| Закреплена за кафедрой | Кафедра экономики и эконометрики |
|---|---|
| Направление подготовки | 38.05.01. Экономическая безопасность |
| Специализация | Экономико-правовое обеспечение экономической безопасности |
| Форма обучения | Очная |
| Общая трудоемкость | 6 ЗЕТ |
| Учебный план | 38_05_01_Экономическая_безопасность_ЭПОЭБ-2023 |
|
|
||||||||||||||||
Распределение часов по семестрам
| Курс (семестр) | 3 (5) | 3 (6) | Итого | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
| Недель | 16 | 20 | ||||
| Вид занятий | УП | РПД | УП | РПД | УП | РПД |
| Лекции | 16 | 16 | 16 | 16 | 32 | 32 |
| Лабораторные | 26 | 26 | 26 | 26 | 52 | 52 |
| Сам. работа | 66 | 66 | 39 | 39 | 105 | 105 |
| Часы на контроль | 0 | 0 | 27 | 27 | 27 | 27 |
| Итого | 108 | 108 | 108 | 108 | 216 | 216 |
| 1.1. | Учебный курс «Методы анализа данных» посвящен проектированию бизнес-исследований, проверке и обоснованию надежности их результатов, применению математико-статистических методов обработки и анализа эмпирических данных, проверки исследовательских гипотез, прогнозирования. Основная цель курса – освоение специальных методов и прикладного программного обеспечения (математико-статистических пакетов R, PSPP, SPSS) для математически корректного анализа результатов количественных исследований в экономических и бизнес-областях. Главной особенностью курса является его практическая направленность. В рамках курса рассматриваются реальные задачи в областях маркетинга, управления, прогнозирования и оптимизации производства товаров, оценки качества товаров и услуг и многих других сферах деятельности. В течение курса студентам будут предложено свыше 100 задач для самостоятельного решения и решения на лабораторных занятиях. Учебный курс направлен на формирование основ статистической грамотности в тех областях, которые часто остаются за пределами базовых вузовских курсов по математике, статистике и эконометрике, а также многих учебников и учебных пособий. Особое внимание уделяется математическим основам проектирования количественных социально-экономических измерений: подробно рассматриваются виды измерительных шкал, методы калибровки и конвертирования данных из неметрических в метрические шкалы (в том числе с использованием модели Г. Раша), подходы и методы для оценки точности и надежности социально-экономических измерений (с использованием коэффициента альфа Кронбаха, коэффициентов Гутмана и других критериев и показателей). Также более обстоятельно, чем в базовых курсах по статистике и эконометрике, рассматриваются вопросы статистической проверки исследовательских гипотез, разбираются особенности использования статистических критериев и методов для такой проверки и получения корректных (с математической точки зрения) результатов. Заметное место занимает обсуждение вопросов корректного и адекватного использования методов корреляционно-регрессионного анализа и анализа временных рядов для прогнозирования социально-экономических процессов. Целью учебного курса является обучение студентов навыкам практического использования современных программных продуктов для корректного статистического анализа результатов эмпирических бизнес-исследований, построения прогнозов, оценки рисков и принятия на этой основе управленческих решений в различных областях экономики и бизнеса. Задачи курса: познакомить с методами оценки качества результатов статистических бизнес-исследований; дать представление о возможностях и функциях статистических пакетов для анализа социально-экономических процессов; научить уверенно использовать пакеты статистические пакеты для обработки данных; научить корректной интерпретации полученных результатов для анализа, прогнозирования и оценки рисков. |
|---|
| Цикл (раздел) ООП: Б1.О.05 |
| ОПК-2 | Способен осуществлять сбор, анализ и использование данных хозяйственного, налогового и бюджетного учетов, учетной документации, бухгалтерской (финансовой), налоговой и статистической отчетности в целях оценки эффективности и прогнозирования финансово-хозяйственной деятельности хозяйствующего субъекта, а также выявления, предупреждения, локализации и нейтрализации внутренних и внешних угроз и рисков. |
| ОПК-2.1 | Знает сущность, цель и задачи бухгалтерского учета; принципы ведения бухгалтерского учета и формирования отчетности; инструменты и методы экономического анализа и прогнозирования деятельности хозяйствующего субъекта, выявления угроз и оценки рисков |
| ОПК-2.2 | Умеет правильно идентифицировать, классифицировать и систематизировать факты хозяйственной деятельности организации в соответствии с их экономико-правовым содержанием; регистрировать, обрабатывать и обобщать данные бухгалтерского, налогового, бюджетного учетов. |
| ОПК-2.3 | Анализирует эффективность деятельности и ресурсов организации; обосновывает оперативные и стратегические решения в условиях риска и неопределенности |
| ОПК-2.4 | Владеет приемами и методами оценки активов и обязательств в коммерческой организации; способами организации бухгалтерского налогового, бюджетного учетов на предприятии; навыками формирования бухгалтерской отчетности; навыками применения методов экономического анализа и прогнозирования |
| В результате освоения дисциплины обучающийся должен | |
| 3.1. | Знать: |
|---|---|
| 3.1.1. | основы теории социально-экономических измерений, подходы к проектированию измерительных шкал, проверке и обоснованию надежности результатов измерения, проверке исследовательских гипотез, применению математико-статистических методов обработки и анализа эмпирических данных (корреляционно-регрессионный анализ, анализ временных рядов, методы машинного обучения). |
| 3.2. | Уметь: |
| 3.2.1. | применять методы проектирования измерительных шкал, проверки и обоснования надежности результатов измерения, проверки исследовательских гипотез, статистической обработки данных (корреляционно-регрессионный анализ, анализ временных рядов, методы машинного обучения). |
| 3.3. | Иметь навыки и (или) опыт деятельности (владеть): |
| 3.3.1. | обработки данных с использованием специальных методов (корреляционно-регрессионный анализ, анализ временных рядов, методы машинного обучения) и прикладного программного обеспечения (математико-статистических пакетов PSPP, R для математически корректного анализа результатов количественных исследований в экономических и социальных областях. |
| Код занятия | Наименование разделов и тем | Вид занятия | Семестр | Часов | Компетенции | Литература |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Раздел 1. Основы анализа данных | ||||||
| 1.1. | Методология построения моделей сложных систем | Лекции | 5 | 8 | Л2.1, Л1.1, Л2.2 | |
| 1.2. | Модель черного ящика | Сам. работа | 5 | 24 | Л2.1, Л1.1, Л2.2 | |
| 1.3. | Основы анализа данных | Лабораторные | 5 | 12 | ||
| 1.4. | Основные этапы моделирования. Методика анализа данных | Лекции | 5 | 8 | Л2.1, Л1.1, Л2.2 | |
| 1.5. | Основные этапы моделирования. Методика анализа данных | Сам. работа | 5 | 42 | Л2.1, Л1.1, Л2.2 | |
| 1.6. | Основные этапы моделирования. Методика анализа данных | Лабораторные | 5 | 14 | ||
| Раздел 2. Методы интеллектуального анализа данных | ||||||
| 2.1. | Определения OLAP, Data Mining, KDD и взаимосвязи между ними | Лекции | 6 | 4 | Л2.1, Л1.1, Л2.2 | |
| 2.2. | Определения OLAP, Data Mining, KDD и взаимосвязи между ними | Сам. работа | 6 | 28 | Л2.1, Л1.1, Л2.2 | |
| 2.3. | Типы задач, решаемые методами Data Mining: классификация, кластеризация, регрессия, ассоциация, поиск последовательных шаблонов | Лекции | 6 | 6 | Л2.1, Л1.1, Л2.2 | |
| 2.4. | Алгоритмы, получившие наибольшее распространение для каждого типа задач: самоорганизующиеся карты, деревья решений, линейная регрессия, нейронные сети, ассоциативные правила | Лекции | 6 | 6 | Л2.1, Л1.1, Л2.2 | |
| 2.5. | Построение аналитической отчетности | Лабораторные | 6 | 6 | Л2.1, Л1.1, Л2.2 | |
| 2.6. | Построение регрессионной прогнозной модели спроса. | Лабораторные | 6 | 6 | Л2.1, Л1.1, Л2.2 | |
| 2.7. | Построение скоринговой модели кредитования (деревья решений) | Лабораторные | 6 | 4 | Л2.1, Л1.1, Л2.2 | |
| 2.8. | Построение нейросетевой прогнозной модели спроса | Лабораторные | 6 | 4 | Л2.1, Л1.1, Л2.2 | |
| 2.9. | Подготовка данных и интерпретация результатов | Сам. работа | 6 | 11 | Л2.1, Л1.1, Л2.2 | |
| 2.10. | Построение сценария предобработки данных в программе Deductor | Лабораторные | 6 | 6 | Л2.1, Л1.1, Л2.2 | |
| 5.1. Контрольные вопросы и задания для проведения текущего контроля и промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины |
| ФРАГМЕНТ Какое понятие наиболее соответствует термину "измерение"? Выберите один ответ: a. объект b. свойство c. индикатор В какой шкале представлен следующий признак? Доход компании (руб.) Выберите один ответ: a. интервальной b. номинативной c. порядковой d. отношений Для какой шкалы корректно использование операции вычитания? Выберите один или несколько ответов: a. интервальная шкала b. шкала отношений c. порядковая шкала d. номинативная шкала В какой шкале представлен следующий признак? Регионы, в которых расположены офисы компании Выберите один ответ: a. интервальной b. номинативной c. отношений d. порядковой В какой шкале представлен следующий признак? Профессиональный статус (должность) в анкете Выберите один ответ: a. отношений b. интервальной c. номинативной d. порядковой В какой шкале присутствуют атрибуты упорядоченности и интервальности, но нет нулевой точки? Выберите один ответ: a. отношений b. номинативной c. порядковой d. интервальной В какой шкале представлен следующий признак? Телефонный номер Выберите один ответ: a. отношений b. номинативной c. интервальной d. порядковой Разработана анкета из 20 пунктов. Случайным образом она разделена на 2 анкеты по 10 пунктов и предъявлена к опросу. Это пример оценки надежности измерений в смысле их Выберите один ответ: a. устойчивости b. согласованности c. эквивалентности |
| 5.2. Темы письменных работ для проведения текущего контроля (эссе, рефераты, курсовые работы и др.) |
| Вопросы к коллоквиуму по теме «Методы анализа данных для проверки статистических гипотез» 1. Логика проверки статистических гипотез 2. Статистические ошибки при принятии решений 3. Статистические тесты: общая характеристика 4. Интерпретация уровней статистической значимости 5. Статистическая значимость и практическая важность 6. Критерии выбора соответствующего теста. 7. Формулировка направленной альтернативной гипотезы: в каких случаях возможна и с какой целью 8. Примеры случаев применения параметрических тестов (не менее 3) 9. Пример применения сравнения пропорций с помощью вычисления доверительных интервалов 10. Предпосылки и цели применения метода хи-квадрат (с примерами применения) 11. Предпосылки и цели применения метода Мак-Немара с примерами 12. Составление таблиц сопряженности для тестов хи-квадрат и Мак-Немара 13. Предпосылки и цели применения метода U-критерий Манна-Уитни с примерами 14. Предпосылки и цели применения метода Уилкоксона с примерами 15. Предпосылки и цели применения метода Краскела-Уоллиса с примерами 16. Предпосылки и цели применения метода Фридмана с примерами 17. Особенности применения дисперсионного анализа 18. Однофакторный дисперсионный анализ 19. Критерии множественных сравнений 20. Многофакторный дисперсионный анализ 21. Дисперсионный анализ с повторными измерениями |
| 5.3. Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации |
| ФРАГМЕНТ Корреляционный анализ 11. Крупная компания по продаже бытовой электроники, получила следующие данные об объемах продаж (y) и затратах на рекламу (x) в 50 регионах (табл. 3.31). Оценить силу и значимость связи между этими признаками. 12. В таблице 2.3 приложения 2 приведены данные о продаже домов в пригородной зоне. Проведите корреляционный анализ данных. Дайте интерпретацию парных и частных коэффициентов корреляции. Обнаруживаются ли «ложные» корреляции? Объясните полученные результаты. 13. В таблице 2.5 приложения 2 приведены данные о цене однокомнатных квартир в разных районах города. Проведите корреляционный анализ данных. Дайте интерпретацию парных и частных коэффициентов корреляции. Обнаруживаются ли «ложные» корреляции? Объясните полученные результаты. 14. В таблице 2.4 приложения 2 приведены данные о заработной плате сотрудников компании. С помощью корреляционного анализа этих данных выявить факторы, в наибольшей степени влияющие на размер заработной платы. Регрессионный анализ 19. Компании грузоперевозок необходимо построить модель для оценки затрат на проведение ежегодного технического обслуживания автомобилей по данным табл. 3.45. Можно ли переменные считать независимыми (ответьте до построения модели). Подберите наиболее подходящую модель. Дайте интерпретацию параметров модели, доверительным интервалам коэффициентов, показателю R2, стандартной ошибке оценки и другим показателям адекватности и значимости модели. 22. На основании соответствующей регрессионной модели определите, какое влияние на цену за доставку бандероли, устанавливаемую почтовой службой, оказывают вес бандероли и расстояние до пункта назначения (табл. 3.47). Насколько хорошо эти признаки объясняют изменчивость результативного признака. Сравните значения R2 и скорректированного R2. Во сколько обойдется отправка бандероли весом 1,5 кг. на расстояние 300 км? 23. Используя данные, представленные в табл. 3.48 [54], транспортное управление города выявляет наиболее значимые факторы, определяющие пассажиропоток в метро. До проведения регрессионного анализа предположите возможный характер связи признаков и их влияния на среднее количество пассажиров метро (до построения модели). Постройте подходящую регрессионную модель. Насколько хорошо модель объясняет изменение пассажиропотока? Используя в качестве независимой переменной время (год), постройте соответствующие однофакторные регрессионные модели, на основе которых сделайте прогноз изменения всех переменных в 2005-2008 гг. Оцените точность этих прогнозов. 26. Проведите регрессионный анализ данных, представленных в таблице 3.51 [8], используя методы Backward и Forward. Сравните и проанализируйте результаты. Определите минимальное число факторов xi, достаточно точно определяющих значение зависимой переменной y. 28. В таблице 2.3 приложения 2 приведены данные о продажах домов в пригородной зоне. Определить факторы, в наибольшей степени влияющие на цену дома. Наблюдается ли эффект мультиколлинеарности? Постройте регрессионную модель влияния этих факторов на цену. Оцените ее обоснованность. Объясните смысл показателей адекватности и статистической значимости модели. Объясните смысл параметров модели и их доверительных интервалов. 29. Почтовая компания использует классификацию груза по трем категориям: 1 – «прочный», 2 – «полупрочный», 3 – «хрупкий». Стоимость доставки груза зависит от его категории. Сформирована выборка (табл. 3.52) грузов разных категорий, но приблизительно одного веса, предназначенных для перевозки в пределах одной зоны (оплата за расстояние одинакова). Построить регрессионную модель с использованием фиктивных переменных и оценить ее адекватность. Дать интерпретацию параметров модели с учетом доверительных интервалов. Как категория товара влияет на оплату его пересылки? 30. В таблице 2.4 приложения 2 приведены данные о средней заработной плате сотрудников компании. С помощью регрессионного анализа определить, от каких факторов в наибольшей степени зависит размер заработной платы. Можно ли сделать вывод о различии заработной платы сотрудников разного пола? Если да, то какими причинами вызвано это различие? Примечание: при решении задачи переменная «пол» должна интерпретироваться как фиктивная переменная. 31. В таблице 2.5 приложения 2 приведены данные о цене однокомнатных квартир в разных районах города. 31.1. Проведите множественный регрессионный анализ этих данных, взяв в качестве зависимой переменной цену квартиры. При построении регрессионных моделей вначале используйте метод Enter. Определите влияние различных факторов. Постройте модели с учетом и без учета «фиктивных переменных» («дом», «этаж»). Проверьте значимость и адекватность регрессионной модели. Обозначая район города фиктивной переменной, определить, как средняя цена квартиры зависит от района города. 31.2. Повторите регрессионный анализ, используя методы Backward и Forward. Сравните и проанализируйте результаты. Определите минимальное число факторов, достаточно точно определяющих цену квартиры. Выясните, изменяются ли переменные, определяемые пошаговой регрессией, если использовать не все данные, а следующие подмножества данных: 1) данные о квартирах, расположенных на первом или последнем этажах; 2) данные о квартирах, НЕ расположенных на первом или последнем этажах; 3) данные о квартирах, расположенных в Районе 3. 31.3. Определите предполагаемую цену однокомнатной квартиры на первом этаже кирпичного дома в Районе 1, если ее общая площадь равна 40 м2; площадь кухни равна 9,5 м2, а площадь комнаты составляет 21 м2, при условии, что до ближайшей остановки 5 мин. ходьбы. Найдите 95%-е доверительные интервалы предсказанного значения. Примечание: при решении задачи переменная «Район» должна интерпретироваться как фиктивная переменная. Анализ временных рядов 9. Таблица 3.55 содержит данные о сезонном посещении небольшого курортного комплекса за последние 5 лет [8]. Вычислите сезонный индекс для каждого квартала и исключите из данных сезонную составляющую. Если весной на курорте работало 50 человек, сколько человек нужно нанять в другие сезоны? 10. Для данных, представленных в таблице 3.56, определить оптимальные значения параметров α, γ, δ при различных критериях оптимизации (минимум MSE, MAE и MAPE). Сравните результаты и предложите их интерпретацию. 18. Применить различные модели сглаживания временного ряда для анализа и прогнозирования (на последующие 4 месяца) динамики индекса Доу-Джонса (табл. 2.6 приложения 2). 23. В таблице 2.7 приложения 2 представлены данные о ежеквартальных доходах ведущих зарубежных компаний за период 2020-2024 гг. [54]. Определить, какие из методов анализа временных рядов будут наиболее подходящими для анализа и прогнозирования доходов каждой компании. С помощью выбранных методов построить прогноз на 4 квартала 2025 г. Оценить точность прогноза. Проверка статистических гипотез I. Известно, что производительность труда в среднем по заводу составляет 50 деталей/час. Необходимо установить, отличается ли производительность труда рабочих определенной возрастной группы от этого значения. Данные, полученные в ходе исследования, представлены в таблице 2.5. Таблица 2.5. Данные выборочного исследования № 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 xi 61 80 40 71 39 20 40 80 80 60 80 29 51 43 47 № 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 xi 40 41 37 41 60 40 60 31 40 65 61 40 59 60 80 II. Известны результаты измерения производительности труда рабочих двух разных возрастных групп (табл. 2.8). Таблица 2.8. Производительность труда в двух возрастных группах № Группа1 Группа2 № Группа1 Группа2 № Группа1 Группа2 1 59 61 11 56 80 21 58 40 2 56 80 12 37 29 22 71 60 3 85 40 13 56 51 23 31 31 4 92 71 14 42 43 24 42 40 5 48 39 15 49 47 25 34 65 6 59 20 16 70 40 26 51 61 7 42 40 17 30 41 27 70 40 8 87 80 18 58 37 28 42 59 9 42 80 19 79 41 29 67 60 10 73 60 20 84 60 30 56 80 Существует ли статистически значимое различие производительности труда рабочих в разных возрастных группах? III. Известны данные по объемам продаж 10 американских компаний, случайно выбранных из списка Forbes Super 500 в 1988 и 1989 гг. (табл. 2.10). Есть ли статистически значимые различия в объемах продаж ведущих компаний за год? Таблица 2.10. Объемы продаж, млн. долл. Компания Продажи в 1989 г. Продажи в 1988 г. General Motors 126932 123505 General Electric 54574 49662 Exxon 86656 78944 IBM 62710 59512 Ford 96146 92300 AT&T 36112 35173 Mobil 50220 48111 DuPont 35099 32427 Sears 53794 49975 Amoco 23966 20779 1. По данным УВД области, раскрывается 55% случаев грабежа и 62% случаев разбоя. В областном центре зафиксировано 207 случаев грабежа и 178 случаев разбоя в течение года. Было раскрыто 103 случая грабежа и 90 случаев разбоя. Можно ли сказать, что имеют место значимые различия между раскрываемостью преступлений по области и областному центру? 2. Крупная авиакомпания проводит ежегодный опрос удовлетворенности сервисом. В прошлом году опрос 200 выявил, что 49% клиентов выставили максимальную оценку, в текущем году опрошено 250 клиентов, из которых максимальную оценку выставили 55%. Можно ли считать, что удовлетворенность сервисом увеличилась? 3. Специалист в области финансового консалтинга анализирует изменение ситуации на национальном рынке услуг связи за определенный период времени. Ему известны данные о цене акций 11 компаний, работающих на этом рынке, на соответствующие даты (табл. 2.44). Выборка компаний осуществлена случайным образом. Таблица 2.44. Цена за акцию № компании Дата1 Дата2 1 218,9 361,0 2 79,4 82,3 3 99,1 125,2 4 49,0 84,7 5 171,5 157,8 6 224,8 203,2 7 105,0 124,9 8 446,8 465,6 9 120,7 122,6 10 128,2 117,7 11 124,9 148,8 Необходимо проверить, увеличилась ли средняя цена акций компаний за анализируемый период. Принять α=0,05. 4. На основании рейтингов двух авиакомпаний (табл. 2.45) проверить гипотезу о различиях средних на уровне α=0,05. Таблица 2.45. Рейтинги авиакомпаний Авиакомпания 1 Авиакомпания 2 № Балл № Балл № Балл № Балл 1 67 11 65 1 95 11 92 2 58 12 80 2 60 12 85 3 78 13 79 3 70 13 94 4 68 14 88 4 78 14 93 5 69 15 89 5 65 15 90 6 74 16 72 6 70 16 67 7 55 17 58 7 79 17 85 8 55 18 67 8 81 18 95 9 80 19 85 9 69 19 67 10 78 20 80 10 78 20 83 Решить задачу при допущении интервальности шкалы. 5. Для оценки надежности-стабильности нового инструмента для оценки когнитивных стилей (И1) использовался метод «тест-ретест» (см. параграф 4.2) с интервалом в 1 мес. (объем выборки –28 респондентов). Данные тестирования представлены в таблице 2.51. Таблица 2.51. Данные тестирования (И1) Респондент Тест Ретест Респондент Тест Ретест 1 84 98 15 97 95 2 88 93 16 102 98 3 88 92 17 102 95 4 89 94 18 103 97 5 89 77 19 105 99 6 90 89 20 107 112 7 93 91 21 107 104 8 93 91 22 107 97 9 95 111 23 109 109 10 95 99 24 111 114 11 95 82 25 111 115 12 96 106 26 115 112 13 96 95 27 116 115 14 97 86 28 130 129 С помощью методов проверки статистических гипотез определить, существует ли статистически значимое различие в результатах двух тестирований. Предположить, что шкала интервальная. Сравнить результаты. Оценить на этой основе надежность измерений. Объяснить преимущества и недостатки такого подхода к оценке надежности по сравнению с подходом, основанном на определении коэффициента корреляции между измерениями. 6. По данным, приведенным в табл. 2.1, проверить, различается ли организационный климат в двух компаниях по показателям. Например, различается ли значение показателя 1 в двух компаниях, и т.д. (проверить различие каждого из 7 показателей). В каком направлении имеются различия? Решить задачу при допущении о том, что данные представлены в интервальной шкале. 2.1. Фрагмент массива данных по оценке организационного климата № Компания 1 Компания 2 Пункты анкеты Пункты анкеты п1 п2 п3 п4 п5 п6 п7 п1 п2 п3 п4 п5 п6 п7 1 4 3 5 4 3 3 4 4 4 5 2 2 2 2 2 2 3 4 3 4 1 5 4 3 4 4 4 4 4 3 4 2 5 1 1 1 4 3 4 5 4 3 2 3 4 4 4 4 4 4 4 4 3 5 5 5 5 5 5 5 3 5 3 1 3 1 2 3 4 4 4 3 2 2 6 1 3 1 4 2 2 2 4 5 4 5 3 2 3 7 3 4 4 5 3 2 3 4 3 3 3 3 3 4 8 2 5 3 2 2 3 2 2 1 3 5 1 5 2 9 3 5 4 1 4 4 4 3 5 4 4 4 4 3 10 4 4 4 2 3 3 3 3 5 4 1 2 2 3 11 4 5 4 3 3 4 4 3 4 2 3 2 1 2 12 1 2 1 3 2 3 1 3 4 4 5 3 5 4 13 5 3 1 1 1 1 1 2 5 5 5 1 2 4 14 3 4 1 3 3 2 3 4 5 4 4 3 3 3 15 3 3 3 1 2 1 1 3 5 4 5 5 4 4 16 4 4 4 4 4 2 4 3 2 2 1 1 2 1 17 3 3 4 4 3 3 2 4 4 4 4 4 4 4 18 4 4 2 1 2 2 2 1 2 1 1 1 1 2 19 3 5 3 4 3 3 3 3 4 3 4 3 2 3 20 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4 3 21 4 4 4 4 4 4 4 3 4 3 3 2 3 3 22 5 4 5 3 3 4 4 3 4 5 5 3 5 2 23 2 4 2 4 2 2 1 5 5 5 5 3 5 4 24 2 2 2 3 3 3 2 3 3 5 5 3 5 4 25 3 5 3 4 4 1 1 3 3 4 2 3 1 3 26 3 3 2 3 2 1 1 4 1 5 3 2 4 4 27 5 4 5 4 4 4 4 3 3 3 4 3 3 3 28 3 4 2 5 3 4 4 1 4 4 4 1 4 1 29 1 5 4 4 3 3 5 4 4 5 4 3 5 4 30 3 4 3 2 2 3 3 3 4 5 1 4 5 3 Задания по теме 8. Непараметрические методы проверки статистических гипотез I. Оценить возможное посещение студенческого клуба студентами в зависимости от условий их проживания. Опрошено 200 студентов. В результате опроса получены данные, приведенные в таблице 2.28, где указаны частоты откликов респондентов по определенным группам (категориям). Таблица 2.28. Результаты опроса студентов Намерены посещать (О) Опрошено человек Ожидаемое значение (Е) Общежитие 16 90 27 Квартира в центре 13 40 12 Квартира на окраине 16 40 12 За городом 15 30 9 Всего 60 200 60 Решить задачу в R и сравнить результаты с «ручными» расчетами. II. Сформировать «исходную» выборку в соответствии с результатами табл. 2.28. Решить задачу I в PSPP и сравнить результаты. III. Оценить различие в предполагаемом посещении студенческого клуба студентами и студентками. Всего было опрошено 50 студентов и 50 студенток. Предпочтения мужчин и женщин по посещению ланч-клуба отражены в таблице 2.29. Таблица 2.29. Таблица сопряженности «пол – посещение» Вероятно, буду посещать Вероятно, не буду посещать Всего Мужчины 26 24 50 Женщины 35 15 50 Всего 61 39 100 Решить задачу в R и сравнить результаты с «ручными» расчетами. IV. Определить, связано ли курение с браком на производстве. По результатам учета бракованных изделий случайным образом сформированы списки рабочих, соответственно допускавших и не допускавших брак в работе. После интервьюирования рабочих об их пристрастии к курению (случайная выборка) и сопоставления со сведениями о браке построена таблица сопряженности, в которой указаны также определенные ожидаемые частоты (табл. 2.30). Таблица 2.30. Таблица сопряженности «брак – курение» Брак Нет Всего Заядлый курильщик 12 8,24 4 7,75 16 Умеренный курильщик 9 7,73 6 7,27 15 Не курит 13 18,03 22 16,97 35 Всего 34 32 66 Решить задачу в R и сравнить результаты с «ручными» расчетами. V. В компании проводился опрос, насколько сотрудники ценят коллективную работу. Cлучайным образом сформирована выборка из 200 сотрудников. По результатам опроса сотрудники были разделены на 2 группы с условным названием «Нравится коллективная работа» и «Не нравится коллективная работа». В компанию был приглашен специалист, который провел тренинг для сотрудников, включающий элементы совместного принятия решений. После тренингов по той же выборке был осуществлен повторный опрос. Результаты представлены в таблице 2.33. Таблица 2.33. Результаты опроса сотрудников До После Не нравится Нравится Нравится 10 90 Не нравится 60 40 Решить задачу в R. VI. Компьютерная компания тестирует две различные антивирусные программы (А и Б) на определенном количестве зараженных файлов (156). Результаты тестирования (количество файлов, «излеченных» от вирусов) представлены в таблице 2.34. Таблица 2.34. Результаты тестирования антивирусных программ «Излечено» программой А «Излечено» программой Б Нет Да Да 33 45 Нет 20 58 Можно ли, основываясь на этих испытаниях, сказать, что программы работают приблизительно с одинаковой эффективностью? Решить задачу в R. VII. Оценивается эффективность работы персонала филиалов компании в двух регионах. Для такой оценки среди клиентов распространяется специально разработанная анкета. Результаты анкетирования представляются в порядковой шкале по нескольким показателям. (Это может быть и метрическая шкала, например объемы продаж, но будем считать, что по каким-то причинам t-критерий Стьюдента неприменим). Результаты оценки даны в таблице 2.35. Таблица 2.35. Эффективность работы персонала в филиалах Филиал 1 Филиал 2 1500 1340 1540 1300 1860 1620 1230 1070 1370 1210 1550 1170 1840 1770 1250 950 1300 1380 1350 1460 1710 1030 Различаются ли статистически значимо показатели филиалов? VII. Исследуется эффект влияния известных торговых марок (brand name) на восприятие качества продукта. Десяти респондентам предлагается попробовать, сравнить и оценить в порядковой шкале (баллы) два вида напитков, один из которых представляется как продукт известного производителя, другой – как продукт компании, недавно вышедшей на рынок. В действительности оба образца идентичны. Полученные данные представлены в таблице 2.39. Таблица 2.39. Данные для оценки эффекта влияния бренда № Баллы Бренд Новый продукт 1 52 48 2 37 32 3 50 52 4 45 32 5 56 59 6 51 50 7 40 29 8 59 54 9 38 38 10 40 32 Сформулировать исследовательские и статистические гипотезы и проверить их. Решить задачу в R и PSPP. Сделать выводы. VIII. Определяется, есть ли различие в количестве покупок, совершаемых ежедневно в трех магазинах, принадлежащих одной компании (табл. 2.42). Таблица 2.42. Количество покупок в магазинах Магазин 1 Ранг Магазин 2 Ранг Магазин 3 Ранг 60 1 80 5 90 8,5 70 2,5 90 8,5 90 8,5 80 5 80 5 110 14 70 2,5 100 11,5 100 11,5 90 8,5 110 14 140 18 110 14 130 16,5 130 16,5 Сформулировать исследовательские и статистические гипотезы и проверить их. Решить задачу в R и PSPP. Сделать выводы. IX. Автодилер исследует предпочтения покупателей, в частности связана ли повторная покупка автомобиля со страной производителя (Страна 1 и Страна 2). Результаты исследований (количество покупок) приведены в таблице 2.48. При проверке гипотезы принять α=0,05. Таблица 2.48. Данные для решения задачи Производитель Страна 1 Страна 2 Повторная покупка 40 20 Первая покупка 8 32 X. Предложите варианты заданий I-IX, при которых могут использоваться другие непараметрические тесты проверки статистических гипотез. Обоснуйте ответ. XI. Исследуется эффект восприятия качества продукта. Десяти респондентам предлагается попробовать, сравнить и оценить в порядковой шкале (баллы) 3 вида напитков. Полученные данные представлены в таблице. Сформулировать исследовательские и статистические гипотезы и проверить их. 52 48 40 37 32 30 50 52 47 45 32 31 56 59 55 51 50 49 40 29 27 59 54 53 38 38 37 40 32 33 XII. Крупная авиакомпания проводит ежегодный опрос удовлетворенности сервисом. В прошлом году опрос 200 выявил, что 49% клиентов выставили максимальную оценку, в текущем году опрошено 250 клиентов, из которых максимальную оценку выставили 55%. Составить таблицы сопряженности при предположении, что выборки независимые Можно ли считать, что удовлетворенность сервисом увеличилась? Как подобную задачу можно решить с помощью построения доверительных интервалов? Задания по теме 8. Непараметрические методы проверки статистических гипотез I. Оценить возможное посещение студенческого клуба студентами в зависимости от условий их проживания. Опрошено 200 студентов. В результате опроса получены данные, приведенные в таблице 2.28, где указаны частоты откликов респондентов по определенным группам (категориям). Таблица 2.28. Результаты опроса студентов Намерены посещать (О) Опрошено человек Ожидаемое значение (Е) Общежитие 16 90 27 Квартира в центре 13 40 12 Квартира на окраине 16 40 12 За городом 15 30 9 Всего 60 200 60 Решить задачу в R и сравнить результаты с «ручными» расчетами. II. Сформировать «исходную» выборку в соответствии с результатами табл. 2.28. Решить задачу I в PSPP и сравнить результаты. III. Оценить различие в предполагаемом посещении студенческого клуба студентами и студентками. Всего было опрошено 50 студентов и 50 студенток. Предпочтения мужчин и женщин по посещению ланч-клуба отражены в таблице 2.29. Таблица 2.29. Таблица сопряженности «пол – посещение» Вероятно, буду посещать Вероятно, не буду посещать Всего Мужчины 26 24 50 Женщины 35 15 50 Всего 61 39 100 Решить задачу в R и сравнить результаты с «ручными» расчетами. IV. Определить, связано ли курение с браком на производстве. По результатам учета бракованных изделий случайным образом сформированы списки рабочих, соответственно допускавших и не допускавших брак в работе. После интервьюирования рабочих об их пристрастии к курению (случайная выборка) и сопоставления со сведениями о браке построена таблица сопряженности, в которой указаны также определенные ожидаемые частоты (табл. 2.30). Таблица 2.30. Таблица сопряженности «брак – курение» Брак Нет Всего Заядлый курильщик 12 8,24 4 7,75 16 Умеренный курильщик 9 7,73 6 7,27 15 Не курит 13 18,03 22 16,97 35 Всего 34 32 66 Решить задачу в R и сравнить результаты с «ручными» расчетами. V. В компании проводился опрос, насколько сотрудники ценят коллективную работу. Cлучайным образом сформирована выборка из 200 сотрудников. По результатам опроса сотрудники были разделены на 2 группы с условным названием «Нравится коллективная работа» и «Не нравится коллективная работа». В компанию был приглашен специалист, который провел тренинг для сотрудников, включающий элементы совместного принятия решений. После тренингов по той же выборке был осуществлен повторный опрос. Результаты представлены в таблице 2.33. Таблица 2.33. Результаты опроса сотрудников До После Не нравится Нравится Нравится 10 90 Не нравится 60 40 Решить задачу в R. VI. Компьютерная компания тестирует две различные антивирусные программы (А и Б) на определенном количестве зараженных файлов (156). Результаты тестирования (количество файлов, «излеченных» от вирусов) представлены в таблице 2.34. Таблица 2.34. Результаты тестирования антивирусных программ «Излечено» программой А «Излечено» программой Б Нет Да Да 33 45 Нет 20 58 Можно ли, основываясь на этих испытаниях, сказать, что программы работают приблизительно с одинаковой эффективностью? Решить задачу в R. VII. Оценивается эффективность работы персонала филиалов компании в двух регионах. Для такой оценки среди клиентов распространяется специально разработанная анкета. Результаты анкетирования представляются в порядковой шкале по нескольким показателям. (Это может быть и метрическая шкала, например объемы продаж, но будем считать, что по каким-то причинам t-критерий Стьюдента неприменим). Результаты оценки даны в таблице 2.35. Таблица 2.35. Эффективность работы персонала в филиалах Филиал 1 Филиал 2 1500 1340 1540 1300 1860 1620 1230 1070 1370 1210 1550 1170 1840 1770 1250 950 1300 1380 1350 1460 1710 1030 Различаются ли статистически значимо показатели филиалов? VII. Исследуется эффект влияния известных торговых марок (brand name) на восприятие качества продукта. Десяти респондентам предлагается попробовать, сравнить и оценить в порядковой шкале (баллы) два вида напитков, один из которых представляется как продукт известного производителя, другой – как продукт компании, недавно вышедшей на рынок. В действительности оба образца идентичны. Полученные данные представлены в таблице 2.39. Таблица 2.39. Данные для оценки эффекта влияния бренда № Баллы Бренд Новый продукт 1 52 48 2 37 32 3 50 52 4 45 32 5 56 59 6 51 50 7 40 29 8 59 54 9 38 38 10 40 32 Сформулировать исследовательские и статистические гипотезы и проверить их. Решить задачу в R и PSPP. Сделать выводы. VIII. Определяется, есть ли различие в количестве покупок, совершаемых ежедневно в трех магазинах, принадлежащих одной компании (табл. 2.42). Таблица 2.42. Количество покупок в магазинах Магазин 1 Ранг Магазин 2 Ранг Магазин 3 Ранг 60 1 80 5 90 8,5 70 2,5 90 8,5 90 8,5 80 5 80 5 110 14 70 2,5 100 11,5 100 11,5 90 8,5 110 14 140 18 110 14 130 16,5 130 16,5 Сформулировать исследовательские и статистические гипотезы и проверить их. Решить задачу в R и PSPP. Сделать выводы. IX. Автодилер исследует предпочтения покупателей, в частности связана ли повторная покупка автомобиля со страной производителя (Страна 1 и Страна 2). Результаты исследований (количество покупок) приведены в таблице 2.48. При проверке гипотезы принять α=0,05. Таблица 2.48. Данные для решения задачи Производитель Страна 1 Страна 2 Повторная покупка 40 20 Первая покупка 8 32 X. Предложите варианты заданий I-IX, при которых могут использоваться другие непараметрические тесты проверки статистических гипотез. Обоснуйте ответ. XI. Исследуется эффект восприятия качества продукта. Десяти респондентам предлагается попробовать, сравнить и оценить в порядковой шкале (баллы) 3 вида напитков. Полученные данные представлены в таблице. Сформулировать исследовательские и статистические гипотезы и проверить их. 52 48 40 37 32 30 50 52 47 45 32 31 56 59 55 51 50 49 40 29 27 59 54 53 38 38 37 40 32 33 XII. Крупная авиакомпания проводит ежегодный опрос удовлетворенности сервисом. В прошлом году опрос 200 выявил, что 49% клиентов выставили максимальную оценку, в текущем году опрошено 250 клиентов, из которых максимальную оценку выставили 55%. Составить таблицы сопряженности при предположении, что выборки независимые Можно ли считать, что удовлетворенность сервисом увеличилась? Как подобную задачу можно решить с помощью построения доверительных интервалов? I. Определить, зависит ли время выполнения производственной операции от применяемого метода. Сформированы 4 выборки по 4 чел. в каждой и получены следующие результаты по выполнению задания (табл. 2.14). Таблица 2.14. Среднее время выполнения задания (мин.) № Метод 1 Метод 2 Метод 3 Метод 4 1 10 25 14 16 2 13 19 16 17 3 15 20 16 23 4 16 17 24 15 II. Крупное маркетинговое агентство получило заказ на оценку качества сервиса трех ведущих авиакомпаний страны, совершающих международные перелеты. Случайным образом было отобрано по 20 пассажиров каждой авиакомпании (10 пассажиров экономического класса и 10 пассажиров бизнес-класса), которые по определенной методике оценивали качество сервиса соответствующей компании (Рейтинг 1). Через месяц после исследования всем опрошенным ранее пассажирам был доставлен аналогичный опросный лист для повторной оценки, чтобы проследить изменение результатов во времени (Рейтинг 2). Результаты опросов приведены в таблице 2.21. (Категория «класс» означает класс полета: 1 – экономический, 2 – бизнес.) Нужно определить, а) есть ли статистически значимое различие в уровнях сервиса, предоставляемого тремя авиакомпаниями (по результатам первой оценки); б) есть ли статистически значимое различие в уровнях сервиса, предоставляемого при полете экономическим и бизнес-классом; в) влияют ли совместно вид авиакомпании и класс полета на оценку сервиса; г) как влияет класс полета на рейтинг авиакомпаний; д) отличаются ли рейтинги компаний во времени (без учета класса). Таблица 2.21. Оценки качества сервиса авиакомпаний Респондент Авиакомпания Класс Рейтинг 1 Рейтинг 2 Респондент Авиакомпания Класс Рейтинг 1 Рейтинг 2 1 1 1 40 36 31 2 2 52 65 2 1 1 28 28 32 2 2 70 80 3 1 1 36 30 33 2 2 73 79 4 1 1 32 28 34 2 2 72 88 5 1 1 60 40 35 2 2 73 89 6 1 1 12 14 36 2 2 71 72 7 1 1 32 26 37 2 2 55 58 8 1 1 36 30 38 2 2 68 67 9 1 1 44 38 39 2 2 81 85 10 1 1 36 35 40 2 2 78 80 11 1 2 40 42 41 3 1 92 95 12 1 2 68 49 42 3 1 56 60 13 1 2 20 24 43 3 1 64 70 14 1 2 33 35 44 3 1 72 78 15 1 2 65 40 45 3 1 48 65 16 1 2 40 36 46 3 1 52 70 17 1 2 51 29 47 3 1 64 79 18 1 2 25 24 48 3 1 68 81 19 1 2 37 23 49 3 1 76 69 20 1 2 44 41 50 3 1 56 78 21 2 1 56 67 51 3 2 88 92 22 2 1 48 58 52 3 2 79 85 23 2 1 64 78 53 3 2 92 94 24 2 1 56 68 54 3 2 88 93 25 2 1 28 69 55 3 2 73 90 26 2 1 32 74 56 3 2 68 67 27 2 1 42 55 57 3 2 81 85 28 2 1 40 55 58 3 2 95 95 29 2 1 61 80 59 3 2 68 67 30 2 1 58 78 60 3 2 78 83 1. Компания по производству лакокрасочных изделий разработала новый вид краски для внешних (уличных) покрытий. Прежде чем выпускать новую продукцию на рынок, компания намерена проверить устойчивость новой краски к внешним воздействиям. Компания обладает соответствующим тестирующим оборудованием, которое воздействует на окрашенную поверхность специальными щетками и фиксирует количество воздействий, необходимых для полного стирания краски. С помощью этого оборудования было проведено пять испытаний, в ходе которых сравнивалось качество краски, разработанной компанией, с аналогичными продуктами, предлагаемыми двумя конкурентами. Результаты (в тыс. воздействий) представлены в таблице 2.46. Таблица 2.46. Результаты испытаний для проверки качества краски № испытания Продукт компании Продукт конкурента А Продукт конкурента Б 1 37 34 24 2 30 19 25 3 34 22 23 4 28 31 20 5 29 27 20 Различается ли оцениваемое качество продуктов? Проверить гипотезу о различии средних на уровне α=0,05. 2. Производитель компьютерной и оргтехники разработал новый продукт, позиционируемый преимущественно на использование в «домашних» условиях, а не в офисе. Организованы тестовые продажи продукта в магазинах, торгующих бытовой электроникой, универмагах и специализированных компьютерных магазинах (случайно отобрано по 5 торговых точек каждой категории). Количество покупок продукта в магазинах каждого типа приведено в таблице 2.47. Таблица 2.47. Количество покупок продукта Тип магазина Точки продаж 1 2 3 4 5 Магазины электроники 5 4 3 3 3 Универмаги 9 7 8 6 5 Компьютерные магазины 7 4 8 4 3 Необходимо определить, в магазинах какого типа следует организовать основные продажи. Проверить гипотезу о различиях средних на уровне α=0,05. 3. Необходимо оценить эффективность, с которой каждая из трех социальных служб (агентств) реализует определенную социально-значимую городскую программу. В частности, заказчика этого исследования интересует скорость, с которой эти агентства работают с документами, определяя, подходит ли потенциальный клиент под условия данной программы. Для выполнения оценки работы агентств была собрана информация о количестве дней, требуемых для обработки документов. Информация была получена на основе формирования случайной выборки из 10 наблюдений для каждого агентства. Имеющиеся данные приведены в таблице 2.50 (в днях). Существует ли значимое различие между тремя агентствами по скорости обработки документов? Принять уровень значимости α=0,05. Таблица 2.50. Время обработки документов в агентствах № Агентство 1 Агентство 2 Агентство 3 1 5 12 9 2 7 10 8 3 8 19 12 4 10 20 15 5 4 12 20 6 9 11 21 7 6 13 20 8 9 14 19 9 6 10 15 10 6 9 11 4. Центр социально-политических исследований проводит оценку различий активности избирателей при проведении выборов разного уровня (выборы депутатов в органы законодательной власти региона, выборы депутатов Государственной Думы и выборы Президента страны). Случайная выборка из избирательных участков показывает процент явки избирателей в зависимости от типа выборов (табл. 2.51). Изменяется ли значимо процент явки избирателей в зависимости от типа выборов? Таблица 2.51. Процент явки избирателей на выборы Региональные выборы Выборы в Думу Выборы Президента 33 35 42 78 56 40 32 35 52 28 40 66 10 45 78 12 42 62 61 65 57 28 62 75 29 25 72 45 47 51 44 52 69 41 55 59 5. По данным, приведенным в табл. 2.1, проверить, имеется ли различие по показателям организационного климата в каждой компаний. Можно ли считать, что климат по всем показателям в среднем оценивается одинаково? Использовать методы дисперсионного анализа и множественных сравнений. Решить задачу при допущении о том, что данные представлены в интервальной шкале. 2.1. Фрагмент массива данных по оценке организационного климата в компаниях № Компания 1 Компания 2 Пункты анкеты Пункты анкеты п1 п2 п3 п4 п5 п6 п7 п1 п2 п3 п4 п5 п6 п7 1 4 3 5 4 3 3 4 4 4 5 2 2 2 2 2 2 3 4 3 4 1 5 4 3 4 4 4 4 4 3 4 2 5 1 1 1 4 3 4 5 4 3 2 3 4 4 4 4 4 4 4 4 3 5 5 5 5 5 5 5 3 5 3 1 3 1 2 3 4 4 4 3 2 2 6 1 3 1 4 2 2 2 4 5 4 5 3 2 3 7 3 4 4 5 3 2 3 4 3 3 3 3 3 4 8 2 5 3 2 2 3 2 2 1 3 5 1 5 2 9 3 5 4 1 4 4 4 3 5 4 4 4 4 3 10 4 4 4 2 3 3 3 3 5 4 1 2 2 3 11 4 5 4 3 3 4 4 3 4 2 3 2 1 2 12 1 2 1 3 2 3 1 3 4 4 5 3 5 4 13 5 3 1 1 1 1 1 2 5 5 5 1 2 4 14 3 4 1 3 3 2 3 4 5 4 4 3 3 3 15 3 3 3 1 2 1 1 3 5 4 5 5 4 4 16 4 4 4 4 4 2 4 3 2 2 1 1 2 1 17 3 3 4 4 3 3 2 4 4 4 4 4 4 4 18 4 4 2 1 2 2 2 1 2 1 1 1 1 2 19 3 5 3 4 3 3 3 3 4 3 4 3 2 3 20 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4 3 21 4 4 4 4 4 4 4 3 4 3 3 2 3 3 22 5 4 5 3 3 4 4 3 4 5 5 3 5 2 23 2 4 2 4 2 2 1 5 5 5 5 3 5 4 24 2 2 2 3 3 3 2 3 3 5 5 3 5 4 25 3 5 3 4 4 1 1 3 3 4 2 3 1 3 26 3 3 2 3 2 1 1 4 1 5 3 2 4 4 27 5 4 5 4 4 4 4 3 3 3 4 3 3 3 28 3 4 2 5 3 4 4 1 4 4 4 1 4 1 29 1 5 4 4 3 3 5 4 4 5 4 3 5 4 30 3 4 3 2 2 3 3 3 4 5 1 4 5 3 |
| 6.1. Рекомендуемая литература | ||||
| 6.1.1. Основная литература | ||||
| Авторы | Заглавие | Издательство, год | Эл. адрес | |
| Л1.1 | Румянцева Е.Е. | ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ. Учебник и практикум для академического бакалавриата: Гриф УМО ВО | М.:Издательство Юрайт, 2018 | biblio-online.ru |
| 6.1.2. Дополнительная литература | ||||
| Авторы | Заглавие | Издательство, год | Эл. адрес | |
| Л2.1 | Николаева И.П. | Экономическая теория: учебник для бакалавров | М.: Издательско-торговая корпорация "Дашков и К", 2019 | biblioclub.ru |
| Л2.2 | Горелов, Н.А., Кораблева, О.Н. | Развитие информационного общества: цифровая экономика: учебное пособие для вузов. | Юрайт, 2020 | urait.ru |
| 6.2. Перечень ресурсов информационно-телекоммуникационной сети "Интернет" | ||||
| Название | Эл. адрес | |||
| Э1 | Образовательный портал «Экономика, Социология, Менеджмент: Методы сбора и анализа социологических данных». http://ecsocman.edu.ru/ | ecsocman.edu.ru | ||
| Э2 | 2. Сайт В.С. Аванесова. http://testolog.narod.ru | testolog.narod.ru | ||
| Э3 | 4. Социология и маркетинг в сети. http://socionet.narod.ru/stat.html | |||
| Э4 | 5. Социология: методология, методы, математические модели. http://www.nir.ru/socio/scipubl/4M.htm | |||
| Э5 | 7. Статистические методы. Сайт А.И. Орлова. http://orlovs.pp.ru/stat.php | |||
| Э6 | 8. Центр маркетинга и информационного менеджмента РГГУ. Словарь терминов. http://marketing.rsuh.ru | |||
| Э7 | 9. Экономика и математические методы. http://www.cemi.rssi.ru/emm/ | |||
| Э8 | http://www.education.umd.edu/Depts/EDMS/tutorials/CIRT.html | |||
| Э9 | 12. Exponenta.ru. Образовательный математический сайт. http://www.exponenta.ru/SOFT/STATIST/STATIST.asp | |||
| Э10 | 13. Institute for Objective Measurement. http://www.rasch.org | |||
| Э11 | 15. StatSoft Russia. www.statsoft.ru | |||
| Э12 | КУРС в ЭИОС АГУ | portal.edu.asu.ru | ||
| 6.3. Перечень программного обеспечения | ||||
| Excel R R-Studio PSPP Microsoft Windows 7-Zip Microsoft Office Chrome Acrobat Reader ASTRA LINUX SPECIAL EDITION LibreOffice Антивирус Касперский | ||||
| 6.4. Перечень информационных справочных систем | ||||
| http://www.consultant.ru | ||||
| 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 |
| Формы работы по курсу: лекционные и лабораторные (практические) занятия в компьютерном классе, выполнение домашних работ. Виды контроля: текущий и итоговый. В рамках текущего контроля фиксируется посещение студентами лекционных и лабораторных (практических) занятий, а также выполнение домашних заданий. Форма итогового контроля (зачет \ экзамен) – собеседование по темам курса и проверка выполнения экзаменационных заданий. Описание показателей и критериев оценивания компетенций см. в Приложении Посещение всех лекционных и лабораторных (практических) занятий по курсу является обязательным. Перед каждым лабораторным (практическим) занятием преподаватель указывает тему, по вопросам к которой следует готовиться, и задачи для самостоятельного выполнения (3-5 заданий по теме). На лабораторном (практическом) занятии обсуждаются предложенные задания и решаются дополнительные задачи (1-3 задаи). По итогам занятия отмечается результативность работы каждого студента (текущий контроль), которая затем учитывается при формировании итоговой оценки по курсу. |