4. структура учебной дисциплины

РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ НАРОДНОГО ХОЗЯЙСТВА И ГОСУДАРСТВЕННОЙ СЛУЖБЫ
при ПРЕЗИДЕНТЕ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
УРАЛЬСКИЙ ИНСТИТУТ
Статистика
Ч.2 Математическая статистика
Рабочая учебная программа дисциплины
по направлению подготовки
081100 ГОСУДАРСТВЕННОЕ И МУНИЦИПАЛЬНОЕ УПРАВЛЕНИЕ
(БАКАЛАВРИАТ)
Составитель: Х. М. Биккин
канд. физ.-мат. наук, доцент
Ек атеринб ур г
2012
1. Цели и задачи дисциплины: дать комплексные современные знания о
постановке задач статистической науки, организации статистической службы в
Российской федерации, методах планирования, организации статистического
наблюдения, группировки, сводки и анализа статистических результатов с
целью выработки статистически обоснованных управленческих решений.
Другой целью курса является
формирование навыков расчета
статистических показателей различной природы на основе имеющихся данных
статистического наблюдения и навыков оценки статистической значимости
получаемых результатов.
В ходе изучения дисциплины студенты должны овладеть знаниями:
организации планирования и проведения статистического наблюдения в
различных формах; способов представления статистической информации и
способов ее преобразования к другим формам; планирования и проведения
выборочного наблюдения и статистической оценки показателей генеральной
совокупности по данным выборочного наблюдения; методов испытания
статистических гипотез; статистической природы выборочных показателей и
методов оценки статистической взаимосвязи показателей, характеризующих
различные социально-экономические явления; анализа вариационных рядов
динамики с целью выделения трендовой сезонной и случайных составляющих
вариационного ряда и последующего прогнозирования
социально –
экономических явлений; индексного метода анализа социально–экономических
явлений, использования индексного метода для выявления роли отдельных
факторов в изменении результативного показателя, применения индексного
метода в практике исследовании различных социально-экономических явлений;
регрессионного анализа социально – экономических явлений с целью
определения аналитической формы уравнения связи между результативным и
факторными признаками и оценки статистической значимости уравнения
связи в целом и регрессионных коэффициентов; компьютерных методов при
проведении статистического исследования и практическом решении задач
социально-экономической статистики.
2. МЕСТО ДИСЦИПЛИНЫ В СТРУКТУРЕ ООП
Дисциплина «Математическая статистика»
является базовой
дисциплиной математического и естественно-научного цикла дисциплин
федерального государственного образовательного стандарта высшего
профессионального образования (ФГОС ВПО) по направлению подготовки
081100 Государственное и муниципальное управление (бакалавриат).
Изучение дисциплины «Математическая статистика» основывается на базе
знаний, умений и компетенций, полученных студентами в ходе освоения
2
следующих базовых курсов ФГОС ВПО по направлению подготовки 081100
Государственное и муниципальное управление»: «Математика» (разделы
«математический анализ», «линейная алгебра», «теория вероятностей и
математическая статистика»).
Дисциплина «Математическая статистика» является теоретическим и
практическим
основанием
для
всех
последующих
дисциплин
профессионального цикла подготовки бакалавров по направлению 081100
Государственное и муниципальное управление в той их части, где излагаются
вопросы
анализа социально-экономической информации, применение
статистических показателей, индексов, графической и иной информации,
характеризующих деятельность предприятий, организаций, экономических
сообществ, социальных групп населения.
3. ТРЕБОВАНИЯ К РЕЗУЛЬТАТАМ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ
Процесс изучения дисциплины «Математическая статистика» направлен
на формирование следующих общекультурных компетенций (ОК):
 умение анализировать социально значимые проблемы и процессы (ОК-13);
 владение методами количественного анализа и моделирования,
теоретического и экспериментального исследования (ОК-15);
 понимание роли и значения информации и информационных технологий
в развитии современного общества и экономических знаний (ОК-16);
 владение основными методами, способами и средствами получения,
хранения, переработки информации, навыками работы с компьютером
как средством управления информацией (ОК-17);
 способности работать с информацией в глобальных компьютерных сетях
и корпоративных информационных системах (ОК-18).
Следующих профессиональных компетенций (ПК):
 умение применять количественные и качественные методы анализа при
принятии управленческих решений и строить экономические,
финансовые и организационно-управленческие модели (ПК-31);
 владение методами и программными средствами обработки деловой
информации,
способностью
взаимодействовать
со
службами
информационных
технологий
и
эффективное
использование
корпоративных информационных систем (ПК-34);
В результате изучения дисциплины студент должен
знать:
 понятийный аппарат статистики и ее методологию, современную
организацию статистики в Российской федерации
и ее задачи,
основные виды статистического наблюдения и их особенности, этапы
планирования
статистического
наблюдения,
статистический
инструментарий, виды ошибок статистического наблюдения, методы
контроля данных наблюдения;
3
 значение и сущность группировки и перегруппировки, виды
группировок и их особенности;
 понятие атрибутивных и вариационных рядов, ранжирования данных,
основные формы представления статистической информации;
 сущность, значение и функция статистических показателей, их
классификацию, общие принципы построения абсолютных
и
относительных статистических показателей, относительные показатели
динамики, относительные показатели плана и реализации плана,
относительные показатели структуры, координации, интенсивности,
сравнения и т. д.;
 специфику средней величины как статистического показателя, свойства
средней арифметической, другие формы средних величин: среднюю
квадратическую, среднюю геометрическую, среднюю гармоническую
величины;
 способы задания случайных величин, имеющих дискретное и
непрерывное
множество
значений,
понятия
«статистическое
распределение», «частость», «накопленная частота», «плотность
распределения», структурные характеристики вариационного ряда,
графические способы определения моды и медианы;
 понятия «дисперсия», «среднее квадратическое отклонение», деление
общей дисперсии на общую, внутригрупповую и межгрупповую
дисперсии и смысл этого разделения;
 показатели, характеризующие форму распределения, нормальное
распределение, распределение Стьюдента, распределение хи-квадрат,
распределение Фишера;
 необходимость применения выборочного метода исследования, способы
формирования выборочной совокупности,
способы отбора,
обеспечивающие репрезентативность выборки, понятия «доверительный
интервал», «доверительная вероятность», оценка статистических
показателей по данным выборочного наблюдения, включая случаи малых
выборок;
 проектирование выборочного наблюдения, необходимый объем
выборки для получения требуемой точности результатов с заданной
вероятностью, распространение выборочных результатов исследования
на генеральную совокупность, области применения выборочного метода
в экономических и социальных исследованиях;
 метод статистического испытания гипотез, использование метода
испытания гипотез для определения значимости выборочных
4
показателей (критерий согласия Пирсона 2 , критерий Стьюдента,
критерий Фишера – Снедекора);
 определение и правила построения рядов динамики, их классификация
(ряды абсолютных и относительных величин, моментные и
интервальные ряды), основные показатели рядов динамики, методы
выделения основной тенденции развития (тренда) в рядах динамики
(метод укрупнения интервалов и метод скользящей средней), методы
выделения
сезонных
колебаний,
прогнозирование
социально
экономических явлений на основании тренда и сезонной составляющей
временных рядов;
 сущность индексного метода, его терминологию и символику
классификацию индексов, правила построения агрегатных индексов,
различные способы взвешивания индексов, индексы стоимости
продукции, индекс физического объема продукции, индексы
потребительских цен в различных формах, цепные и базисные
индексы, средневзвешенные индексы и территориальные индексы,
способы измерения структуры явления с помощью индексного метода,
индексы переменного состава, фиксированного состава, структурных
сдвигов и их взаимосвязь, применение индексного метода для
выявления структурных сдвигов в социально – экономических
явлениях;
 различие функциональной и корреляционной связей, природу
корреляционной связи в социально – экономических явлениях,
простейшие методы
изучения стохастических связей (метод
сопоставления параллельных рядов, построение поля корреляции и
метод аналитических группировок), аналитические методы изучения
корреляционной связи, задачи корреляционно-регрессионного анализа,
условия его применимости и ограничения метода;
уметь:
 применять
на
практике
типологическую,
структурную
и
аналитическую, сложную (комбинационную) группировки;
 использовать
перегруппировку
(вторичную группировку)
статистических данных с целью получения сопоставимой информации;
 применять систему статистических показателей для описания сложных
социально – экономических явлений;
 применять на практике
относительные показатели динамики,
относительные показатели плана и реализации плана, относительные
5
показатели структуры, координации, интенсивности и сравнения и т.
д.;
 вычислять на основании представленной статистической информации
простые и взвешенные средние арифметические,
средние
квадратические, средние геометрические, средние гармонические
величины;
 по исходным статистическим данным строить, кумуляту медиану,
моду, квартили и децили статистического распределения, графическим
способом определять моду и медиану распределения, определять такие
показатели вариационного ряда, как размах вариации и среднее
линейное отклонение дисперсию, среднее квадратическое отклонение,
находить асимметрию, эксцесс распределения;
 вычислять общую, внутригрупповую и межгрупповую дисперсии и
делать социально-экономические
выводы на базе проведенного
дисперсионного анализа (о наличии или отсутствии взаимосвязи
признаков);
 использовать универсальные распределения 2 , Стьюдента, ФишераСнедекора для статистической проверки гипотез;
 производить точечную и интервальную оценку статистических
показателей генеральной совокупности по данным выборочного
наблюдения, включая случаи, так называемых, малых выборок,
определять необходимый объем выборки для получения требуемой
точности результатов с заданной вероятностью;
 проверять гипотезы о законе распределения на основе критерия
согласия Пирсона и о величине средней арифметической на основе
критерия Стьюдента;
 определять показатели, характеризующие ряды динамики, производить
сглаживание рядов динамики различными способами с целью
выделения тренда, определять параметры трендовой зависимости,
прогнозировать социально-экономические явления на основании
выделения трендовой и сезонной составляющих временного ряда;
 строить индексы
стоимости продукции, физического
объема
продукции, потребительских цен в различных формах, цепные и
базисные индексы, использовать средневзвешенные индексы и
территориальные индексы, применять индексный метод для выявления
структурных сдвигов в социально – экономических явлениях;
 вычислять линейный коэффициент корреляции, строить поле
корреляции и корреляционную таблицу, применять другие показатели
6
корреляционной связи (коэффициенты Фехнера, корреляции рангов
Спирмена, конкордации, ассоциации, контингенции, индексы Пирсона
и Чупрова) для установления тесноты корреляционной связи между
количественными и атрибутивными вариационными признаками и
оценивать статистическую значимость вычисляемых коэффициентов;
 строить на основании имеющейся статистической информации
регрессионное уравнение, проверять статистическую значимость
уравнения в целом и регрессионных коэффициентов, давать социально
– экономическую интерпретацию регрессионных моделей;
владеть:
 методами компьютерного анализа исходной статистической информации,
включающих в себя группировку данных, графическое представление
статистической информации, сглаживание временных рядов динамики;
 современными методами расчета статистических показателей, в том
числе с использованием электронных таблиц
Excel или
специализированных программных продуктов;
 методами практического решения задач социально-экономической
статистики с использованием компьютерных методов анализа;
 методами проведения выборочного наблюдения с последующей
оценкой генеральных показателей по данным выборки;
 методологией проверки статистических гипотез, позволяющей сделать
заключения о свойствах и параметрах распределения изучаемой
случайной величины в генеральной совокупности по данным выборки;
 индексным методом анализа социально-экономических явлений;
 методами аналитических предсказаний по данным временного ряда на
основании выявления трендовой, случайной, сезонной и периодической
составляющих временного ряда;
 современными количественными методами выявления взаимосвязи
социально-экономических
явлений,
методами
оценки
их
достоверности;
 методами корреляционно-регрессионного анализа, методами оценки
статистической значимости регрессионного уравнения в целом,
интервальной оценки
параметров регрессионного уравнения и
интервальной оценки функции регрессии.
7
4. СТРУКТУРА УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ
Общая трудоемкость дисциплины составляет две зачетных единицы.
№
1
Формы обучения
Очная
Лекции,
час.
12
Практические
занятия, час.
24
Самостоятельная
работа, час.
36
Всего,
час.
72
Форма промежуточной аттестации: зачет в третьем семестре
5. СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
5.1. Тематический план.
Количество часов
Самостоят
ельная
Всего по
Практическ работа, теме, час.
Лекции,
ие занятия,
час.
час.
час.
Наименование тем
1. Предмет и методология статистики. Источники
статистической информации.
2. Группировка данных статистического
наблюдения. Формы представления
статистических данных.
3. Виды статистических показателей.
Абсолютные и относительные статистические
величины. Средние величины и их виды.
4. Структурные характеристики вариационного
ряда. Показатели вариации.
5. Выборочное наблюдение. Статистическая
проверка гипотез.
6. Статистическое изучение динамики социальноэкономических явлений. Анализ тенденции в
рядах динамики.
7. Индексный метод исследования социальноэкономических явлений.
8. Статистическое изучение взаимосвязи
социально-экономических явлений. Основные
задачи и методы корреляционно-регрессионного
анализа.
Итого по дисциплине:
8
0
0
2
2
0
2
4
6
2
4
4
10
2
6
8
16
2
4
4
10
0
0
4
4
2
2
4
8
4
6
6
16
12
24
36
72
5.2. Содержание дисциплины
Тема 1. Предмет и методология статистики. Источники
статистической информации
Предмет статистической науки и ее методология. История развития
статистической науки в России. Структура статистической науки. Современная
организация статистической службы в Российской федерации и ее задачи.
Основные
понятия
статистики.
Статистическая
закономерность.
Статистические признаки и показатели. Статистическая совокупность.
Статистическое наблюдение и проблемы его организации. Виды
статистического наблюдения и их особенности. Программа статистического
наблюдения. Статистический инструментарий. Виды ошибок статистического
наблюдения. Методы контроля данных наблюдения.
Тема 2. Группировка данных статистического наблюдения. Формы
представления статистических данных
Значение и сущность группировки. Проблема выбора группировочных
признаков. Виды группировок. Группировка по атрибутивным и количественным
признакам. Типологическая, структурная и аналитическая группировки и их
особенности. Комбинационная группировка. Построение вариационного ряда.
Виды рядов. Ранжирование данных. Проблема выбора интервалов группировки и
числа групп при группировке по количественному признаку. Формула Стерджесса.
Перегруппировка (вторичная группировка) статистических данных.
Многомерная группировка данных. Различия между многомерной и
комбинационной группировками.
Представление статистических данных в виде таблиц. Графическое
изображение статистических данных.
Тема 3. Виды статистических показателей. Абсолютные и относительные
статистические величины. Средние величины и их виды
Сущность, значение и функция статистических показателей. Различие понятий
«признак» и «показатель». Система статистических показателей. Классификация
видов статистических показателей.
Абсолютные и относительные величины, их значение и основные виды.
Общие принципы построения относительных статистических показателей.
Особенности использования относительных показателей. Относительный
показатель динамики. Относительные показатели плана и реализации плана.
Относительные показатели структуры, координации, интенсивности и сравнения.
Средняя величина как статистический показатель. Понятие средней
арифметической величины. Средняя арифметическая и средняя арифметическая
взвешенная величины. Методы расчета средних величин. Свойства средней
арифметической величины.
9
Другие формы средних величин: средняя квадратическая,
геометрическая, средняя гармоническая.
Средняя величина как проявление статистической закономерности.
средняя
Тема 4. Структурные характеристики вариационного ряда.
Показатели вариации
Статистическое распределение и его смысл. Накопленная частота и
кумулята. Плотность распределения. Медиана, квартили, децили и мода
распределения. Графическое и аналитическое определение моды и медианы.
Графическое определение медианы по кумуляте. Графическое определение
моды по гистограмме. Амплитуда вариации. Среднее линейное отклонение.
Понятие дисперсии. Формулы вычисления дисперсии для сгруппированных и
не сгруппированных данных. Средне квадратическое отклонение и его смысл.
Общая, внутригрупповая и межгрупповая дисперсии. Правило сложения
дисперсий. Коэффициент осцилляции, линейный коэффициент вариации,
коэффициент вариации, их сущность и методика исчисления.
Центральные моменты распределения. Нормальное распределение и его
роль в статистике. Параметры нормального распределения Центральные
моменты нормального распределения.
Показатели формы распределения: асимметрия, эксцесс и их связь с
моментами распределения.
Тема 5. Выборочное наблюдение. Статистическая проверка гипотез
Необходимость применения выборочного исследования. Способы
формирования выборочной совокупности. Повторная и бесповторная выборки.
Способы отбора, обеспечивающие репрезентативность выборки.
Генеральная и выборочная совокупности. Генеральные и выборочные
показатели. Ошибка выборки. Влияние вида выборки на величину ошибки
выборки. Определение необходимого объема выборки для получения
требуемой точности результатов с заданной вероятностью. Проблемы
использования малых выборок. Оценка результатов выборочного наблюдения.
Распространение выборочных результатов на генеральную совокупность.
Области применения выборочного метода в экономических и социальных
исследованиях.
Статистическая проверка гипотез. Простые и сложные гипотезы.
Статистические критерии принятия гипотез. Критерий согласия Пирсона (2).
Критерии согласия Романовского и Колмогорова. Проверка гипотезы о законе
распределения. Методика построения теоретического вариационного ряда.
Проверка гипотезы о величине средней арифметической.
Тема 6. Статистическое изучение динамики социально-экономических
явлений. Анализ тенденции в рядах динамики
Понятие и классификация
рядов динамики. Ряды абсолютных и
относительных величин. Моментные и интервальные ряды распределений.
10
Правила построения рядов динамики. Сопоставимость уровней и смыкание рядов
динамики.
Показатели анализа ряда динамики. Цепной и базисный абсолютный прирост,
темп прироста. Абсолютное и относительное ускорение.
Средние показатели изменения уровней ряда. Средний абсолютный прирост /
убыль, средний темп роста / снижения, коэффициент опережения / отставания.
Методы анализа основной тенденции развития (тренда) в рядах динамики.
Возможные формы тренда. Выявление основной тенденции динамики методом
укрупнения интервалов и методом скользящей средней. Методы определения
параметров уравнения тренда. Метод наименьших квадратов. Использование
гармонического анализа для анализа рядов динамики.
Методы изучения сезонных колебаний. Классификация методов измерения
сезонных волн.
Прогнозирование на основании тренда временных рядов. Перспективная и
ретроспективная экстраполяция тренда.
Тема 7. Индексный метод исследования социально-экономических
явлений.
Терминология и символика индексного метода. Индивидуальные и общие
индексы. Агрегатные индексы.
Веса индексов. Различные способы
взвешивания индексов.
Индексы стоимости продукции или товарооборота, индекс физического
объема продукции. Индексы потребительских цен Г. Пааше, Э. Ласпейреса
и специфика их использования. Цепные и базисные индексы. Выбор базы и
весов индексов. Средневзвешенные индексы. Построение территориальных
индексов.
Способы измерения структуры явления. Индексы переменного состава.
Индексы фиксированного состава. Индекс структурных сдвигов. Индексы
дефляторы.
Важнейшие экономические индексы и их взаимосвязи.
Тема 8. Статистическое изучение взаимосвязи социально-экономических
явлений. Основные задачи и методы корреляционно-регрессионного
анализа
Понятие о статистической и корреляционной связи. Простейшие методы
изучения стохастических связей: метод сопоставления двух параллельных
рядов; метод аналитических группировок.
Экономико-статистическая модель социально-экономических
явлений.
Регрессионный анализ, его возможности и недостатки.
Парная регрессия на основе метода наименьших квадратов.
Многофакторная регрессия. Типы моделей многофакторной регрессии
социально-экономических явлений. Проверка значимости коэффициентов
регрессии. Интерпретация регрессионных моделей.
11
Корреляционные методы изучения связи. Линейный коэффициент
корреляции Пирсона. Задачи корреляционно-регрессионного анализа, условия
его применимости и ограничения метода.
Непараметрические методы для установления связи между атрибутивными
признаками.
5.3. План практических занятий1
Тема 1. Предмет и методология статистики. Источники
статистической информации
Практические занятия не предусмотрены
Тема 2. Группировка данных статистического
представления статистических данных
наблюдения.
Формы
План практического занятия №12
1. Решение задач с использованием методического пособия [9]. Тема 2. Задачи
№1–10 стр. 12–15. Электронный адрес
Y:\_Teachers \ A-ГМУ_МО52_Статистика.
2. Разбор контрольных вопросов № 1–7 на стр. 17 методического пособия [9].
Тема 3. Виды статистических показателей. Абсолютные и относительные
статистические величины. Средние величины и их виды
План практического занятия №2
1. Решение задач с использованием методического пособия [9]. Тема 3. Задачи
№1–15 стр. 20–23. Электронный адрес Y:\_Teachers\A-ГМУ_МО-52_Статистика
2. Разбор контрольных вопросов № 1–5 на стр. 25 методического пособия [9].
План практического занятия №3
1. Решение задач с использованием методического пособия [9]. Тема 3. Задачи
№16–24 стр. 23–25. Электронный адрес Y:\_Teachers\A-ГМУ_МО52_Статистика.
2. Разбор контрольных вопросов № 6–10 на стр. 25 методического пособия [9].
1
Список литературы см. в разделе 7. «Учебно-методическое и информационное
обеспечение дисциплины».
2
На всех практических занятиях используется методика интерактивного обучения.
12
Тема 4. Структурные характеристики вариационного ряда.
Показатели вариации
План практического занятия № 4
1. Решение задач с использованием методического пособия [9]. Тема 4. Задачи
№15–23 стр. 34–35. Электронный адрес Y:\_Teachers A-ГМУ_МО52_Статистика.
2. Разбор контрольных вопросов № 11–17 на стр. 36-37 методического
пособия [9].
План практического занятия № 5
1. Электронный тест по темам 1– 4 с использованием модульной динамической
обучающей среды (MOODLE) http://edu.uapa.ru/moodle.
2. Решение задач с использованием методического пособия [9]. Тема 4. Задачи
№9–15 стр. 33–34. Электронный адрес Y:\_Teachers\A-ГМУ_МО-52_Статистика
3. Разбор контрольных вопросов № 6–10 на стр. 36-37 методического пособия
[9].
План практического занятия № 6
1. Самостоятельная работа по темам 2 –4.
Тема 5. Выборочное наблюдение. Статистическая проверка гипотез
План практического занятия № 7
1. Решение задач с использованием методического пособия [9]. Тема 5. Задачи
№1–14 стр. 53–55. Электронный адрес
Y:\_Teachers A-ГМУ_МО52_Статистика.
2. Разбор контрольных вопросов № 1–12 на стр. 56 методического пособия [9].
План практического занятия № 8
1. Решение задач с использованием методического пособия [9]. Тема 5. Задачи
№15–18 стр. 55–56. Электронный адрес
Y:\_Teachers A-ГМУ_МО52_Статистика.
2. Разбор контрольных вопросов № 13–16 на стр. 56–57 методического пособия
[9].
13
Тема 6. Статистическое изучение динамики социально-экономических
явлений. Анализ тенденции в рядах динамики.
Практических занятий не предусмотрено.
Тема 7. Индексный метод исследования социально-экономических
явлений.
План практического занятия № 9
1. Тест по темам 5 – 7. Решение задач с использованием методического
пособия [9].
2. Тема 7. Задачи №1–10 стр. 69–72. Электронный адрес Y:\_Teachers AГМУ_МО-52_Статистика.
3. Разбор контрольных вопросов № 1–12 на стр. 72 методического пособия [9].
Тема 8. Статистическое изучение взаимосвязи социально-экономических
явлений. Основные задачи и методы корреляционно-регрессионного анализа
План практического занятия № 10
1. Решение задач с использованием методического пособия [9]. Тема 8. Задачи
№1–12 стр. 89–92. Электронный адрес
Y:\_Teachers_A-ГМУ_МО52_Статистика.
2. Разбор контрольных вопросов № 1–8 на стр. 95 методического пособия [9].
План практического занятия № 11
1. Письменная контрольная работа по темам 5– 8.
План практического занятия № 12
1. Тестирование студентов по материалам тем 1 – 8 с использованием
модульной
динамической
обучающей
среды
(MOODLE)
http://edu.uapa.ru/moodle.
2. Решение задач с использованием методического пособия [9]. Тема 8. Задачи
№19–22 стр. 92–94. Электронный адрес
Y:\_Teachers A-ГМУ_МО52_Статистика. Разбор контрольных вопросов № 16–21
на стр. 95
методического пособия [9].
6. ФОРМЫ КОНТРОЛЯ И ОТЧЕТНОСТИ
В качестве оценочных средств освоения учебного материала программой
дисциплины предусматривается балльно-рейтинговая система, позволяющая
набрать за семестр 100 баллов, в том числе:
14
 18 баллов по итогам контроля самостоятельной работы студентов
(внеаудиторное тестирование усвоения материала каждой лекции с
использованием среды moodle);
 15 баллов по результатам прохождения теста по темам 1– 4 на
практическом занятии № 5 (аудиторное тестирование с использованием
среды moodle);
 20 баллов по результатам контрольной работы по темам 1–4 на
практическом занятии №6;
 20 баллов по результатам контрольной работы по темам 1–8 на
практическом занятии №11;
 15 баллов по результатам прохождения теста по темам 1– 8 на
практическом занятии № 12 (аудиторное тестирование с использованием
среды moodle);
 12 баллов по итогам проверки выполнения домашних заданий (контроль
самостоятельной работы студентов).
Студент получает оценку «Зачтено» если по каждому виду отчетности,
предусмотренному настоящей программой, набрано не менее 50 %
максимально возможного балла.
Описание контрольных мероприятий
1. После прочтения каждой лекции студенту предлагается
в течении
следующей недели ознакомиться с учебным материалом с использованием
среды moodle и пройти внеаудиторное тестирование (15 – 20 вопросов в
каждой лекции) с использованием любого компьютера, имеющего выход в
Интернет.
2. Тест по темам 1– 4 предусматривает тестирование по темам: «Группировка
данных статистического наблюдения. Формы представления статистических
данных»; «Виды статистических показателей. Абсолютные и относительные
статистические величины. Средние величины и их виды»;. «Структурные
характеристики вариационного ряда. Показатели вариации».
Тест по темам 1-8 в дополнении к темам, отмеченным выше, предусматривает
тестирование по темам: «Выборочное наблюдение. Статистическая проверка
гипотез»; «Статистическое изучение динамики социально-экономических
явлений. Анализ
тенденции в рядах
динамики». «Индексный метод
исследования социально-экономических явлений. Границы и условия
применимости индексного метода».
15
Тестирование проводится с использованием среды moodle, которая предлагает
случайным образом 25 – 30 качественных вопросов и простых задач, требующих
числового ответа, по теоретическим разделам изучаемых тем. Тесты рассчитаны на
40 –60 минут. При проведении тестирования не допускается пользование какимилибо вспомогательными материалами.
3. На самостоятельной работе по темам 2 – 4 каждому студенту предлагается
решить по четыре задачи. Решение задач могут быть оформлены либо на листах
рабочей книги Excel, либо на листах бумаги. В любом случае решение должно
содержать все основные формулы, используемые при решении задач,
промежуточные вычисления и выводы, которые можно сделать по результатам
решения задачи.
На выполнение самостоятельных работ отводится два академических часа.
При выполнении контрольных работ не допускается пользование какими-либо
вспомогательными материалами.
4. На каждом практическом занятии студенты получают список из 4–5 задач,
которые необходимо решить самостоятельно. Итоги проверки решения задач за
соответствующий период подводятся
перед каждой аттестацией
(см.
технологическую карту) и перед итоговой контрольной работой.
5. Итоговая работа (вторая контрольная работа) по темам 4 – 8 представляет
собой индивидуальное задание, в котором содержится два задачи по темам 4 –
7 и две задачи по теме 8. Решение должно содержать все основные формулы,
используемые при анализе задач, промежуточные вычисления и социальноэкономические выводы.
При решении задач желательно использовать электронные таблицы Excel,
Не допускается использование каких-либо вспомогательных материалов.
6. Все основные учебно-методические материалы по курсу: программа;
технологическая карта; список дополнительных вопросов; развернутый словарь
основных терминов; примеры решения сложных задач; задачи, которые
предлагаются на практических занятиях; задачи для самостоятельного решения
– размещены на сервере классов в папке Y:\_Teachers\A-ГМУ_МО52_Статистика.
ПЕРЕЧЕНЬ ВОПРОСОВ ДЛЯ ПОДГОТОВКИ К ЗАЧЕТУ
Тема 2. Группировка данных статистического наблюдения. Формы
представления статистических данных
16
1. Что представляет собой
первый и второй этапы статистического
исследования, их значения?
2. Каким образом могут быть использованы методы статистики для решения
управленческих задач?
3. Что называется
статистической группировкой и группировочными
признаками?
4. В чем сложность выбора группировочного признака?
5. Какие задачи решает статистика при помощи метода группировок?
6. Дайте характеристику основных видов группировок. Какие задачи они
решают?
7. Как определяется число групп и выбираются интервалы группировки? В
каком случае используются открытые интервалы?
8. В чем состоит сущность использования вторичной группировки? Как можно
получить новые группы на основании уже имеющихся?
9. В чем состоит различие простой, сложной и многомерной группировок?
10. Что называется вариационным рядом распределения и по каким признакам
они могут быть образованы?
11. В чем различие дискретных и интервальных вариационных рядов?
12. Что такое полигон и гистограмма и для чего они применяются?
13. Каким требованиям должна удовлетворять статистическая таблица?
14. Какие требования предъявляются к графическому способу представления
статистической информации?
Тема 3. Виды статистических показателей. Абсолютные и относительные
статистические величины. Средние величины и их виды
1. Что представляют собой абсолютные и относительные статистические
величины и каково их назначение?
2. В чем сущность статистических показателей, какие функции они выполняют?
3. Какие существуют виды статистических показателей? Могут ли быть
статистические показатели взаимосвязанными? Приведите примеры.
4. Как рассчитываются относительные показатели координации, структуры,
интенсивности?
5. Как связаны между собой относительные показатели динамики, плана и
реализации плана?
6. В чем состоит сущность и значение средних величин?
7. Какие виды средних величин применяются в статистике?
8. Способы вычисления простой и взвешенной арифметических средних.
9. Почему средняя арифметическая для интервального ряда
является
приближенной средней? От чего зависит степень приближения?
10. Основные свойства средней арифметической.
Тема 4. Структурные характеристики вариационного ряда.
Показатели вариации
17
1. В чем сущность таких показателей распределения, как мода и медиана, и как
они исчисляются?
2. Опишите графический способ нахождения моды и медианы.
3. Что представляет собой вариация признака, от чего зависят его размеры?
4. Что такое размах вариации, по какой формуле он исчисляется? В чем состоят
недостатки этого показателя?
5. Как вычисляется среднее линейное отклонение? В чем недостаток этого
показателя вариации?
6. В чем состоит смысл дисперсии как показателя вариации? По каким
формулам вычисляется дисперсия?
7. Что называется средним квадратическим отклонением? По каким формулам
оно вычисляется?
8. Какие величины называются моментами распределения? Какие виды
моментов распределения используются в статистике?
9. С помощью каких показателей
определяется форма статистического
распределения совокупности?
10. В чем состоит особая роль нормального распределения при исследовании
социально-экономических явлений?
11. В чем состоит специфика вычисления дисперсии альтернативного признака?
12. В чем состоит различие групповой, межгрупповой и общей дисперсий?
13. Что понимается под правилом сложения дисперсий?
14. Для каких целей могут быть использованы показатели внутригрупповой и
межгрупповой дисперсий?
15. Какие относительные показатели вариации вы знаете?
16. Что называется эмпирическим коэффициентом детерминации и в чем его
смысл?
Тема 5. Выборочное наблюдение. Статистическая проверка гипотез
1. В чем преимущество выборочного метода перед сплошным?
2. Почему при выборочном наблюдении возможны ошибки и как они
классифицируются?
3. Как производятся собственно-случайный, механический, типический и
серийный отборы?
4. В чем различие повторной и бесповторной выборок?
5. Что представляет собой средняя ошибка выборки (для средней и доли)?
6. По каким формулам производится расчет средней ошибки выборки?
Какие здесь возможны случаи?
7. Какой смысл имеет доверительная вероятность?
8. В чем состоит значение теоремы Чебышева-Ляпунова для решения задач
выборочного наблюдения?
9. Каким способом происходит распространение результатов выборочного
наблюдения на всю совокупность?
10. По каким формулам исчисляется необходимая численность выборки,
обеспечивающая с
определенной вероятностью заданную точность
наблюдения?
18
Тема 6. Статистическое изучение
динамики
экономических явлений. Анализ
тенденции в рядах
Контрольные вопросы
социальнодинамики
1. Какие вы знаете виды рядов динамики?
2. Какие показатели применяются для характеристики изменений уровней
ряда динамики?
3. Какие приемы применяются для преобразования несопоставимых рядов в
сопоставимые? Приведите примеры.
4. От чего зависит способ расчета по формуле средней хронологической?
5. Как рассчитать средний темп роста и темпы прироста уровней ряда динамики?
6. Назовите виды колебаний уровней временного ряда?
7. Какие важнейшие приемы обработки и анализа динамических рядов вы знаете?
8. Для чего, и каким образом приводят динамические ряды к одному
основанию и как это делается?
9. Как производится сглаживание рядов динамики способом скользящей
(подвижной) средней? В чем достоинство и недостатки этого способа?
10. Назовите преимущества и роль аналитического выравнивания уровней
динамических рядов?
11. Как выполнить прогноз методом экстраполяции с помощью уравнений тренда?
12. Какие методы можно использовать для выявления сезонных колебаний?
Тема 7. Индексный метод исследования социально-экономических
явлений. Границы и условия применимости индексного метода
1. Что называется индексом в статистике?
2. В чем состоит различие индивидуальных и общих индексов?
3. Как исчисляется агрегатный индекс стоимости продукции (товарооборота в
фактических ценах) и что он характеризует?
4. Когда возникает необходимость преобразования агрегатного индекса в
среднеарифметический и среднегармонический?
5. Как исчисляются агрегатные индексы цен?
6. Какой вид агрегатных индексов качественных показателей используется при
расчете индекса потребительских цен?
7. В чем различие индексов переменного состава, фиксированного состава и
структурных сдвигов?
8. Как строятся базисные и цепные индексы? Существует ли между ними
взаимосвязь?
9. Что отражают общие цепные индексы с постоянными и переменными
весами? Возможен ли переход от цепных индексов к базисным и наоборот?
10. В чем сущность и назначение индексов-дефляторов?
11. Как с помощью метода индексов определить долю влияния различных
факторов на изменение результативного показателя?
12. Для каких целей используются индексы пространственно-территориального
сопоставления?
19
Тема 8. Статистическое изучение взаимосвязи социальноэкономических явлений. Основные задачи и методы корреляционнорегрессионного анализа
1. В чем состоит отличие функциональной связи и корреляционной?
2. Какие основные
задачи решаются при
изучении корреляционной
зависимости?
3. Какие методы могут быть использованы для выявления корреляционной связи
между факторными и результативным признаками?
4. Какая информация о наличии корреляции между результативным и факторным
признаками может быть извлечена из корреляционной таблицы?
5. Как получить эмпирическую линию корреляционной связи?
6. Какими способами можно установить направление корреляционной связи?
Какой смысл имеет коэффициент корреляции знаков Фехнера?
7. Какие показатели могут служить для оценки тесноты связи между двумя
признаками?
8. Как оценить значимость линейного коэффициента корреляции?
9. Какой смысл вкладывается в понятие «уровень значимости»?
10. Что понимается под числом степеней свободы распределения?
11. Какие показатели используются для оценки тесноты связи между
качественными признаками?
12. В чем состоят задачи корреляционно-регрессионного анализа?
13. Какие виды уравнений регрессии используются чаще всего?
14. Какая связь существует между линейным коэффициентом корреляции и
коэффициентом регрессии?
15. В чем состоит отличие эмпирического и теоретического коэффициентов
корреляции?
16. Как можно осуществить прогноз значений результативного признака на
основании уравнения результатов регрессионного анализа?
17. В чем состоит сущность метода корреляции рангов Спирмена?
18. Каким способом можно оценить степень тесноты связи между несколькими
признаками при использовании ранговой корреляции?
19. В чем состоят особенности оценки корреляции результативного и факторного
признаков при использовании коэффициентов ассоциации и контингенции?
20. В каких случаях для обнаружения корреляции между качественными
признаками используется критерий  2 ?
21. Как следует подходить к отбору факторных признаков при использовании
множественной регрессии?
7. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ И ИНФОРМАЦИОННОЕ
ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
20
ОСНОВНАЯ ЛИТЕРАТУРА
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
Математическая статистика: Учебник / Под ред. проф. Р. А. Шмойловой. 3е изд., перераб. М.: Финансы и статистика, 2008.
Назаров М. Г. и др. Статистика.. 2-е изд. М. : КНОРУС, 2008.
Статистика: Учебник / Под ред. И. И.
Елисеевой. М. : Высшее
образование, 2008.
Социально-экономическая статистика. Практикум. Под ред. С. А. Орехова.
М. : Эскмо, 2007.
Ефимова М. Р. и др. Общая Математическая статистика: Учебник / М.Р.
Ефимова, Е.В. Петрова, В.Н. Румянцева. 2-е изд. испр. и доп. М. : ИНФРАМ, 2001.
Практикум по теории статистики: Учеб. пособие / Под ред. Р.А.
Шмойловой. М.: Финансы и статистика, 2008.
Сборник задач по обшей теории статистики: Учебное пособие. 2-е изд. /
Под ред. канд. эконом. наук, доц. Л.К. Серга – М.: Информ.-изд. дом
«Филинъ»: Рилант, 2001.
Биккин Х. М. Математическая статистика. Электронный обучающий курс в среде MOODLE.: Электрон
ресурс: http://moodle.uapa.ru .
ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ ЛИТЕРАТУРА
1.
2.
3.
4.
Гмурман В. Е. Теория вероятностей и математическая статистика: Учеб.
пособие для вузов. 7-е изд., стер. М.: Высш. шк., 2000.
Гмурман В. Е. Руководство к решению задач по теория вероятностей и
математической статистике: Учеб. пособие для вузов. 5-е изд., стер. М.:
Высш. Шк., 2001.
Ефимова М. Р. и др. Практикум по общей теории статистики. /М. Р.
Ефимова, О. И. Ганченко, Е. В. Петрова. М.: Финансы и статистика, 2001.
Елисеева И. И. и др. Математическая статистика с основами теории
вероятностей. Учеб. пособие для вузов / И. И. Елисеева, В. С. Князевский,
Л. И. Ниворожкина и др. Под ред. И. И. Елисеевой. М.: ЮНИТИ–ДАНА,
2001.
ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ
1. При решении задач используется пакет программ MS Excel.
2. Для изучения лекционного материала, контроля за самостоятельной
работой студентов и тестирования используется модульная объектноориентированная обучающая среда moodle.
.
21