Требования к результатам освоения дисциплины

ОБЩИЕ ПОЛОЖЕНИЯ

Цель дисциплины

Целью дисциплины является подготовка студентов к эффективному использованию современной вычислительной техники для решения статистических задач посредством компьютера.

 

Задачи дисциплины:

- приобретение студентами прочных знаний и практических навыков в области, определяемой основной целью курса;

- формирование у студентов компетенций, необходимых для решения профессиональных задач с помощью вычислительной техники;

- применение основных способов и режимов обработки статистической информации;

- владение практическими навыками использования информационных технологий при обработке статистической информации.

Место дисциплины в структуре ООП ВПО

Дисциплина «Автоматизированная обработка статистических данных» относится к вариативной части математического и естественнонаучного цикла структуры ООП бакалавриата.

Для изучения дисциплины студент должен владеть общими знаниями по дисциплинам: математика (математический анализ, линейная алгебра), теория вероятностей и математическая статистика, информатика и программирование, (информатика и информационные технологии), компьютерная обработка данных.

Дисциплина «Автоматизированная обработка статистических данных» является предшествующей дисциплинам: информационные технологии в экономике, математические методы и модели в экономике (эконометрика, математическое моделирование в экономике), информационные технологии в менеджменте.

 

Требования к результатам освоения дисциплины

В процессе освоения данной дисциплины студент формирует и демонстрирует следующие общекультурные (ОК) и профессиональные (ПК) компетенции:

09.03.03 (230700.62) «Прикладная информатика»

общекультурные (ОК):

- ОК-5 – способен самостоятельно приобретать и использовать в практической деятельности новые знания и умения, стремиться к саморазвитию;

- ОК-6 – способен осознавать социальную значимость своей будущей профессии, обладать высокой мотивацией к выполнению профессиональной деятельности;

профессиональные (ПК):

- ПК-2 – способен при решении профессиональных задач анализировать социально-экономические проблемы и процессы с применением методов системного анализа и математического моделирования;

- ПК-4 – способен ставить и решать прикладные задачи с использованием современных информационно-коммуникационных технологий.

38.03.01 (080100.62) «Экономика»

общекультурные (ОК):

- ОК-13 – владеет основными методами, способами и средствами получения, хранения, переработки информации, имеет навыки работы с компьютером как средством управления информацией, способен работать с информацией в глобальных компьютерных сетях;

профессиональные (ПК):

- ПК-4 – способен осуществлять сбор, анализ и обработку данных, необходимых для решения поставленных экономических задач;

- ПК-5 – способен выбрать инструментальные средства для обработки экономических данных в соответствии с поставленной задачей, проанализировать результаты расчетов и обосновать полученные выводы;

- ПК-10 – способен использовать для решения аналитических и исследовательских задач современные технические средства и информационные технологии.

 

В результате освоения дисциплины студент должен:

Знать:

- понятие, цель, задачи математической статистики;

- понятия: генеральная совокупность, выборка, дискретный и интервальный вариационные ряды;

- назначение и функции для расчета выборочных характеристик;

- понятия: полигон, гистограмма, кумулята;

- виды распределений случайных величин;

- понятие дисперсионного анализа, его назначение;

- виды дисперсионного анализа: однофакторный и двухфакторный;

- понятия: корреляционный и регрессионный анализ, коэффициент корреляции и регрессии, матрица корреляции;

- разные способы расчета коэффициентов корреляции и регрессии;

- общие сведения о прогнозировании;

- виды прогнозирования;

- методы прогнозирования;

- типовые задачи оптимизации;

- основные этапы решения задач оптимизации;

Уметь:

- рассчитывать описательные характеристики выборки и генеральной совокупности с помощью функций Microsoft Excel;

- строить дискретные и интервальные вариационные ряды;

- графически представлять дискретные и интервальные вариационные ряды;

- строить нормальное и биноминальное распределения случайных величин;

- генерировать множество случайных величин;

- решать задачи с использованием однофакторного и двухфакторного дисперсионного анализа;

- находить линейный коэффициент корреляции;

- строить матрицу множественной корреляции.

- находить коэффициент регрессии.

- делать прогноз исходных данных по заданному значению результата;

- делать прогноз на основе анализа временных рядов.

- решать задачи линейного программирования.

Владеть:

- навыками применения информационных технологий для анализа экономической и статистической информации;

- способами решения экономических и статистических задач и сбора необходимой для этого информации.

 

Таблица 1 – Разделы (темы) дисциплины и виды занятий направления 09.03.03 (230700.62) «Прикладная информатика»

№ п/п	Наименование разделов и тем	Распределение часов по разделам и темам заочная форма 5лет / 4 года	ЗИФ
Л	ПЗ	СРС	Всего
	Методы описательной статистики
1.1.	Статистический анализ данных
1.2.	Вычисление выборочных характеристик данных
1.3.	Генеральная совокупность и выборка. Вариационные ряды.
1.4.	Графическое представление вариационных рядов. Гистограмма, полигон, кумулята.	0,5			9,5
1.5.	Построения распределений случайных величин и генерации случайных чисел	0,5			10,5
2.	Статистические методы изучения взаимосвязей процессов
2.1.	Корреляционный анализ	0,5			11,5
2.2.	Определение линейного коэффициента корреляции различными способами
2.3.	Регрессионный анализ	0,5			10,5
3.	Дисперсионный анализ
3.1.	Однофакторный дисперсионный анализ	0,5			11,5
3.2.	Двухфакторный дисперсионный анализ	0,5			11,5
4.	Статистические методы изучения динамики процессов
4.1.	Прогнозирование данных
4.2.	Задачи линейного программирования
Всего по дисциплине
Экзамен
Итого

Таблица 2 – Разделы (темы) дисциплины и виды занятий направления 38.03.01 (080100.62) «Экономика»

№ п/п	Наименование разделов и тем	Распределение часов по разделам и темам заочная форма 5лет / 4 года	ЗИФ
Л	ПЗ	СРС	Всего
	Методы описательной статистики
1.1.	Статистический анализ данных
1.2.	Вычисление выборочных характеристик данных	0,5			11,5
1.3.	Генеральная совокупность и выборка. Вариационные ряды.	0,5			12,5
1.4.	Графическое представление вариационных рядов. Гистограмма, полигон, кумулята.	0,5			9,5
1.5.	Построения распределений случайных величин и генерации случайных чисел
2.	Статистические методы изучения взаимосвязей процессов
2.1.	Корреляционный анализ
2.2.	Определение линейного коэффициента корреляции различными способами
2.3.	Регрессионный анализ
3.	Дисперсионный анализ
3.1.	Однофакторный дисперсионный анализ
3.2.	Двухфакторный дисперсионный анализ
4.	Статистические методы изучения динамики процессов
4.1.	Прогнозирование данных
4.2.	Задачи линейного программирования
Всего по дисциплине
Экзамен
Итого

 

Обозначения: Л – лекции, ПЗ – практические занятия, С – семинары, ЛР – лабораторные работы, СРС – самостоятельная работа студентов, ЗИФ – занятия в интерактивной форме.