Статистика для гуманитариев

Цели дисциплины состоят в ознакомлении с основными этапами и базовыми методами статистического анализа данных, применяемыми при обработке информации

Статистика для гуманитариев
Бесплатно
10 недель10 недель
Сертификат гос. образцаСертификат гос. образца
Платный сертификатПлатный сертификат
РусскийРусский
Томский государственный университет
Открытое Образование

Описание:

Задачи дисциплины «Статистика»:

  1. Сформировать у студентов положительную мотивацию на использование современных статистических методов в фундаментальных прикладных исследованиях;
  2. Дать знания об основных понятиях статистики, их применении для представления и анализа результатов аналитического исследования;
  3. Способствовать овладению студентами навыками статистического анализа, использования полученных данных при подготовке проектной документации, необходимой при решении различных профессиональных задач в сфере рекламы и связей с общественностью (технико-экономическое обоснование, техническое задание, бизнес-план, креативный бриф, соглашение, договор, контракт).

Программа курса:

Модуль 1. Знакомство с пакетом R.

  • Рабочее пространство в R.
  • Типы и структуры данных.
  • Последовательности, векторы, матрицы.
  • Списки, массивы, факторы.
  • Объекты типа data.frame.

Модуль 2. Введение в статистику. Предварительная обработка данных. Способы представления выборок.

  • Введение в статистику.
  • Сводка, группировка.
  • Измерительные шкалы и типы данных.
  • Генеральная и выборочная совокупность.
  • Табличные способы представления выборок.
  • Графические способы представления выборок.

Модуль 3. Оценки параметров. Описательные статистики.

  • Точечные оценки параметров.
  • Числовые характеристики выборки.
  • Средние показатели.
  • Меры вариации.
  • Структурные характеристики.
  • Интервальное оценивание.
  • Предварительная обработка данных (пропуски, выбросы).

Модуль 4. Проверка статистических гипотез.

  • Проверка статистических гипотез.
  • Критерии согласия.
  • Критерии проверки нормальности.

Модуль 5. Сравнение групп. Параметрические и непараметрические критерии.

  • Параметрические критерии сравнения групп.
  • Непараметрические критерии сравнения групп.

Модуль 6. Корреляционный анализ.

  • Корреляционный анализ количественных данных. Парный коэффициент корреляции Пирсона.
  • Ранговая корреляция.
  • Корреляционный анализ категоризованных данных. Анализ таблиц сопряженности.

Модуль 7. Регрессионный и дисперсионный анализ.

  • Регрессионный анализ. Общая постановка задачи.
  • Парная регрессии.
  • Множественная регрессия.
  • Дисперсионный анализ (ANOVA). Общая постановка задачи.
  • Однофакторный ANOVA.
  • Двухфакторный ANOVA.

Модуль 8. Анализ рядов динамики. Экономические индексы.

  • Определение и структура временного ряда.
  • Методы сглаживания временного ряда.
  • Сезонная составляющая.
  • Экономические индексы.

Модуль 9. Итоговая аттестация.