Форма обучения:
дистанционная
Стоимость самостоятельного обучения:
бесплатно
Доступ:
свободный
Документ об окончании:
 
Уровень:
Для всех
Длительность:
54:58:00
Студентов:
3413
Выпускников:
615
Качество курса:
4.66 | 4.45
Курс посвящен основным методам современной прикладной статистики. В нем рассмотрены вероятностно-статистическая база и основные проблемы прикладной статистики – описание данных, оценивание, проверка гипотез
Описываются методы статистического анализа числовых величин, многомерного статистического анализа, временных рядов, статистики нечисловых и интервальных данных. Обсуждается методология прикладной статистики, ее современное состояние и перспективы развития.
Специальности: Экономист
 

План занятий

Занятие
Заголовок <<
Дата изучения
Лекция 1
3 часа 39 минут
Различные виды статистических данных
Лекция знакомит с количественными и качественными типами статистических данных, подробно описаны шкалы измерения. Много внимания уделяется различным объектам нечисловой природы, в том числе нечетким множествам. Рассматривается пример описания неопределенности с помощью нечеткого множества - исследование представления различных слоев населения о понятии "богатый человек". Описываются данные и расстояния в пространствах произвольной природы, в том числе аксиоматическое введение расстояний.
-
Лекция 2
8 часов 24 минуты
Основы вероятностно-статистических методов описания неопределенностей
Лекция посвящена обзору основных понятий теории вероятностей и математической статистики. Достаточно подробно рассматриваются дискретные и непрерывные случайные величины, их характеристики, законы распределения. Рассматриваются вопросы и проблемы точечного и интервального оценивания.
-
Тест 1
1 час 6 минут
-
Лекция 3
1 час 37 минут
Выборочные исследования
Описывается оценивание функции спроса на товар на основе реальных статистических данных, а также отдельные вопросы технологии организации и проведения маркетинговых/социологических опросов. Описана процедура проверки однородности двух биномиальных выборок. Приводится пример.
-
Лекция 4
3 часа 12 минут
Теоретическая база прикладной статистики
В лекции собраны основные математико-статистические утверждения, постоянно используемые при математическом обосновании методов прикладной статистики: законы больших чисел, центральные предельные теоремы, теоремы о наследовании сходимости. Уделено внимание методу линеаризации и принципу инвариантности, а также вопросу устойчивости выводов.
-
Лекция 5
4 часа 33 минуты
Описание данных
Рассматриваются различные модели порождения данных, а также некоторые вопросы описания данных, в частности, выбор наиболее корректного среднего для данных, измеренных в той или иной шкале. Описываются некоторые непараметрические оценки плотности и их свойства.
-
Лекция 6
2 часа 11 минут
Оценивание
В лекции рассматриваются различные методы оценивания параметров, в том числе метод моментов, максимального правдоподобия, одношаговые оценки, а также задача параметрической регрессии. Затрагиваются вопросы робастности статистических процедур.
-
Лекция 7
2 часа 56 минут
Проверка гипотез
Описывается проверка гипотез методом моментов, по совокупности малых выборок, проблема множественных проверок. Рассматривается проблема неустойчивости параметрических методов отбраковки выбросов. Уделено внимание предельной теории непараметрических критериев.
-
Лекция 9
3 часа 44 минуты
Многомерный статистический анализ
В лекции даются основы корреляционного (параметрического и непараметрического), регрессионного анализа, теории классификации и методов снижения размерности признакового пространства. Рассматриваются отдельные вопросы построения и применения индексов.
-
Лекция 10
3 часа 23 минуты
Статистика временных рядов
Лекция посвящена методам анализа и прогнозирования одномерных и многомерных временных рядов, в том числе достаточно подробно описано, как оценивать длину периода и саму периодическую составляющую. Описывается метод ЖОК оценки результатов взаимовлияния факторов. Приводятся примеры.
-
Лекция 11
4 часа 41 минута
Статистика нечисловых данных
Описывается структура статистики нечисловых данных и ее использование в экспертных оценках. Рассматривается теория случайных толерантностей, люсианов, метод парных сравнений, статистика нечетких множеств.
-
Лекция 12
5 часов 29 минут
Статистика интервальных данных
В лекции рассказывается об основных идеях статистики интервальных данных, их применении в задачах оценивания характеристик и параметров распределения и проверки гипотез. Описываются интервальные регрессионный, кластерный и дискриминантный анализ.
-
Лекция 13
41 минута
Точки роста
Лекция посвящена размышлению о тех направлениях прикладной статистики, которые представляются перспективными в будущем: робастность, бутстреп, статистика интервальных данных и др.
-
Лекция 14
39 минут
Высокие статистические технологии
В лекции дается понятие "статистических технологий", классификация статических технологий на низкие, классические и высокие. Рассказывается о проблемах перехода на высокие статистические технологии.
-
Лекция 15
39 минут
Компьютеры в прикладной статистике
Кратко рассматриваются такие аспекты использования компьютера в прикладной статистике, как метод Монте-Карло, имитационное моделирование, методы размножения выборок. Затрагивается проблема генерации случайных чисел.
-
Лекция 16
27 минут
Основные нерешенные проблемы прикладной статистики
Затрагиваются вопросы влияния отклонений от традиционных предпосылок, используемых в классической математической статистике, на статистические выводы, вопросы выбора одного из многих критериев для проверки конкретной гипотезы.
-
Методологические вопросы прикладной статистики
Описываются некоторые методологические принципы, необходимые при разработке и применении методов прикладной статистики. Вносятся предложения, касающиеся преподавания и научных исследований в области математико-статистических методов и технологий.
-
Глазами американцев: российская дискуссия о прикладной статистике
Изложена авторская точка зрения на историю становления и развития прикладной статистики в СССР и России.
-
1 час 40 минут
-
Михаил Яковлев
Михаил Яковлев
Россия, Санкт-Петербург
Дмитрий Калинычев
Дмитрий Калинычев
Россия, Нижний Новгород