ТРЕБОВАНИЯ К РЕЗУЛЬТАТАМ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ. Процесс изучения курса «Статистика» направлен на формирование следующих общекультурных компетенций (ОК):

Процесс изучения курса «Статистика» направлен на формирование следующих общекультурных компетенций (ОК):

· знание законов развития природы, общества, мышления и умением применять эти знания в профессиональной деятельности; умением анализировать и оценивать социально-значимые явления, события, процессы; владением основными методами количественного анализа и моделирования, теоретического и экспериментального исследования (ОК-4);

Следующих профессиональных компетенций (ПК):

· умением готовить информационно-методические материалы по вопросам социально-экономического развития общества и деятельности органов власти (ПК-18);

· способность адаптировать основные экономические модели к конкретным задачам управления (ПК-23)

· способностью применять информационно-коммуникационные технологии в профессиональной деятельности с видением их взаимосвязей и перспектив использования (ПК-26);

В результате изучения дисциплины студент должен

знать:

· понятийный аппарат статистики и ее методологию, современную организацию статистики в Российской федерации и ее задачи, основные виды статистического наблюдения и их особенности, этапы планирования статистического наблюдения, статистический инструментарий, виды ошибок статистического наблюдения, методы контроля данных наблюдения;

· значение и сущность группировки и перегруппировки, виды группировок и их особенности;

· понятие атрибутивных и вариационных рядов, ранжирования данных, основные формы представления статистической информации;

· сущность, значение и функция статистических показателей, их классификацию, общие принципы построения абсолютных и относительных статистических показателей, относительные показатели динамики, относительные показатели плана и реализации плана, относительные показатели структуры, координации, интенсивности, сравнения и т. д.;

· специфику средней величины как статистического показателя, свойства средней арифметической, другие формы средних величин: среднюю квадратическую, среднюю геометрическую, среднюю гармоническую величины;

· способы задания случайных величин, имеющих дискретное и непрерывное множество значений, понятия «статистическое распределение», «частость», «накопленная частота», «плотность распределения», структурные характеристики вариационного ряда, графические способы определения моды и медианы;

· понятия «дисперсия», «среднее квадратическое отклонение», деление общей дисперсии на общую, внутригрупповую и межгрупповую дисперсии и смысл этого разделения;

· показатели, характеризующие форму распределения, нормальное распределение, распределение Стьюдента, распределение хи-квадрат, распределение Фишера;

· необходимость применения выборочного метода исследования, способы формирования выборочной совокупности, способы отбора, обеспечивающие репрезентативность выборки, понятия «доверительный интервал», «доверительная вероятность», оценка статистических показателей по данным выборочного наблюдения, включая случаи малых выборок;

· проектирование выборочного наблюдения, необходимый объем выборки для получения требуемой точности результатов с заданной вероятностью, распространение выборочных результатов исследования на генеральную совокупность, области применения выборочного метода в экономических и социальных исследованиях;

· метод статистического испытания гипотез, использование метода испытания гипотез для определения значимости выборочных показателей (критерий согласия Пирсона , критерий Стьюдента, критерий Фишера – Снедекора);

· определение и правила построения рядов динамики, их классификация (ряды абсолютных и относительных величин, моментные и интервальные ряды), основные показатели рядов динамики, методы выделения основной тенденции развития (тренда) в рядах динамики (метод укрупнения интервалов и метод скользящей средней), методы выделения сезонных колебаний, прогнозирование социально экономических явлений на основании тренда и сезонной составляющей временных рядов;

· сущность индексного метода, его терминологию и символику классификацию индексов, правила построения агрегатных индексов, различные способы взвешивания индексов, индексы стоимости продукции, индекс физического объема продукции, индексы потребительских цен в различных формах, цепные и базисные индексы, средневзвешенные индексы и территориальные индексы, способы измерения структуры явления с помощью индексного метода, индексы переменного состава, фиксированного состава, структурных сдвигов и их взаимосвязь, применение индексного метода для выявления структурных сдвигов в социально – экономических явлениях;

· различие функциональной и корреляционной связей, природу корреляционной связи в социально – экономических явлениях, простейшие методы изучения стохастических связей (метод сопоставления параллельных рядов, построение поля корреляции и метод аналитических группировок), аналитические методы изучения корреляционной связи, задачи корреляционно-регрессионного анализа, условия его применимости и ограничения метода;

уметь:

· применять на практике типологическую, структурную и аналитическую, сложную (комбинационную) группировки;

· использовать перегруппировку (вторичную группировку) статистических данных с целью получения сопоставимой информации;

· применять систему статистических показателей для описания сложных социально – экономических явлений;

· применять на практике относительные показатели динамики, относительные показатели плана и реализации плана, относительные показатели структуры, координации, интенсивности и сравнения и т. д.;

· вычислять на основании представленной статистической информации простые и взвешенные средние арифметические, средние квадратические, средние геометрические, средние гармонические величины;

· по исходным статистическим данным строить, кумуляту медиану, моду, квартили и децили статистического распределения, графическим способом определять моду и медиану распределения, определять такие показатели вариационного ряда, как размах вариации и среднее линейное отклонение дисперсию, среднее квадратическое отклонение, находить асимметрию, эксцесс распределения;

· вычислять общую, внутригрупповую и межгрупповую дисперсии и делать социально-экономические выводы на базе проведенного дисперсионного анализа (о наличии или отсутствии взаимосвязи признаков);

· использовать универсальные распределения , Стьюдента, Фишера-Снедекора для статистической проверки гипотез;

· производить точечную и интервальную оценку статистических показателей генеральной совокупности по данным выборочного наблюдения, включая случаи, так называемых, малых выборок, определять необходимый объем выборки для получения требуемой точности результатов с заданной вероятностью;

· проверять гипотезы о законе распределения на основе критерия согласия Пирсона и о величине средней арифметической на основе критерия Стьюдента;

· определять показатели, характеризующие ряды динамики, производить сглаживание рядов динамики различными способами с целью выделения тренда, определять параметры трендовой зависимости, прогнозировать социально-экономические явления на основании выделения трендовой и сезонной составляющих временного ряда;

· строить индексы стоимости продукции, физического объема продукции, потребительских цен в различных формах, цепные и базисные индексы, использовать средневзвешенные индексы и территориальные индексы, применять индексный метод для выявления структурных сдвигов в социально – экономических явлениях;

· вычислять линейный коэффициент корреляции, строить поле корреляции и корреляционную таблицу, применять другие показатели корреляционной связи (коэффициенты Фехнера, корреляции рангов Спирмена, конкордации, ассоциации, контингенции, индексы Пирсона и Чупрова) для установления тесноты корреляционной связи между количественными и атрибутивными вариационными признаками и оценивать статистическую значимость вычисляемых коэффициентов;

· строить на основании имеющейся статистической информации регрессионное уравнение, проверять статистическую значимость уравнения в целом и регрессионных коэффициентов, давать социально – экономическую интерпретацию регрессионных моделей;

владеть:

· методами компьютерного анализа исходной статистической информации, включающих в себя группировку данных, графическое представление статистической информации, сглаживание временных рядов динамики;

· современными методами расчета статистических показателей, в том числе с использованием электронных таблиц Excel или специализированных программных продуктов;

· методами практического решения задач социально-экономической статистики с использованием компьютерных методов анализа;

· методами проведения выборочного наблюдения с последующей оценкой генеральных показателей по данным выборки;

· методологией проверки статистических гипотез, позволяющей сделать заключения о свойствах и параметрах распределения изучаемой случайной величины в генеральной совокупности по данным выборки;

· индексным методом анализа социально-экономических явлений;

· методами аналитических предсказаний по данным временного ряда на основании выявления трендовой, случайной, сезонной и периодической составляющих временного ряда;

· современными количественными методами выявления взаимосвязи социально-экономических явлений, методами оценки их достоверности;

· методами корреляционно-регрессионного анализа, методами оценки статистической значимости регрессионного уравнения в целом, интервальной оценки параметров регрессионного уравнения и интервальной оценки функции регрессии.

СТРУКТУРА ДИСЦИПЛИНЫ

Общая трудоемкость дисциплины составляет 2 зачетных единицы 72 часа,

№	Формы обучения	Лекции, час.	Практические занятия, час.	Самостоятельная работа, час.	Всего, час.
	Заочная 5-ти летняя

Форма промежуточной аттестации: зачет в третьем семестре

СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

Тематический план.

Наименование тем	Количество часов
	Л	ПЗ	СР	Всего	ОК4	ОК18	ПК23	ПК26
1. Предмет и методология статистики. Источники статистической информации.					+
2. Группировка данных статистического наблюдения. Формы представления статистических данных. Практическая часть – работа конкурирующих малых групп					+	+	+
3. Виды статистических показателей. Абсолютные и относительные статистические величины. Средние величины и их виды. свойства Теоретическая часть в форме «спланированной дискуссии»; практическая часть – работа мозговой штурм.	2i	2i			+	+	+	+
4. Структурные характеристики вариационного ряда. Показатели вариации. свойства Теоретическая часть в форме «спланированной дискуссии»; практическая часть – работа конкурирующих малых групп	2i	2i					+	+
5. Выборочное наблюдение. Статистическая проверка гипотез. свойства Теоретическая часть в форме «спланированной дискуссии»; практическая часть – работа конкурирующих малых групп	2i	2i				+	+	+
6. Статистическое изучение динамики социально-экономических явлений. Анализ тенденции в рядах динамики.					+	+	+	+
7. Индексный метод исследования социально-экономических явлений. свойства Теоретическая часть в форме «спланированной дискуссии»; практическая часть – работа конкурирующих малых групп					+	+	+	+
8. Статистическое изучение взаимосвязи социально-экономических явлений. Основные задачи и методы корреляционно-регрессионного анализа. свойства Теоретическая часть в форме «спланированной дискуссии»; практическая часть – работа конкурирующих малых групп						+		+
Итого по дисциплине:

Содержание дисциплины

Тема 1. Предмет и методология статистики. Источники
статистической информации

Предмет статистической науки и ее методология. История развития статистической науки в России. Структура статистической науки. Современная организация статистической службы в Российской федерации и ее задачи.

Основные понятия статистики. Статистическая закономерность. Статистические признаки и показатели. Статистическая совокупность.

Статистическое наблюдение и проблемы его организации. Виды статистического наблюдения и их особенности. Программа статистического наблюдения. Статистический инструментарий. Виды ошибок статистического наблюдения. Методы контроля данных наблюдения.

Тема 2. Группировка данных статистического наблюдения. Формы представления статистических данных

Значение и сущность группировки. Проблема выбора группировочных признаков. Виды группировок. Группировка по атрибутивным и количественным признакам. Типологическая, структурная и аналитическая группировки и их особенности. Комбинационная группировка. Построение вариационного ряда. Виды рядов. Ранжирование данных. Проблема выбора интервалов группировки и числа групп при группировке по количественному признаку. Формула Стерджесса. Перегруппировка (вторичная группировка) статистических данных.

Многомерная группировка данных. Различия между многомерной и комбинационной группировками. Представление статистических данных в виде таблиц. Графическое изображение статистических данных.

Тема 3. Виды статистических показателей. Абсолютные и относительные статистические величины. Средние величины и их виды

Сущность, значение и функция статистических показателей. Различие понятий «признак» и «показатель». Система статистических показателей. Классификация видов статистических показателей.

Абсолютные и относительные величины, их значение и основные виды. Общие принципы построения относительных статистических показателей.

Особенности использования относительных показателей. Относительный показатель динамики. Относительные показатели плана и реализации плана. Относительные показатели структуры, координации, интенсивности и сравнения.

Средняя величина как статистический показатель. Понятие средней арифметической величины. Средняя арифметическая и средняя арифметическая взвешенная величины. Методы расчета средних величин. Свойства средней арифметической величины.

Другие формы средних величин: средняя квадратическая, средняя геометрическая, средняя гармоническая. Средняя величина как проявление статистической закономерности (лекции в форме «спланированной дискуссии»).

Тема 4. Структурные характеристики вариационного ряда.
Показатели вариации

Статистическое распределение и его смысл. Накопленная частота и кумулята. Плотность распределения. Медиана, квартили, децили и мода распределения. Графическое и аналитическое определение моды и медианы. Графическое определение медианы по кумуляте. Графическое определение моды по гистограмме. Амплитуда вариации. Среднее линейное отклонение.

Понятие дисперсии. Формулы вычисления дисперсии для сгруппированных и не сгруппированных данных. Средне квадратическое отклонение и его смысл. Общая, внутригрупповая и межгрупповая дисперсии. Правило сложения дисперсий. Коэффициент осцилляции, линейный коэффициент вариации, коэффициент вариации, их сущность и методика исчисления.

Центральные моменты распределения. Нормальное распределение и его роль в статистике. Параметры нормального распределения Центральные моменты нормального распределения.

Показатели формы распределения: асимметрия, эксцесс и их связь с моментами распределения . (лекции в форме «спланированной дискуссии»).

Тема 5. Выборочное наблюдение. Статистическая проверка гипотез

Необходимость применения выборочного исследования. Способы формирования выборочной совокупности. Повторная и бесповторная выборки. Способы отбора, обеспечивающие репрезентативность выборки.

Генеральная и выборочная совокупности. Генеральные и выборочные показатели. Ошибка выборки. Влияние вида выборки на величину ошибки выборки. Определение необходимого объема выборки для получения требуемой точности результатов с заданной вероятностью. Проблемы использования малых выборок. Оценка результатов выборочного наблюдения. Распространение выборочных результатов на генеральную совокупность. Области применения выборочного метода в экономических и социальных исследованиях.

Статистическая проверка гипотез. Простые и сложные гипотезы. Статистические критерии принятия гипотез. Критерий согласия Пирсона (c²). Критерии согласия Романовского и Колмогорова. Проверка гипотезы о законе распределения. Методика построения теоретического вариационного ряда. Проверка гипотезы о величине средней арифметической (лекции в форме «спланированной дискуссии»).

Тема 6. Статистическое изучение динамики социально-экономических
явлений. Анализ тенденции в рядах динамики

Понятие и классификация рядов динамики. Ряды абсолютных и относительных величин. Моментные и интервальные ряды распределений. Правила построения рядов динамики. Сопоставимость уровней и смыкание рядов динамики.

Показатели анализа ряда динамики. Цепной и базисный абсолютный прирост, темп прироста. Абсолютное и относительное ускорение.

Средние показатели изменения уровней ряда. Средний абсолютный прирост / убыль, средний темп роста / снижения, коэффициент опережения / отставания.

Методы анализа основной тенденции развития (тренда) в рядах динамики. Возможные формы тренда. Выявление основной тенденции динамики методом укрупнения интервалов и методом скользящей средней. Методы определения параметров уравнения тренда. Метод наименьших квадратов. Использование гармонического анализа для анализа рядов динамики.

Методы изучения сезонных колебаний. Классификация методов измерения сезонных волн.

Прогнозирование на основании тренда временных рядов. Перспективная и ретроспективная экстраполяция тренда (лекции в форме «спланированной дискуссии»).

Тема 7. Индексный метод исследования социально-экономических
явлений.

Терминология и символика индексного метода. Индивидуальные и общие индексы. Агрегатные индексы. Веса индексов. Различные способы взвешивания индексов.

Индексы стоимости продукции или товарооборота, индекс физического объема продукции. Индексы потребительских цен Г. Пааше, Э. Ласпейреса и специфика их использования. Цепные и базисные индексы. Выбор базы и весов индексов. Средневзвешенные индексы. Построение территориальных индексов.

Способы измерения структуры явления. Индексы переменного состава. Индексы фиксированного состава. Индекс структурных сдвигов. Индексы дефляторы.

Важнейшие экономические индексы и их взаимосвязи (лекции в форме «спланированной дискуссии»).

Тема 8. Статистическое изучение взаимосвязи социально-экономических явлений. Основные задачи и методы корреляционно-регрессионного анализа

Понятие о статистической и корреляционной связи. Простейшие методы изучения стохастических связей: метод сопоставления двух параллельных рядов; метод аналитических группировок.

Экономико-статистическая модель социально-экономических явлений. Регрессионный анализ, его возможности и недостатки.

Парная регрессия на основе метода наименьших квадратов. Многофакторная регрессия. Типы моделей многофакторной регрессии социально-экономических явлений. Проверка значимости коэффициентов регрессии. Интерпретация регрессионных моделей.

Корреляционные методы изучения связи. Линейный коэффициент корреляции Пирсона. Задачи корреляционно-регрессионного анализа, условия его применимости и ограничения метода.

Непараметрические методы для установления связи между атрибутивными признаками (лекции в форме «спланированной дискуссии»).

3.3. План практических занятий[1]

Тема 1. Предмет и методология статистики. Источники
статистической информации

Практические занятия не предусмотрены

Тема 2. Группировка данных статистического наблюдения. Формы представления статистических данных

Практические занятия не предусмотрены

Тема 3. Виды статистических показателей. Абсолютные и относительные статистические величины. Средние величины и их виды

План практического занятия №1[2]

1. Решение задач с использованием методического пособия [9]. Тема 3. Задачи №1–15 стр. 20–23. Электронный адрес Y:\_Teachers\A-ГМУ_МО-52_Статистика

2. Разбор контрольных вопросов № 1–5 на стр. 25 методического пособия [9] (организация занятия – компьютерная симуляция данных).

Тема 4. Структурные характеристики вариационного ряда.
Показатели вариации

План практического занятия № 2

1. Решение задач с использованием методического пособия [9]. Тема 4. Задачи №15–23 стр. 34–35. Электронный адрес Y:\_Teachers A-ГМУ_МО-52_Статистика.

2. Разбор контрольных вопросов № 11–17 на стр. 36-37 методического пособия [9] (организация занятия – компьютерная симуляция данных)..

Тема 5. Выборочное наблюдение. Статистическая проверка гипотез

План практического занятия № 3

1. Решение задач с использованием методического пособия [9]. Тема 5. Задачи №1–14 стр. 53–55. Электронный адрес Y:\_Teachers A-ГМУ_МО-52_Статистика.

2. Разбор контрольных вопросов № 1–12 на стр. 56 методического пособия [9] (организация занятия – компьютерная симуляция данных)..

САМОСТОЯТЕЛЬНАЯ РАБОТА СТУДЕНТОВ

Обязательная самостоятельная работа включает:

4.1. Изучение теоретического материала (темы указываются преподавателем на лекциях, необходимые тексты и материалы размещаются на сервере классов);

4.2. самостоятельное изучение лекционного материала и сдача тестов после каждой из тем в интерактивной среде обучения MOODLE.

Для эффективной организации самостоятельной работы студентам рекомендуется начинать изучение очередной темы с решения заданных заданий, а в случае затруднений обращаться к учебникам и учебным пособиям.

СИСТЕМА ОЦЕНКИ

В качестве оценочных средств освоения учебного материала программой дисциплины предусматривается;

· самостоятельная сдача лекционного материала в среде moodle (тесты после каждой из тем и репетиционные тесты по темам 1-6 и итоговому тесту);

· решение задач межсессионной контрольной работы;

· итоговый тест.

В результате зачета студент получает оценку

«зачтено», если набрано не менее 50 % максимально возможного балла по каждому виду отчетности.