МИНОБРНАУКИ РОССИИ
федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
«Алтайский государственный университет»

Статистические пакеты в научных исследованиях

рабочая программа дисциплины
Закреплена за кафедройКафедра математического анализа
Направление подготовки02.04.01. Математика и компьютерные науки
ПрофильМатематическое и компьютерное моделирование
Форма обученияОчная
Общая трудоемкость6 ЗЕТ
Учебный план02_04_01_МиКМ-2-2019
Часов по учебному плану 216
в том числе:
аудиторные занятия 36
самостоятельная работа 153
контроль 27
Виды контроля по семестрам
экзамены: 4

Распределение часов по семестрам

Курс (семестр) 2 (4) Итого
Недель 10
Вид занятий УПРПДУПРПД
Лекции 18 18 18 18
Практические 18 18 18 18
Сам. работа 153 153 153 153
Часы на контроль 27 27 27 27
Итого 216 216 216 216

Программу составил(и):
к.ф.-м.н., доцент, Дронов Сергей Вадимович

Рецензент(ы):
к.ф.-м.н., доцент, Баянова Надежда Владимировна

Рабочая программа дисциплины
Статистические пакеты в научных исследованиях

разработана в соответствии с ФГОС:
Федеральный государственный образовательный стандарт высшего образования по направлению подготовки 02.04.01 МАТЕМАТИКА И КОМПЬЮТЕРНЫЕ НАУКИ (уровень магистратуры) (приказ Минобрнауки России от 17.08.2015г. №829)

составлена на основании учебного плана:
02.04.01 Математика и компьютерые науки: Математическое и компьютерное моделирование
утвержденного учёным советом вуза от 25.06.2019 протокол № 9.

Рабочая программа одобрена на заседании кафедры
Кафедра математического анализа

Протокол от 13.06.2018 г. № 7
Срок действия программы: 2018-2019 уч. г.

Заведующий кафедрой
Саженков А.Н., к.ф.-м.н., доцент


Визирование РПД для исполнения в очередном учебном году

Рабочая программа пересмотрена, обсуждена и одобрена для
исполнения в 2019-2020 учебном году на заседании кафедры

Кафедра математического анализа

Протокол от 13.06.2018 г. № 7
Заведующий кафедрой Саженков А.Н., к.ф.-м.н., доцент


1. Цели освоения дисциплины

1.1.Целью осовения курса является овладение методами и возможностями наиболее распространенных пакетов компьютерных статистических вычислений и обработки данных

2. Место дисциплины в структуре ООП

Цикл (раздел) ООП: Б1.В.ДВ.04

3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины

ПК-2 способностью к организации научно-исследовательских и научно-производственных работ, к управлению научным коллективом
ПСК-2 Способность планировать научно-исследовательскую деятельность, анализировать результаты исследования, управлять научно-исследовательским проектом
В результате освоения дисциплины обучающийся должен
3.1.Знать:
3.1.1.Возможности основных статистических пакетов для обработки и публичного представления собственных научных результатов.
3.2.Уметь:
3.2.1.Планировать научно-исследовательскую деятельность на основе результатов работы статистических пакетов
3.3.Иметь навыки и (или) опыт деятельности (владеть):
3.3.1.Применния статистических пакетов при подготовке публичных представлений своих научных результатов

4. Структура и содержание дисциплины

Код занятия Наименование разделов и тем Вид занятия Семестр Часов Компетенции Литература
Раздел 1. Статистические возможности MS Excel
1.1. Статистические функции в меню стандартных Лекции 4 2 ПК-2 Л1.1
1.2. Настройка "Анализ данных" и возможности VBA Лекции 4 2 ПК-2 Л1.1
1.3. Решение статистических задач в MS EXCEL Практические 4 6 ПСК-2
1.4. Регрессионные методы в Excel Сам. работа 4 12 ПК-2, ПСК-2
1.5. VBA в Excel Сам. работа 4 12 ПСК-2
1.6. Расчеты с помощью надстроек Excel Практические 4 2 ПК-2 Л2.1
Раздел 2. Пакет обработки статистических данных SPSS
2.1. Пакет социологических исследований SPSS Лекции 4 4 ПСК-2
2.2. Логистическая регрессия и таблицы в SPSS Сам. работа 4 30 ПСК-2
2.3. Простейшие задачи в SPSS Практические 4 4 ПК-2 Л2.2
2.4. Задачи анализа данных и дисперсионный анализ в SPSS Сам. работа 4 22 ПК-2
2.5. Кластерные метолы в SPSS Практические 4 2 ПК-2
2.6. Язык SPSS Сам. работа 4 30 ПСК-2
Раздел 3. Пакет Statistica
3.1. Пакет Statistica 10 Лекции 4 4 ПК-2 Л2.2
3.2. Создание собственных сценариев Сам. работа 4 30 ПК-2, ПСК-2
3.3. Описательная статистика и визуализация данных в Statistiсa Практические 4 4 ПСК-2 Л2.1
3.4. Кластерные методы и проверка гипотез в Statistica Лекции 4 4 ПК-2 Л1.1
3.5. Матричная форма представлений данных в Statistica Сам. работа 4 10 ПСК-2
3.6. Обзор других статистических пакетов Лекции 4 2 ПК-2
3.7. Изучение доступных стат. пакетов Сам. работа 4 7 ПК-2

5. Фонд оценочных средств

5.1. Контрольные вопросы и задания для проведения текущего контроля и промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины
1. Как получить доступ к набору статистических функций MS Excel?
2. Какие имеются дополнительные статистические возможности в MS Excel и как их активировать.
3. Дайте подробное описание построения регрессионной модели средствами Excel.
4. Какими средствами визуализации статистических данных располагает MS Excel?
5. Каковы новые возможности статистических расчетов в MS Office 16?
6. Опишите интерфейс пакета SPSS.
7. Как подготовить данные для работы в SPSS? Можно ли, и каким образом, использовать MS Excel для этой подготовки?
8. Дайте описание структуры и возможностей внутреннего языка пакета SPSS.
9. Как пакет SPSS работает с нечисловыми данными?
10. Каковы графические возможности SPSS?
11. Опишите взаимодействие файла отчета SPSS с файлами офисных приложений.
12. Каковы особенности интерфейса пакета Statistica?
13. Опишите структуру матричных данных в Statistica.
14. Как Statistica может работать с нечисловыми данными?
15. Расскажите о нейронных сетях в составе пакета Statistica 10.
16. Какие еще статистические пакеты вы знаете? Каковы их особенности?
5.2. Темы письменных работ для проведения текущего контроля (эссе, рефераты, курсовые работы и др.)
не предусмотрены
5.3. Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации
см прикрепленный файл

6. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины

6.1. Рекомендуемая литература
6.1.1. Основная литература
Авторы Заглавие Издательство, год Эл. адрес
Л1.1 Гашев С.Н., Бетляева Ф.Х., Лупинос М.Ю. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В БИОЛОГИИ: АНАЛИЗ БИОЛОГИЧЕСКИХ ДАННЫХ В СИСТЕМЕ STATISTICA : Учебное пособие для вузов М.: издательство Юрайт, 2018 www.biblio-online.ru/book/ECC496B9-0C2F-48D6-956E-99DF110E8CB5?
6.1.2. Дополнительная литература
Авторы Заглавие Издательство, год Эл. адрес
Л2.1 Дронов С.В. Сборник задач по теории случайных процессов и стохастическому анализу: АлтГУ, 2013 elibrary.asu.ru
Л2.2 Крыштановский, А.О. Анализ социологических данных с помощью пакета SPSS: учеб. пособие для вузов Москва, 2007 http://biblioclub.ru/index.php?page=book_red&id=445561
6.2. Перечень ресурсов информационно-телекоммуникационной сети "Интернет"
6.3. Перечень программного обеспечения
Microsoft Office,
Microsoft Windows,
7-Zip,
AcrobatReader.
6.4. Перечень информационных справочных систем
Научная электронная библиотека elibrary (http://elibrary.ru)
Электронная библиотечная система Алтайского государственного университета (http://elibrary.asu.ru/)

7. Материально-техническое обеспечение дисциплины

Аудитория Назначение Оборудование
Учебная аудитория для проведения занятий лекционного типа, занятий семинарского типа (лабораторных и(или) практических), групповых и индивидуальных консультаций, текущего контроля и промежуточной аттестации, курсового проектирования (выполнения курсовых работ), проведения практик Стандартное оборудование (учебная мебель для обучающихся, рабочее место преподавателя, доска)
Помещение для самостоятельной работы помещение для самостоятельной работы обучающихся Компьютеры, ноутбуки с подключением к информационно-телекоммуникационной сети «Интернет», доступом в электронную информационно-образовательную среду АлтГУ

8. Методические указания для обучающихся по освоению дисциплины

В рамках освоения дисциплины студенты используют компьютеры (компьютерные классы) с должным образом установленным и настроенным программным обеспечением. В ходе занятий читаются лекции (можно в обычной аудитории, но с обязательной демонстрацией слайдов, презентаций, видеофильмов) с примерами использования конкретных статистических пакетов и сценариев для решения основных статистических задач.

На практических занятиях решаются подготовленные преподавателенм задачи обработки данных каждым студентом самостоятельно, организовываются обсуждения и предлагаются интерпретации полученных результатов.

Для получения зачета каждый обучающийся обязан представить решение индивидуального набора задач с пошаговым объяснением последовательности своих действий и полной интерпретацией получившихся результатов.