Программные статистические комплексы

Beschreibung: Методы предварительной обработки данных. Непараметрические методы анализа. Корреляционный анализ. Регрессионный анализ. Парная регрессионная модель Нелинейная регрессия. Множественная регрессия. Теория планирования эксперимента (активный эксперимент). Методы условной и безусловной оптимизации. Использование программной среды EXCEL (пакет анализа, поиск решения, встроенные функции).

Betrag der Credits: 4

Пререквизиты:

• Статистические методы управления качеством продукции и процессов

Arbeitsintensität der Disziplin:

Komponente: Компонент по выбору

Zyklus: Базовые дисциплины

Цель

• Подготовка специалистов, способных к непрерывному профессиональному самосовершенствованию, инновационной деятельности, стратегическому планированию развития инфраструктуры предприятий и

Задача

• Владеть практической технологией компьютерного моделирования экономических и производственных систем

Результат обучения: знание и понимание

• Понимать современные тенденции, направления и закономерности развития отечественной науки в условиях глобализации; методологию научного познания и достижения мировой и казахстанской науки; осознавать

Результат обучения: применение знаний и пониманий

• Уметь организовывать, планировать и реализовывать процесс научных исследований; анализировать, оценивать и сравнивать различные теоретические концепции в области исследования и делать выводы; анализировать и обрабатывать информацию из различных источников;

Результат обучения: формирование суждений

• Креативно мыслить и творчески подходить к решению новых проблем и ситуаций; сообщать свои знания и достижения коллегам, научному сообществу и широкой общественности;

Результат обучения: коммуникативные способности

• Иметь навыки: ораторского искусства и публичного выступления на международных научных форумах, конференциях и семинарах; научного письма и научной коммуникации; лидерского управления и руководства

Результат обучения: навыки обучения или способности к учебе

• Иметь навыки: системного понимания области изучения и демонстрировать качественность и результативность выбранных научных методов; участия в научных мероприятиях, фундаментальных научных отечественных и международных проектах;

Lehrmethoden

Информационно – коммуникационная технология;

Технология развития критического мышления;

Проектная технология;

Технология интегрированного обучения;

Технологии уровневой дифференциации;

Групповые технологии;

Традиционные технологии(лекционное, практическое занятия)

Темы лекционных занятий

• Общие сведения о статистике.Определение статистических показателей
• Общие сведения о программных статистических комплексах
• Табличные программные комплексы. Табличный программный комплекс MS Excel
• Наглядное представление статистических данных
• Статистические функции.
• Анализ распределения данных в MS Excel
• Основные инструменты пакета анализа
• Основные законы распределения.
• Проверка статистических гипотез
• Методы описательной статистики
• Однофакторный дисперсионный анализ
• Двухфакторный дисперсионный анализ
• Регрессия
• Корреляционный анализ.

Основная литература

• Орлова И.В., Половников В.А. Экономико-математические методы и модели: компьютерное моделирование: Учеб. пособие.- М.: Вузовский учебник, 2007.
• Иозайтис В.С., Львов Ю.А. Экономико- математическое моделирование производственных систем.-М: Высш.шк., 1991.
• Цымбаленко Т.Т, Байдаков А.Н. идр. Методы математической статистики в обработке экономической информации: учеб. пособие.-М.: Финансы и статистика; Ставрополь: АГРУС, 2007
• Кремер Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика. -М: ЮНИТИ-ДАНА, 2007.

Дополнительная литература

• Письменный Д.Т. Конспект лекций по теории вероятностей и математической статистике. – М.: Айрис-пресс, 2004.
• Кибзун А.И. и др. Теория вероятностей и математическая статистика. Базовый курс с примерами и задачами. – М.: Физматлит, 2002.