Дальневосточный государственный университет

Вид материалаСамостоятельная работа

Содержание


Рабочая программа учебной дисциплины
Л.Т. Ащепков
Рабочая программа пересмотрена на заседании кафедры
Пояснительная записка
Веб-страница курса
I. содержание дисциплины
Лабораторные работы (10)
Ii. самостоятельная работа студентов
Iv. темы контрольных работ
Vi. рекомендуемая литература
Подобный материал:

Федеральное агентство по образованию

Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования


ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ


Одобрено методической комиссией факультета, на котором разработана программа


(название факультета)

«___» _________200 г.




«УТВЕРЖДАЮ»

Декан факультета

(Директор института)


_______ _______________

(подпись) (и.о. фамилия)

«___» _________200 г.

Председатель МК


_______ __А.Л. Абрамов__

(подпись) (и.о. фамилия)










РАБОЧАЯ ПРОГРАММА УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ


МНОГОМЕРНЫЕ СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ


___080116.65_____ ___Математические методы в экономике__

(код ООП по классификатору ОКСО) (название ООП)


Кафедра математических методов в экономике

Курс 5 семестр 1

Лекции – 8 час.

Практические занятия

Семинарские занятия

Лабораторные работы – 10 час.

Самостоятельная работа

Всего

Реферативные работы не предусмотрены Контрольные работы нет

Экзамен: Зачет: 1 семестр


Рабочая программа составлена на основании типовой программы ГОС ВПО и авторских разработок.


Рабочая программа обсуждена на заседании кафедры __________ №__________

(дата) (протокол)


Заведующий кафедрой ___________________ ___ Л.Т. Ащепков__

(подпись) (и.о. фамилия)


Составитель (ли) _____доцент________ ___________________ ___А.С. Величко___

(должность) (подпись) (и.о. фамилия)


Рабочая программа пересмотрена на заседании кафедры:

Протокол от «_____» _________________ 200 г. № ______

Заведующий кафедрой ___________________ __Л.Т. Ащепков__

(подпись) (и.о. фамилия)


Изменений нет.


АННОТАЦИЯ



Предлагаемый курс многомерных статистических методов является курсом базового уровня, рекомендованным УМО по специальности «Математические методы в экономике» в рамках общепрофессиональных дисциплин подготовки. Содержание курса соответствует современной методологии многомерного статистического анализа и рассчитан на студентов, знакомых с курсами линейной алгебры, математической статистики, эконометрики, эконометрического моделирования.


ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА


Изучение данного курса многомерных статистических методов предполагает традиционные лекции и лабораторные работы с использованием компьютерного пакета Statistica. Предполагается, что студенты знакомы с курсами линейной алгебры и математической статистики, подготовлены к работе с электронной таблицей Excel. В течение семестра студенты выполняют и защищают индивидульные лабораторные работы. По окончанию курса проходит зачет. К каждому занятию указан список литературы в порядке убывания приоритета.

Веб-страница курса ссылка скрыта.

На веб-странице курса размещена программа курса, вопросы к экзамену, часы и аудитории занятий и консультаций, ссылки на дополнительную литературу и ресурсы Интернет.


I. СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ


ЛЕКЦИИ (8)


Занятие 1. Назначение, содержание и основные этапы многомерного статистического анализа. Основные типы задач и алгоритмов кластерного анализа.

Литература:

(Ниворожкина) Главы 1, 5.

(Дубров) Глава 7, раздел 7.1.


Занятие 2. Дискриминантный анализ.

Литература:

(Ниворожкина) Глава 4.

(Дубров) Глава 7, раздел 7.2.


Занятие 3. Снижение размерности исследуемых многомерных признаков и отбор наиболее информативных показателей. Задача компонентного анализа. Метод главных компонент. Основные числовые характеристики и свойства оптимальности главных компонент.


Литература:

(Иберла)

(Дубров) Глава 5, раздел 5.2.


Занятие 4. Факторный анализ: общий вид линейной модели, основные задачи и вопросы идентификации.

Литература:

(Иберла)

(Ниворожкина) Глава 7.


ЛАБОРАТОРНЫЕ РАБОТЫ (10)


1. Кластерный анализ.

2. Дискриминантный анализ.

3. Метод главных компонент.

4. Факторный анализ.

5. Итоговая лабораторная работа


II. САМОСТОЯТЕЛЬНАЯ РАБОТА СТУДЕНТОВ


Проработка лекционного материала с использованием списка литературы по курсу.


III. ТЕМЫ РЕФЕРАТИВНЫХ РАБОТ


не предусмотрены


IV. ТЕМЫ КОНТРОЛЬНЫХ РАБОТ


не предусмотрены


V. ВОПРОСЫ К ЭКЗАМЕНУ


1. Основные типы задач и алгоритмов кластерного анализа.

2. Задачи классификации и дискриминантный анализ.

3. Задача компонентного анализа и метод главных компонент.

4. Факторный анализ: общий вид линейной модели, основные задачи и вопросы идентификации.


VI. РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА


Основная
  1. (Ниворожкина) Ниворожкина Л. И., Арженовский С. Б. Многомерные статистические методы в экономике : Учебник. – М.: Дашков и К, 2009.
  2. Многомерный статистический анализ в экономических задачах. Компьютерное моделирование в SPSS : Учебное пособие / Под ред. И. В. Орловой. – М. : Вузовский учебник, 2009.
  3. (Иберла) Иберла К. Факторный анализ.   М.: Статистика, 1980.
  4. Афифи А., Эйзен С. Статистический анализ. – М.: Мир, 1982.



Дополнительная

  1. Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика : Классификация и снижение размерности. – М.: Финансы и статистика, 1989.
  2. Болч Б., Хуань К. Дж. Многомерные статистические методы для экономики.   М.: Статистика, 1979. (разделы по дискриминантному и компонентному анализу)
  3. Браверман Э. М., Мучник И. Б. Структурные методы обработки эмпирических данных. – М. : Наука, 1983.
  4. (Дубров) Дубров А.М., Мхитарян В.С., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы : Учебник.   М.: Финансы и статистика, 2005.
  5. Дюран Б., Оделл П. Кластерный анализ.   М.: Статистика, 1977.
  6. Мандель И.Д. Кластерный анализ.   М.: Финансы и статистика, 1988.
  7. Справочник по прикладной статистике / Под ред. Э. Ллойда.   М.: Финансы и статистика, 1989.
  8. Электронный учебник по статистике / StatSoft Inc. – М., 2001. – Режим доступа: oft.ru/home/textbook/default.htm.


VII. МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ


Государственный стандарт и учебный план специальности.


VIII. ТЕХНИЧЕСКИЕ СРЕДСТВА ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ


Подключение к Интернет для доступа к электронным ресурсам по курсу.