МИНИСТЕРСТВО СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА РОССИЙСКОЙ

ФЕДЕРАЦИИ

Федеральное государственное образовательное

учреждение высшего профессионального образования

«КУБАНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АГРАРНЫЙ

УНИВЕРСИТЕТ»

Факультет прикладной информатики

Рабочая программа дисциплины

М1.В.ДВ.1.1 «Компьютерные методы статистического анализа и прогнозирования»

Направление подготовки 09.04.03 «Прикладная информатика»

Профиль подготовки «Прикладная информатика в экономике»

Квалификация (степень) выпускника Магистр Форма обучения Очная Краснодар 1. Цели освоения дисциплины Изучить базовые методы статистического анализа данных и прогнозирования с помощью компьютера (EXCEL, Statistica, Deductor);

получить навыки:

корреляционного анализа данных;

o дисперсионного анализа данных;

o регрессионного анализа данных o кластерного анализа данных, o статистического прогнозирования, o формирования аналитической отчетности.

o 2.Место дисциплины в структуре магистерской программы Дисциплина Компьютерные методы статистического анализа и прогнозирования является вариативной частью общенаучного цикла M ООП.

Для успешного освоения дисциплины необходимы знания по следующим дисциплинам и разделам ООП:

- теория вероятностей и математическая статистика;

- информатика;

Знания, умения и приобретенные компетенции будут использованы при изучении следующих дисциплин и разделов ООП:

основы рискологии.

3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины «Компьютерные методы статистического анализа и прогнозирования» направлен на формирование следующих компетенций:

а) Общекультурные компетенции:

- способен свободно пользоваться русским языком и одним из иностранных языков как средством делового общения (ОК-2);

б) Профессиональные компетенции:

- общепрофессиональная деятельность:

- способен исследовать современные проблемы и методы прикладной информатики и научно-технического развития информационнокоммуникационных технологий (ПК-1);

- способен исследовать закономерности становления и развития информационного общества в конкретной прикладной области (ПК-2);

- способен на практике применять новые научные принципы и методы исследований (ПК-3);

- научно-исследовательская деятельность:

- способен использовать и развивать методы научных исследований и инструментария в области проектирования и управления информационными системами в прикладных областях (ПК-5);

- способен формализовывать задачи прикладной области, при решении которых возникает необходимость использования количественных и качественных оценок (ПК-6);

- способен организовывать и проводить переговоры с представителями заказчика и профессиональные консультации на предприятиях и в организациях (ПК-23).

В результате освоения дисциплины обучающийся должен:

В результате изучения дисциплины обучающиеся должны знать:

методы статистического анализа данных реализуемые с помощью EXCEL, Statistica, Deductor для решения практических задач;

уметь:

поставить задачу обработки данных произвольной природы и интерпретировать полученные результаты;

владеть:

навыками реализации основных методов статистического анализа данных и прогнозирования.

4. Структура и содержание дисциплины «Компьютерные методы статистического анализа и прогнозирования».

Общая трудоемкость дисциплины составляет 5 зачетных единиц 180 часов.

п/п Введение. История и философские основания моделирования:

диалектика, антропный принцип, роль наблюдателя, парадигмы структурированных проблем управления и описания объектов в Оккама». Формализация управления. Логические исследования.

Исчисление высказываний, правдоподобные рассуждения.

иерархическое описание (ПрО) произвольной предметной области.

Данные. Многомерное представление данных (OLAP-куб) Прикладная статистика или анализ данных как реализация формального подхо да «модель-данные»

(методы визуализации, поиска зависимостей, снижения размерности признакового пространства) Разведочный (предварительный) Классификация современных систем Проверка гипотез о виде однородности выборок.

Анализ таблиц.

регрессионный анализ.

регрессионного анализа.

Мультиколлинеарность.

Проверка адекватности модели.

регрессионный анализ.

аппарата факторного анализа.

Mining) как реализация конструктивного подхода «данныемодель» (новая парадигма в анализе данных, методы машинного обучения и прикладной статистики).

Логистическая регрессия и деревья решений в задаче кредитного скоринга.

Ассоциативные правила.

методологии декомпозиции и сглаживания.

Скользящее среднее и прогнозирование.

Простейшие адаптивные модели и их свойства.

Прогнозирование с помощью моделей экспоненциального сглаживания. Расчет сезонных коэффициентов.

временных рядов.

Модели AR, MA, ARMA нестационарных нестационарность.

Модели ARIMA.

построения моделей временных рядов.

Идентификация Анализ сезонных временных рядов.

Анализ интервенций.

Проверка на белый шум.

Быстрое преобразование 5. Образовательные технологии Мультимедийные презентации, разбор конкретных ситуаций на всех практических занятиях.

6. Учебно-методическое обеспечение самостоятельной работы студентов.

Оценочные средства для текущего контроля успеваемости, промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины.

а) Основная литература:

1. Айвазян С.А., Мхитарян В.С. (2001). Прикладная статистика и основы эко-нометрики. Издание 2-е. Том 1: Теория вероятностей и прикладная статистика. М.: Юнити. — 656 с. Том 2: Основы эконометрики. М.:

2. Айвазян С.А., Мхитарян В.С. (2001). Прикладная статистика в задачах и упражнениях. — М.: Юнити. – 432 с.

3. Бабешко Л.О. Основы эконометрического моделирования: Учебное пособие. - М.:КомКнига, 2006. – 428 с.

4. Бабешко Л.О. Введение в эконометрическое моделирование: Учебное пособие. - М.: URSS,2006. – 432с.

5. Барсегян А.А. Технологии анализа данных: DataMining,VisualMining, TextMining,OLAP/ А.А. Барсегян, М.С. Куприянов, В.В.Степаненко [и др.].– 2–е изд., БХВ–Петербург, 2007.– 384с.

6. Берндт Э. Практика эконометрики: классика и современность. – М.:

7. Бондаренко П.С. Компьютерный анализ социально-экономических данных /П.С. Бондаренко, А.М. Ляховецкий, А.Е. Жминько, С.А.

Кацко, А.Е. Сенникова – методические указания для студентов.

8. Бывшев В.А. Эконометрика: Учебное пособие.– М.: «Финансы и статистика», 2008.

9. Доугерти К. Введение в эконометрику: Учебник: Пер. с англ. – М.:

ИНФРА-М.,2010. – 418 с.

10. Елисеева И.И. и др. Эконометрика: Учебник.– М.: «Финансы и статистика», 2006.

11. Елисеева И.И. и др. Практикум по конометрике: Учебное пособие.– М.: «Финансы и статистика», 2008.

12. Кацко И.А. Практикум по анализу данных на компьютере / И.А.

Кацко, Н.Б. Паклин. Под редакцией Г.В. Гореловой. М.: КолосС, 2009.

13. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика.

Начальный курс. – М.: «Дело», 2005.

14. Ратникова Т.А. Введение в эконометрический анализ панельных данных. ЭЖ ВШЭ, т.10, №2, 2006.

15. Ратникова Т.А. Анализ панельных данных в пакете STATA.

Методические указания к компьютерному практикуму по курсу «Эконометрический анализ панельных данных». М.: ГУ-ВШЭ, 2005.

б) Дополнительная литература:

1. Андерсон Т. (1963). Введение в многомерный статистический анализ.

М.: Физматгиз.

2. Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика. - М.:ЮНИТИ-ДАНА, 2002. с.: ил.

3. Verbeek M.(2003), A Guide to Modern Econometrics, John Wiley and Sons 4. Johnston J. And Dinardo J. (1997), Econometrics Methods, 4th edition, McGrow-Hill.1.

5. William H. Green. Econometric analysis. - Upper Saddle River, New Jersey, 2008. – 1178s.

в) Перечень программного обеспечения 2. STATISTICA 6.1 RU 3. DEDUCTOR 5. Интернет-ресурсы:

4. Банк России (ЦБ): www.cbr.ru.

5. Московская Межбанковская валютная биржа: www.micex.ru.

6. Федеральная служба государственной статистики: www.gks.ru 7. Информационный портал Всемирного банка:

http//data.worldbank.org.

Фонд оценочных средств 1. Бондаренко П.С. Компьютерный анализ социально-экономических данных /П.С. Бондаренко, А.М. Ляховецкий, А.Е. Жминько, С.А.

Кацко, А.Е. Сенникова – методические указания для студентов.

КубГАУ – 2011, 80 с.

2. Кацко И.А. Практикум по анализу данных на компьютере / И.А.

Кацко, Н.Б. Паклин. Под редакцией Г.В. Гореловой – учебнопрактическое пособие. М.: КолосС, 2009. – 278 с.

8. Материально-техническое обеспечение дисциплины (модуля) 1. Компьютерный класс с выходом в интернет (403 НОТ) 2. Мультимедиа-проектор.

Программа составлена в соответствии с требованиями ФГОС ВПО с учетом рекомендаций и ПрООП ВПО по направлению подготовки 09.04. «Прикладная информатика»

Автор Кацко И.А.

Рецензент, доктор экономических наук, профессор, заведующая кафедрой компьютерных технологий и систем ФГБОУ ВПО КГАУ Луценко Е.В.

Программа одобрена на заседании методической комиссии факультета Прикладной информатики КГАУ от 24 февраля 2014 года, протокол № 6.