Рабочая программа дисциплины Методы прикладной статистики для социологов Ч. 1 Прикладная статистика



Скачать 117.32 Kb.
Дата11.01.2013
Размер117.32 Kb.
ТипРабочая программа


МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ТОМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ (ТГУ)

Философский факультет

Кафедра социологии

УТВЕРЖДАЮ

Декан философского

факультета ТГУ
____________ С. С. Аванесов
" " февраля 2011 г.
Рабочая программа дисциплины

Методы прикладной статистики для социологов

Ч. 1 Прикладная статистика
Направление подготовки

040100 Социология

Профиль подготовки

Общий

Квалификация (степень) выпускника

Бакалавр
Форма обучения

Очная

Томск 2011

1. Цели освоения дисциплины «Методы прикладной статистики для социологов. Ч. 1. Прикладная статистика».

В соответствие с общими целями ООП ВПО, основная образовательная программа бакалавриата по направлению 040100 «Социология» предусматривает изучение математического и естественнонаучного цикла. В результате изучения базовой части математического и естественнонаучного цикла обучающийся должен:

Знать

- основы алгебры и геометрии, математического анализа, теории вероятностей,

- основные математические методы и модели принятия решений;

- основные понятия и современные принципы работы с деловой информацией, а также иметь представление о корпоративных информационных системах и базах данных

- структуру, принципы работы и основные возможности ЭВМ

Уметь

  • решать типовые математические задачи, используемые при принятии управленческих решений;

  • обрабатывать эмпирические и экспериментальные данные;

  • использовать математический язык и математическую символику при построении организационно-управленческих моделей;

  • применять информационные технологии для решения управленческих задач

Владеть

  • математическими, статистическими и количественными методами решения типовых управленческих задач.


Цель курса «Методы прикладной статистики для социологов. Ч. 1. Прикладная статистика»

Цель данного курса заключается в том, чтобы изучить основные статистические процедуры, универсальный характер которых обеспечивает их успешное применение в различных предметных областях
2 Место дисциплины в структуре ООП бакалавриата. Курс «Методы прикладной статистики для социологов. Ч. 1. Прикладная статистика» относится к базовой части математического и естественнонаучного цикла. Направленность данного курса состоит в том, чтобы обеспечить студентам необходимую математическую подготовку для успешного усвоения специальных курсов и самостоятельного изучения дополнительной литературы по специальности.


Для успешного освоения данного курса необходимо овладение компетенций, формируемых следующими дисциплинами: высшая математика, теория вероятностей и математическая статистика.
3 Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины «Методы прикладной статистики для социологов. Ч. 1. Прикладная статистика»

Результаты освоения ООП бакалавриата определяются приобретаемыми выпускником компетенциями, т.е. его способностью применять знания, умения и личные качества в соответствии с задачами профессиональной деятельности.

В результате освоения данной ООП бакалавриата выпускник должен обладать следующей компетенцией:

- способностью использовать основные законы естественнонаучных дисциплин в профессиональной деятельности, применять методы математического анализа и моделирования, теоретического и экспериментального исследования (ОК-11);

Обучающийся должен:

Знать

- основные модели и математические методы принятия решений, методы оценивания параметров, критерии проверки статистических гипотез;

Уметь

- обрабатывать эмпирические и экспериментальные данные методами прикладной статистики;

Владеть

- математическими, статистическими и количественными методами решения типовых социологических задач.
4. Структура и содержание дисциплины «Методы прикладной статистики для социологов. Ч.1. Прикладная статистика».

Общая трудоемкость дисциплины составляет 3 зачетных единицы, 108 часов, из них 54 аудиторных, зачет



п/п


Раздел дисциплины

Семестр

Неделя семестра

Виды учебной работы, включая самостоятельную работу студентов и трудоемкость (в часах)

Формы текущего контроля успеваемости (по неделям семестра)

Форма промежуточной аттестации (по семестрам)

Лек-ции

Практические

СРС

1

Определение предмета статистики, история развития. Суть выборочного метода, понятия генеральной и выборочной совокупностей.

5

1-2

2

4

4

Устный опрос – 10-я неделя

Самостоятельная работа – 12-я неделя

Самостоятельная работа – 14-я неделя

Контрольная работа – 16-я неделя

2

Организация государственной статистики в РФ и международной статистики. Общие требования, предъявляемые к сбору статистической информации. Формы, способы и методы сбора и представления статистической информации.

5

3-4

2

4

6

3

Понятие выборки, дискретный и интервальный вариационные ряды. Качественные признаки, таблица сопряженности признаков. Примеры. Различные варианты выборочных средних (среднее арифметическое, среднее взвешенное, среднее геометрическое, среднее гармоническое). Выборочные оценки характеристик вариабельности признаков.

5

5-7

4

6

6

4

Типы группировок (типологическая, структурная, аналитическая). Выборочные оценки групповых средних и дисперсий. Правила сложения групповых средних и дисперсий.

5

8-9

2

4

6

5

Эмпирическое корреляционное отношение, коэффициент детерминации

5

10-11

2

4

6

6

Статистический анализ структуры социально-экономических явлений. Определение структуры. Показатели структуры и структурных сдвигов. Сводная оценка структурных изменений во времени и пространстве.

5

12-14

4

6

6

8

Статистические показатели концентрации и централизации признака по частям структуры (кривая Лоренца, коэффициент Джини, коэффициент Лоренца). Таблица дисперсионного анализа. Примеры.

5

15-18

4

6

6




Итого

5




20

34

54

Зачет

Содержание курса
Определение предмета статистики, история развития. Суть выборочного метода, понятия генеральной и выборочной совокупностей. Организация государственной статистики в РФ и международной статистики. Общие требования, предъявляемые к сбору статистической информации. Формы, способы и методы сбора и представления статистической информации. Понятие выборки, дискретный и интервальный вариационные ряды. Качественные признаки, таблица сопряженности признаков. Примеры. Различные варианты выборочных средних (среднее арифметическое, среднее взвешенное, среднее геометрическое, среднее гармоническое). Выборочные оценки характеристик вариабельности признаков.

Типы группировок (типологическая, структурная, аналитическая). Выборочные оценки групповых средних и дисперсий. Правила сложения групповых средних и дисперсий. Эмпирическое корреляционное отношение, коэффициент детерминации. Статистический анализ структуры социально-экономических явлений. Определение структуры. Показатели структуры и структурных сдвигов. Сводная оценка структурных изменений во времени и пространстве. Статистические показатели концентрации и централизации признака по частям структуры (кривая Лоренца, коэффициент Джини, коэффициент Лоренца). Таблица дисперсионного анализа. Примеры.
5 Образовательные технологии

Реализация данного курса осуществляется традиционным способом путем чтения лекций (30%), практических занятий и самостоятельной работы (60%), осуществления текущего контроля успеваемости и итогового контроля в виде зачета (10%).
6 Учебно-методическое обеспечение самостоятельной работы студентов. Оценочные средства для текущего контроля успеваемости, промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины
Самостоятельные работы связаны с получением навыков решения следующих задач:

1. Применение основных теорем ТВ для вычисления вероятностей случайных событий.

2. Вычисление числовых характеристик случайных величин (математического ожидания, квантиля заданного уровня, дисперсии и др.).

3. Построение выборочных точечных и интервальных оценок параметров.

4. Применение критериев проверки гипотез согласия, независимости, однородности.

5. Самостоятельная работа с литературой (главы 1-6, глава 11 в [7]).


Перечень контрольных вопросов
1. Случайные события. Классическое определение вероятности события. Статистический подход к определению вероятности события. Операции над случайными событиями.

2. Понятие условной вероятности. Теоремы сложения и умножения вероятностей. Зависимые и независимые события.

3. Формула полной вероятности. Формулы Байеса.

4. Определения непрерывных и дискретных случайных величин.

5. Понятия функции распределения и плотности распределения вероятностей случайных величин.

6. Математическое ожидание и дисперсия случайной величины и их свойства.

7. Определения квантиля, медианы, моды.

8. Основные распределения вероятностей (биномиальное, равномерное, нормальное, хи-квадрат, Стьюдента, Фишера).

9. Понятие двумерной случайной величины. Определения ковариации, коэффициента корреляции и функции регрессии.

10. Определение предмета статистики, история развития.

11. Суть выборочного метода, понятия генеральной и выборочной совокупностей.

12. Организация государственной статистики в РФ и международной статистики.

13. Общие требования, предъявляемые к сбору статистической информации. Формы, способы и методы сбора и представления статистической информации.

14. Дискретный и интервальный вариационный ряд.

15. Эмпирическая функция распределения вероятностей дискретных и непрерывных количественных признаков. Основные свойства эмпирической функции распределения вероятностей.

16. Качественные признаки, таблица сопряженности признаков.

17. Различные варианты выборочных средних (среднее арифметическое, среднее взвешенное, среднее геометрическое, среднее гармоническое).

18. Выборочные оценки характеристик вариабельности (выборочные дисперсия, стандартное отклонение, коэффициент вариации, размах выборки).

19. Выборочные коэффициент корреляции и регрессия. Выборочные оценки по данным интервального вариационного ряда.

20. Определения несмещенности и состоятельности выборочных оценок параметров.

21. Понятие доверительных интервалов. Интервальные оценки параметров нормального распределения.

22. Доверительный интервал для оценки доли признака в совокупности.

23. Типы группировок (типологическая, структурная, аналитическая).

24. Выборочные оценки групповых средних и дисперсий.

25.Правила сложения групповых средних и дисперсий.

26. Эмпирическое корреляционное отношение, коэффициент детерминации. Таблица дисперсионного анализа.

27. Определения статистической гипотезы, альтернативы, критерия проверки гипотез и статистики критерия.

28. Определения вероятностей ошибок 1-ого и 2-ого рода, понятие мощности критерия.

29. Проверка гипотезы о нормальности распределения признака. Хи-квадрат критерии Пирсона для задач согласия, однородности и независимости.

30. Критерий независимости двух признаков в нормальном случае.

31. Ранговый критерий Спирмена.

32. Однофакторный дисперсионный анализ, F-критерий Фишера, Н-критерий Краскела – Уоллиса.

33. Статистический анализ таблиц сопряженности признаков.
7 Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины

а) основная литература





  1. Колемаев В.А., Калинина В.Н.. Теория вероятностей и математическая статистика: учеб. М. ИНФРА-М, 2008.

  2. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Высшая школа, 2007.

  3. Е.М. Четыркин, И.Л. Калихман. Вероятность и статистика. М.: Финансы и статистика, 1982.

  4. Мюллер П., Н. Нойман, Р. Шторм. Таблицы по математической статистике. М.: Финансы и статистика, 1982.

  5. Р. Шторм. Теория вероятностей. Математическая статистика. Статистический контроль качества. М. «Мир» 1970.

  6. В.М. Гусаров. Статистика. М. ЮНИТИ 2003.

б) дополнительная литература


  1. Теория статистики. Под ред. Р.А. Шмойловой. М.: Финансы и статистика, 2006.

  2. Общая теория статистики. Под ред. И. И. Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 2006.

  3. Общая теория статистики. Под ред. А.А. Спирина, О.Э. Башиной. М.: Финансы и статистика, 1996.

  4. И.И. Елисеева и др. Международная статистика. Минск: Высшая школа, 1995.

  5. Экономическая статистика. Под ред. Ю.Н. Иванова. М. ИНФРА-М, 1998.

  6. Статистика: Курс лекций. Под ред. В.Г. Ионина. Новосибирск: Изд-во НГАЭиУ-М, 1998.

  7. Г.И. Ивченко, Ю.И. Медведев. Математическая статистика. М.: Высшая школа, 1984.

  8. Ватутин В.А., Ивченко Г.И., Медведев Ю.И., Чистяков В.П. Теория вероятностей и математическая статистика в задачах: учеб. пособие для вузов. – 3-е изд., испр. – М.: Дрофа, 2005. – 315 с.



    8. Материально-техническое обеспечение дисциплины:

Кафедра социологии ТГУ располагает всем необходимым материально-техническим обеспечением для выполнения настоящей программы. Оно включает в себя:

– наличие компьютерного класса;

– наличие доступного для студента выхода в Интернет;

– наличие специально оборудованных кабинетов и аудиторий для мультимедийных презентаций.



Программа составлена в соответствии с требованиями ФГОС ВПО с учетом рекомендаций и ПрООП ВПО по направлению подготовки 040100 Социология

РЕКОМЕНДОВАНО методической комиссией факультета прикладной математики и кибернетики

Председатель комиссии, профессор С. Э. Воробейчиков “___” января 2011 г.

Автор: Шуленин Валерий Петрович, кандидат технических наук, доцент кафедры теоретической кибернетики
Рецензент: Смагин В. И., доктор технических наук, профессор кафедры прикладной математики
Программа одобрена на заседании методической комиссии философского факультета ТГУ от 01.02.2011 года, протокол № 2.


Похожие:

Рабочая программа дисциплины Методы прикладной статистики для социологов Ч. 1 Прикладная статистика iconПрограммы наименование дисциплины
Основной целью освоения дисциплины «Методы прикладной статистики для социологов» является изучение ключевых принципов эффективной...
Рабочая программа дисциплины Методы прикладной статистики для социологов Ч. 1 Прикладная статистика iconРабочая программа дисциплины Прикладная статистика Направление подготовки 010400 Прикладная математики и информатика
Учебная дисциплина «Прикладная статистика» относится к вариативной части профессионального цикла (Б. 3) по направлению 010400 «Прикладная...
Рабочая программа дисциплины Методы прикладной статистики для социологов Ч. 1 Прикладная статистика iconПрограмма дисциплины Теория вероятностей и математическая статистика для направления 010500. 62 «Прикладная математика и информатика»
Айвазян С. А., Мхитарян В. С. Прикладная статистика и основы эконометрики. М.: Юнити, 1998 г. — 1022с
Рабочая программа дисциплины Методы прикладной статистики для социологов Ч. 1 Прикладная статистика iconРабочая программа дисциплины «Прикладная статистика и планирование эксперимента»
Рабочая программа составлена на основании паспорта научной специальности 05. 23. 05 – Строительные материалы и изделия, с учетом...
Рабочая программа дисциплины Методы прикладной статистики для социологов Ч. 1 Прикладная статистика iconРабочая программа дисциплины Методы оптимизации
...
Рабочая программа дисциплины Методы прикладной статистики для социологов Ч. 1 Прикладная статистика iconРабочая программа дисциплины (модуля) "Теория вероятностей и математическая статистика"
Цель освоения учебной дисциплины «Теория вероятностей и математическая статистика» – фундаментальная подготовка в области теории...
Рабочая программа дисциплины Методы прикладной статистики для социологов Ч. 1 Прикладная статистика iconРабочая программа учебной дисциплины «теория систем и системный анализ» Направление 080800 Прикладная информатика
Рабочая программа предназначена для преподавания дисциплины блока ен студентам очной формы обучения специальности 080801 прикладная...
Рабочая программа дисциплины Методы прикладной статистики для социологов Ч. 1 Прикладная статистика iconПрограмма дисциплины Современные проблемы прикладной математики и информатики для направления 010500. 68 «Прикладная математика и информатика»
Математические и статистические высшей математики методы в экономике на факультете экономики
Рабочая программа дисциплины Методы прикладной статистики для социологов Ч. 1 Прикладная статистика iconРабочая программа По дисциплине "Методы оптимизации " Для направления 010500 «Прикладная математика и информатика»
Рабочая программа по дисциплине «Методы оптимизации» составлена с учетом требований Государственного образовательного стандарта высшего...
Рабочая программа дисциплины Методы прикладной статистики для социологов Ч. 1 Прикладная статистика iconРабочая учебная программа По дисциплине: Математическая статистика По направлению: 010900 «Прикладные математика и физика»
Цель дисциплины – освоение студентами основных понятий и методов математической статистики
Разместите кнопку на своём сайте:
ru.convdocs.org


База данных защищена авторским правом ©ru.convdocs.org 2016
обратиться к администрации
ru.convdocs.org