4.2 Итоговый контроль знаний (тесты):
Вариант тестового задания.
14
1. Объектами нечисловой природы являются:
а) неслучайные величины; б) бинарные отношения;
в) индексы; г) меры взаимозависимости.
2. Измерение это:
а) правило, определяющее алгоритм отбора объектов;
б) правило, определяющее порядок расположения объектов в выборке;
в) правило, определяющее принадлежность объектов к заданному множеству;
г) правило, определяющее соответствие объектов и чисел.
3.Порядковая шкала предполагает:
а) использование чисел в качестве меток;
б) использование чисел в качестве правила упорядочивания объектов;
в) использование чисел в качестве меры отличия одной степени появления признака от другой;
г) использование чисел в качестве меры различия свойств объектов.
4. Коэффициент корреляции Спирмена оценивает тесноту связи между:
а) количественными варьирующими признаками;
б) дихотомическими признаками;
в) качественным альтернативным и количественным варьирующим признаками;
г) ранжированными признаками.
5. Значимость коэффициента конкордации проверяется с помощью:
а) F – критерия Фишера; б) t – критерия Стьюдента; в) X2- критерия Пирсона;
г) критерия Бартлетта.
6. Коэффициент контингенции отражает:
а) двухстороннюю связь между признаками;
б) наличие односторонне направленной связи;
в) корреляционную связь;
г) относительную скорость изменения одной переменной по сравнению с другой.
7. Количество информации – это показатель, равный:
а) сумме полной и условной энтропии переменной Y;
б) разности между полной и условной энтропией переменной Y;
в) значению переменной Y, и не учитывающий знаний о переменной X;
г) средней взвешенной из энтропий условных распределений Y и X.
8. Полная энтропия оценивает:
а) симметричность связи переменных Y и X;
б) неопределенность распределения переменной Y;
в) вероятности безусловных распределений; г) меру определенности наших знаний об Y.
9. Статистика Гутмана отражает:
а) прирост эффективности предсказания категории В при отсутствии дополнительной информации;
б) абсолютный прирост вероятности предсказания;
в) прирост эффективности предсказания категории А при известной категории В;
г) взаимосвязь между порядковыми переменными.
10. Сколько параметров содержит насыщенная модель?
а) столько же, сколько ячеек в таблице сопряженности;
б) столько же, сколько ячеек в таблице сопряженности минус 1;
в) столько же, сколько ячеек в таблице сопряженности плюс 1;
г) число параметров не зависит от числа ячеек в таблице сопряженности.
11. При расчете мер связи Гутмана знаки рассчитанных показателей:
а) имеют значение;
б) не имеют значения;
в) зависят от того, какая переменная рассматривается как зависимая;
г) не определяются.
4.3 Вопросы к зачету
1. Статистика объектов нечисловой природы как часть прикладной статистики. Цели и
задачи дисциплины. Предмет изучения, основные методы.
2. Вероятностные модели конкретных видов объектов нечисловой природы.
3. Основные типы шкал измерения. Номинальная, порядковая, интервальная
шкалы.
4. Преобразования, характеризующие тип шкалы.
5. Виды неколичественных переменных. Анализ распределений неколичественных
переменных.
6. Сравнение двух и более неколичественных распределений. Таблица
сопряженности.
15
7. Понятие энтропии распределения. Свойства энтропии распределения.
8. Относительная энтропия распределения.
9. Задачи, условия и методы сравнения двух и более распределений.
10. Измерение связей между дихотомическими переменными.
11. Значение анализа дихотомических переменных.
12. Четырех клеточная таблица сопряженности.
13. Меры связей между дихотомическими переменными.
14. Отношения предпочтения.
15. Поправка Ф. Йетса при испытании гипотезы о связи.
16. Измерение связей между многовариантными переменными. Проверка
гипотезы о связи.
17. Cвойства хи- квадрат распределения. Определение числа степеней свободы.
18. Средняя квадратическая сопряженность; коэффициенты взаимной
сопряженности К.Пирсона, А. Чупрова, Г. Крамера, их стандартные ошибки.
19. Понятие информации. Связь как «снятая неопределенность».
20. Теоретико-информационные меры связей.
21. Симметричные и асимметричные меры связей.
22. Коэффициенты Гудмана-Краскала.
23. Задачи декомпозиции таблицы сопряженности.
24. Свойства аддитивности критерия хи-квадрат и его использования в декомпозиции
таблиц сопряженности.
25. Проверка гипотезы о связи на основе декомпозиции таблицы
сопряженности.
26. Представление и интерпретация результатов декомпозиции таблицы
сопряженности.
27. Методы ранговой корреляции.
28. Понятие ранга. Измерение связи между рангами.
29. Коэффициенты ранговой корреляции.
30. Особенности измерения связей при наличии связанных рангов.
31. Сравнительный анализ мер связей.
32. Зависимость мер связей от уровня измерения переменных.
33. Основная цель логлинейного анализа.
34. Определение и математическая формулировка логлинейной модели.
35. Насыщенные и ненасыщенные модели. Логлинейные модели, построенные для таблицы 2x2.
5. Дополнения и изменения в рабочей программе на учебный год _____/______
Следующие записи относятся к п.п.
Автор
Зав. кафедрой
Принято УМУ__________________________________ Дата:_____________________
16
17
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа