Рекомендовано секцией УМС

Министерство экономического развития и торговли
Российской Федерации
Государственный университет –
Высшая школа экономики
Факультет ЭКОНОМИКИ
Программа дисциплины
Решение математических и статистических
задач на компьютере
для специальности
080100.62 - Экономика
подготовки бакалавра
Авторы Белоусова С.Н., Бессонова И.А.
Рекомендовано секцией УМС
«Бизнес-информатика»
Одобрена на заседании
кафедры основ информатики и
прикладного программного
обеспечения
__05.09.2007 г.___________
Председатель
Зав. кафедрой
С.В.
“__05_” сентября 2007 г.
“___”_______________ 2007 г.
Назаров
Утверждена УС факультета
экономики
Ученый секретарь
“___”_______________ 2007 г.
1
Тематический план учебной дисциплины
№
Название темы
Всего часов
по
дисциплине
Аудиторные часы
Лекции
Часть 1. Экономические и статистические задачи в MS Excel
1
Моделирование в экономике
18
4
практ.
занятия
Самостоя
тельная
работа
8
6
2
Использование функций MS Excel для
финансового анализа
6
2
2
2
3
Автоматизация подготовки данных
для проведения анализа средствами
SPSS
6
2
2
2
4
Решение вероятностных задач в MS
Excel
12
2
6
4
5
1
2
2
9
2
1
6
Часть 2. Анализ статистических данных средствами SPSS
5
6
Назначение, область применения и
характеристика пакета SPSS.
Представление данных в виде таблиц
и диаграмм
7
Методы описательной статистики.
14
2
4
8
8
Проверка гипотез и различные виды
анализа данных.
20
2
6
12
9
Измерение линейных связей, парная и
частная корреляция.
18
3
5
10
108
20
36
52
Всего по дисциплине
Формы контроля
Текущий контроль
-
1 аудиторная контрольная работа на компьютере (40 мин.);
-
2 домашних работы (20 часов самостоятельных занятий)
2
Промежуточный контроль
Одна домашняя работа по материалу первой части -8 часов самостоятельных
занятий.
Итоговый контроль
Зачет.
Структура итоговой оценки по учебной дисциплине:
Формы работы
Вклад в итоговую оценку (%)
Работа на практических занятиях
20
Аудиторная контрольная работа
30
Домашние задания
30
Тест на зачете
20
Базовые учебники
1. Практикум по экономической информатике: Учеб. Пособие: В 3-х ч. /Под ред. Е.Л. Шуремова, Н. А. Тимаковой, Е.А. Мамонтовой – М.:
Финансы и статистика; Перспектива, 2002 г.
2. Долженко В., Колесников Ю.. Microsoft Excel 2000 в подлиннике. С.Петербург: BHV, 1999 г.
3. Дэвид М. Левин, Дэвид Стефан, Тимоти С Кребиль, Марк Л. Беренсон.
Статистика для менеджеров с использованием MS Excel. 4 изд. М.:
Издательский дом Вильямс, 2004 г.
4. А.О. Крыштановский. Анализ социологических данных с помощью
пакета SPSS. М., издательский дом ГУ-ВШЭ, 2006
5. SPSS
для
Windows.
Руководство
пользователя.
Кн.1-6.
М.:
Статистические Системы и Сервис. 1996.
6. SPSS Base 9.0 Руководство по применению
7. SPSS Base 9.0 Руководство пользователя
Содержание программы
Часть 1. Экономические и статистические задачи в MS Excel
Тема 1. Моделирование в экономике
Язык VBA. Запись процедур при помощи макрорекордера. Модификация
процедур. Форматы представления данных. Основные операторы языка.
Создание пользовательского интерфейса. Использование элементов форм.
3
Моделирование задач макроэкономики при помощи средств VBA
Базовые учебники
Практикум по экономической информатике: Учеб. Пособие: Часть 3. - /Под
ред. Е.Л. Шуремова, Н. А. Тимаковой, Е.А. Мамонтовой – М.: Финансы и
статистика; Перспектива, 2002 г.
Т.Ю. Матвеева. Введение в макроэкономику. Учеб. пособие, М., Изд-во ГУ
ВШЭ, 2002 г.
Тема 2. Использование функций MS Excel для финансового анализа
Обзор финансовых функций MS Excel.
Решение задач с использованием финансовых функций.
Оптимизационные задачи в финансовом анализе.
Базовый учебник
В. Долженков, Ю. Колесников. Microsoft Excel 2000 в подлиннике. BHV- СанктПетербург, 1999 г. С. 76-190,193-214, 719-728, 842-844, 938-940
Тема 3. Автоматизация подготовки данных для проведения анализа
средствами SPSS
Переменные и наблюдения. Массивы.
Операторы VBA для работы с объектами MS Excel/
Базовый учебник
Практикум по экономической информатике: Учеб. Пособие: Часть 3. - /Под
ред. Е.Л. Шуремова, Н. А. Тимаковой, Е.А. Мамонтовой – М.: Финансы и
статистика; Перспектива, 2002 г.
Тема 4. Решение вероятностных задач в MS Excel
Основные понятия статистики. Функции и надстройки MS Excel,
связанные с описанием данных.
Основные понятия проверки гипотез. Применение z-теста и t-теста.
Функции MS Excel, используемые при проверке гипотез.
Проверка гипотез при решении экономических задач.
Базовый учебник
В. Долженков, Ю. Колесников. Microsoft Excel 2000 в подлиннике. BHV- СанктПетербург, 1999 г. С. 76-190,193-214, 719-728, 842-844, 938-940
Ливинь Д.М, Беренсон М.Л., Штефан Д. Статистика для менеджеров
Часть 2. Анализ статистических данных средствами SPSS
Тема 5. Назначение, область применения и характеристика пакета.
Назначение, цели и функции системы, инструментальные средства.
Оболочка SPSS. Состав пакета, учебник, система помощи. Содержание и
разделы главного меню. Преимущества системы по сравнению с электронными
таблицами.
4
Тема 6. Представление данных в виде таблиц и диаграмм
Окна вывода, окно редактирования данных. Панели инструментов.
Характеристика диалоговых окон. Набор статистических методов, типы
графиков.
Создание файла данных. Ввод данных через электронные таблицы.
Сохранение данных. Типы файлов. Редактирование, удаление, добавление
показателей. Определение переменных, меток, пропущенных значений. Ввод
новых наблюдений и новых переменных. Трансформация данных.
Построение диаграмм.
Сохранение результатов.
Тема 7. Методы описательной статистики.
Процедуры формирования подгрупп наблюдений или выборочных
совокупностей переменных и наблюдений. Просмотр и печать данных.
Представление
результатов:
агрегирование,
расчет
результирующих
показателей,
использование
функций,
ранжирование,
особенности
преобразований временных рядов.
Получение статистических характеристик распределения вероятностей
заданных значений переменных (гистограмм), процедура расчета частотной
таблицы. Элементы частотных таблиц и их интерпретация. Описательные
статистики
(суммарные
статистики,
характеристики
нормального
распределения). Идентификация ошибок в данных, шкалы измерения данных .
Дополнительная литература
1.
Макаров А.А., Тюрин Ю.Н. Статистический анализ на компьютере. М., Наука, 1997.
2.
Бююль А. SPSS: Искусство обработки информации. Анализ статистических данных и
восстановление скрытых закономерностей:Пер. с нем./ А. Бююль, П. Цефель. - М.;
СПб.; Киев: ДиаСофтЮП, 2001.
3.
SPSS statistical algorithms. 2nd ed. Chicago. SPSS Inc. 1991.
Тема 8. Проверка гипотез и различные виды анализа данных.
Разведочный анализ данных, способы представления результатов.
Графический анализ данных. Характеристики различных типов графика.
Способы просмотра графиков. Основные шаги редактирования графиков.
Назначение таблиц сопряженности. Структура и содержание элементов
таблицы, ее итоговых показателей. Особенности измерения связи для
номинальных,
порядковых
и
интервальных
шкал
переменных.
Последовательность построения таблиц и получения статистических критериев.
Дополнительная литература
1.
Макаров А.А., Тюрин Ю.Н. Статистический анализ на компьютере. М., Наука, 1997.
2.
Бююль А. SPSS: искуство обработки информации. Анализ статистических данных и
восстановление скрытых закономерностей:Пер. с нем./ А. Бююль, П. Цефель. - М.;
СПб.; Киев: ДиаСофтЮП, 2001.
3.
SPSS statistical algorithms. 2nd ed. Chicago. SPSS Inc. 1991.
Тема 9. Измерение линейных связей, парная корреляция.
Последовательность действий для получения уравнения линейной
регрессии. Выбор зависимой и независимой переменной и формы их
зависимости. Процедура получения параметров, проверка гипотез. Расчет
5
доверительных интервалов, выбор параметров уравнений и анализ
сопутствующих статистических показателей: коэффициент R-квадрат,
скорректированный R-квадрат, анализ вариации. Оценка предсказанных
значений и их стандартных ошибок. Прогноз. Варианты поиска нарушения
предпосылок
применения
математического
аппарата
(остатки,
взаимозависимость ошибок, нормальность).
Дополнительная литература
1.
Макаров А.А., Тюрин Ю.Н. Статистический анализ на компьютере. М., Наука, 1997.
2.
Бююль А. SPSS: искуство обработки информации. Анализ статистических данных и
восстановление скрытых закономерностей:Пер. с нем./ А. Бююль, П. Цефель. - М.;
СПб.; Киев: ДиаСофтЮП, 2001.
3.
SPSS statistical algorithms. 2nd ed. Chicago. SPSS Inc. 1991.
Тематика заданий по различным формам текущего
контроля:
Примерное содержание заданий
1) Построить диаграмму Steam and Leaf,
2) Проанализировать основные характеристики распределения (мода, смещение и
т.д.);
3) Построить и проанализировать ящичковую диаграмму, определить наличие
выбросов и экстремумов;
4) Оценить близость распределения к нормальному на основе графика Normal Q-Q
Plot, Q-Q Plot Detrended, критерия Колмогорова-Смирнова и следующих
характеристик распределения: остроты пика, смещения и соотношения их величин
и ошибок;
5) Оценить однородность дисперсиии на основе графика Spread-versus-level и
статистики Ливиня;
6) Построить таблицу сопряженности и определить наличие зависимости между
переменными, тесноту и направление связи.
7) Сравнить средние значения в группах.
Вопросы для оценки качества освоения дисциплины
1.
Как представляются данные в окне SPSS (переменные, наблюдения)?
2.
Что такое метка переменной, значение переменной, метка значения?
3.
Как выравниваются значения символьных переменных и значения числовых
переменных?
4.
Как прочитать данные из электронных таблиц MS Excel:
5.
Как определяется тип переменной при чтении электронных таблиц?
6.
При помощи какой команды можно рассчитать моду, квартили, процентили ?
6
7.
При помощи какой команды можно рассчитать среднее, медиану, стандартное
отклонение можно с помощью команды:
8.
В каких шкалах должны быть измерены переменные, для которых можно расcчитать
описательную статистику ?
9.
Для каких переменных можно построить частотную таблицу?
10. Что характеризуют показатели Std.Deviation, Range, Sum представляет собой сумму
всех значений переменной
11. Назовите показатель, который характеризует высоту пика кривой частотного
распределения
12. Назовите показатель, который характеризует асимметрию кривой частотного
распределения
13. Если Kurtosis >0, то кривая частотного распределения имеет более крутой пик, чем
кривая нормального распределения с тем же средним значением и стандартным
отклонением
14. Если Skewness >0, то кривая частотного распределения имеет более длинный правый
хвост, чем кривая нормального распределения с тем же средним значением и
стандартным отклонением
15. Какая команда позволяет отфильтровать наблюдения?
16. Как отобрать наблюдения, имеющие ненулевые значения числовой переменной?
17. Как рассчитать описательную статистику для некоторых, заранее заданных значений
переменной.
18. Можно ли проанализировать отдельно группы наблюдений и каким образом разбить на
группы всю совокупность данных?
19. Как показать на экране наблюдение с максимальным или минимальным значением
некоторой переменной?
20. Что такое системно-пропущенные значения и значения, пропущенные пользователем?
21. Как правильно сформировать статистическую совокупность, если необходимо
исключить из рассмотрения некоторые значения переменной
22. Можно ли строковую переменную преобразовать в числовую?
23. Можно ли объединять несколько критериев отбора
24. Какая команда позволяет вычислить новую переменную?
25. Как создать переменную, которая принимает случайные целочисленные значения?
26. Какие диаграммы показывают скошенность распределения?
27. Как графически определить моду распределения?
28. Как найти выбросы и экстремальные значения?
29. Как графически сравнить дисперсии в разных группах?
30. Как графически сравнить средние в разных группах?
31. Как осуществить проверку гипотезы?
32. При проверке статистических гипотез нулевая гипотеза отвергается или принимается,
альтернативная гипотеза отвергается или принимается?
7
33. Как осуществить проверку гипотезы о нормальности распределения
34. На основании каких статистик и графиков проверяется гипотеза о нормальности
распределения
35. На основании каких статистик и графиков проверяется гипотеза об однородности
дисперсии
36. Какие преобразования можно выбрать для стабилизации дисперсии
37. При каких обстоятельствах невозможна проверка однородности дисперсии?
38. Когда обязательно задание переменной в списке Factor List диалога Explore
39. Какая команда используется для сравнения средних значений переменных?
40. Какие статистики рассчитываются в одновыборочном тесте, в парном тесте и в тесте
для независимых выборок?
41. Для чего используется тест Ливиня при сравнении средних?
42. При сравнении средних доверительные интервалы строятся для среднего значения или
для разности средних значений?
Методические рекомендации (материалы)
преподавателю:
Методические материалы оформлены в виде приложения к программе.
Методические указания студентам:
Методические указания студентам приводятся в вариантах домашнего
задания.
Автор программы: _____________________________/ Ф.И.О./
Автор программы: _____________________________/Белоусова С.Н../
Автор программы: _____________________________/Бессонова И.А./
8