Статистичні методи програмної обробки даних

Освітня програма: Економічна аналітика та статистика

Структурний підрозділ: Економічний факультет

Назва дисципліни
Статистичні методи програмної обробки даних
Код дисципліни
3.1.1.
Тип модуля
Вибіркова дисципліна для ОП
Цикл вищої освіти
Перший
Рік навчання
2021/2022
Семестр / Триместр
4 Семестр
Кількість кредитів ЕСТS
3
Результати навчання
ПРН4. Використовувати професійну аргументацію для донесення інформації, ідей, проблем та способів їх вирішення до фахівців і нефахівців у сфері економічної діяльності ПРН5. Пояснювати моделі соціально-економічних явищ, керуючись фундаментальними принципами і знаннями основних напрямів розвитку економічної науки. ПРН7. Усвідомлювати основні особливості сучасної світової та національної економіки, інституційної структури, напрямів соціальної, економічної та зовнішньоекономічної політики держави. ПРН10. Вміти аналізувати процеси державного та ринкового регулювання соціально-економічних і трудових відносин. ПРН13. Вміти працювати як самостійно, так і в команді
Форма навчання
Попередні умови та додаткові вимоги
Знати методи аналізу з дисциплін: "Статистика", "Програмування". Вміти використовувати програмні засоби обробки великих обсягів даних і проблемно-орієнтовані пакети прикладних програм.
Зміст навчальної дисципліни
Програма навчальної дисципліни складається з двох змістових модулів: модуль - 1 «Система автоматизованої обробки інформації», в якому розглядаються принципи роботи прикладного пакету Statistica: робочий інтерфейс, управління базами даних, формування робочої книги та файлів звіту. Використання методу описової статистики: групування та перегрупування, узагальнення та порівняння за допомогою середніх, абсолютних і відносних величин, а також методи оцінювання та аналізу варіації, диференціації, концентрації та порівняння структур в часі і просторі, модуль 2 - «Аналітична статистика», де розкриваються методи перевірки статистичних гіпотез щодо: характеристик вибіркової сукупності, відповідності емпіричного розподілу теоретичному, істотності розбіжностей середніх і часток у порівняних сукупностях, а також дисперсій, випадковості взаємозв’язку між ознаками; методи аналізу тенденції розвитку та сезонних коливань, індексного аналізу.
Рекомендована та необхідна література
1. John P. Hoffmann. Linear Regression Models: Chapman and Hall/CRC, 2021. 436 p. 2. Perumal Mariappan. Statistics for Business: Chapman and Hall/CRC, 2019. 372 р. 3. Richard L. Gorsuch. Factor analysis. Classic second edition: New York: Taylor & Francis Group, 2015. 465 p. 4. Єріна А. М., Єрін Д.Л. Статистичне моделювання та прогнозування : підручник. Київ : КНЕУ, 2014. 348 с. 5. I.T. Jolliffe. Principal Component analysis. Second edition. New York:Springer, 2002. 515 p.
Заплановані освітні заходи та методи викладання
Мета дисципліни – є оволодіння методами автоматизації статистичного аналізу. Навчальна задача курсу полягає у вивченні основних можливостей прикладного пакету Statistica у аналізі соціально – економічних явищ і процесів.
Методи та критерії оцінювання
Форми оцінювання студентів: - семестрове оцінювання 75 балів максимум / 45 балів мінімум: 1. Участь у роботі на лабораторних заняттях (виступи, виконання практичних вправ) – 15 балів / 9 балів; 2. 2 контрольні роботи (теми 1-5 та 6-9) – кожна по 20 балів / 12 балів; 3. Виконання самостійної роботи - 20 балів / 12 балів . - підсумкове оцінювання у формі заліку
Мова викладання
українська

Викладачі

Ця дисципліна викладаеться наступними викладачами

Кафедри

Наступні кафедри задіяні у викладанні наведеної дисципліни