Описание курса
Раздел посвящен изучению основных принципов, методов и инструментов статистического анализа, применяемых в различных областях науки, экономики и бизнеса. Курс охватывает методы сбора, обработки и интерпретации данных, основы вероятностного анализа, регрессионные модели и современные статистические методы.
📖 Лекционный курс включает следующие темы:
-
Введение в статистику
- Определение и задачи статистики.
- Виды статистики: описательная, математическая, прикладная.
- Роль статистики в экономике, социологии, науке и бизнесе.
-
Методы сбора статистических данных
- Источники данных: первичные и вторичные.
- Методы наблюдения, опросов, экспериментов.
- Репрезентативность выборки и ошибки измерений.
-
Статистические ряды и распределения
- Вариационные, интервальные и дискретные ряды.
- Гистограммы, полигоны, диаграммы.
- Нормальное распределение и его свойства.
-
Описательные статистики
- Средние величины (среднее арифметическое, мода, медиана).
- Меры разброса (дисперсия, стандартное отклонение, коэффициент вариации).
- Корреляция и ковариация.
-
Теория вероятностей и законы распределения
- Основные теоремы вероятностей.
- Биномиальное, Пуассоновское и нормальное распределения.
- Центральная предельная теорема.
-
Статистическая гипотеза и методы проверки значимости
- Формулирование гипотез (нулевая и альтернативная).
- Тесты значимости (t-критерий Стьюдента, критерий χ², ANOVA).
- Ошибки первого и второго рода.
-
Регрессионный и корреляционный анализ
- Линейная и нелинейная регрессия.
- Метод наименьших квадратов.
- Оценка качества модели и интерпретация результатов.
-
Дисперсионный анализ (ANOVA)
- Однофакторный и многофакторный дисперсионный анализ.
- Построение доверительных интервалов.
- Применение ANOVA в экономике и науке.
-
Многомерные статистические методы
- Кластерный анализ.
- Факторный анализ.
- Метод главных компонент.
-
Современные направления в статистике и машинное обучение
- Байесовские методы.
- Большие данные и предсказательная аналитика.
- Статистика в машинном обучении и искусственном интеллекте.
📝 Формат тестирования
Для проверки и закрепления знаний предусмотрены тестовые задания, включающие:
- Вопросы с одним правильным ответом.
- Вопросы с множественным выбором.
- Практические задания на расчет статистических показателей.
- Анализ данных и интерпретация графиков и таблиц.
🎯 Цели курса:
- Освоение основных методов и инструментов статистики.
- Развитие навыков анализа данных, интерпретации статистических показателей.
- Ознакомление с прикладными аспектами статистики в бизнесе, науке и технологиях.
Этот курс поможет студентам понять принципы статистического анализа, освоить методы обработки данных, научиться применять статистические инструменты в исследованиях и прогнозировании. 📊📈🧮