Программа итогового экзамена по дисциплине

“Экономико-статистический анализ в Excel”

для студентов 2 курса бакалавриата по направлению “Экономика”

(заочная форма обучения)

1. Понятие статистики. Этапы статистической обработки экспериментальных данных. Методы математической статистики, используемые в ходе статистического исследования

2. Классификация компьютерных средств анализа статистических данных. Возможности по анализу статистических данных специализированных статистических пакетов прикладных программ, статистических пакетов прикладных программ общего назначения, статистических модулей математических пакетов прикладных программ, статистических модулей (программных надстроек) табличных процессоров и баз данных.

3. Назначение инструмента "Генерация случайных чисел" и параметров его диалогового окна. Характеристика типовых законов распределения вероятностей, имитируемых с помощью инструмента "Генерация случайных чисел".

4. Особенности задания параметров типовых распределений вероятностей в окне инструмента "Генерация случайных чисел". Технология формирования псевдослучайных чисел в соответствии с дискретным законом, заданным пользователем.

5. Основные понятия выборочного статистического наблюдения (статистическое наблюдение, сплошное наблюдение, не сплошное наблюдение, выборочное наблюдение, наблюдение методом основного массива, монографическое обследование, генеральная совокупность, выборочная совокупность, объем совокупности).

6. Требования к выборке (понятие репрезентативности выборки и способы ее обеспечения, понятия случайных и систематических ошибок репрезентативности). Методы отбора элементов генеральной совокупности в выборку (простой случайный отбор, механический отбор, типический отбор, серийный отбор).

7. Возможности инструмента "Выборка" программной надстройки "Пакет анализа" по отбору элементов генеральной совокупности в выборку и назначение параметров его диалогового окна. Алгоритм формирования выборки механическим способом с помощью инструмента "Выборка" программной надстройки "Пакет анализа" в режиме "Метод выборки-Периодический". Алгоритм формирования выборки методом простого случайного повторного отбора с помощью инструмента "Выборка" программной надстройки "Пакет анализа" в режиме "Метод выборки-Случайный".

8. Назначение и технология работы со статистическими функциями для определения экстремальных значений выборки МАХ, МИН, МАКСА, МИНА, НАИБОЛЬШИЙ, НАИМЕНЬШИЙ.

9. Классификация, назначение, область применения и выражения для вычисления средних величин. Назначение и технология работы со статистическими функциями для вычисления степенных средних СРЗНАЧ, СРЗНАЧА, СРГЕОМ, СРГАРМ, УРЕЗСРЕДНЕЕ.

10. Назначение и технология работы со статистическими функциями для вычисления структурных средних значений МОДА и МЕДИАНА. Понятие и назначение квартиля вариационного ряда, а также выражение для его вычисления.

11. Классификация и назначение характеристик рассеивания случайной величины. Алгоритм вычисления среднего линейного отклонения вручную и с использованием статистической функции СРОТКЛ. Алгоритм вычисления суммы квадратов отклонений вручную и с использование статистической функции КВАДРОТКЛ.

12. Вычисление смещенных и несмещенных выборочных оценок дисперсии и среднего квадратического отклонения вручную и с использованием статистических функций ДИСП, ДИСПА, ДИСПР, ДИСПРА, СТАНДОТКЛОН, СТАНДОТКЛОНА, СТАНДОТКЛОНП, СТАНДОТКЛОНПА.

13. Понятия эксцесса и асимметрии теоретического распределения вероятностей и вычисление их выборочных значений вручную и с использованием статистических функций СКОС и ЭКСЦЕСС соответственно.

14. Назначение и выражения для вычисления выборочных характеристик положения, рассеивания и формы распределения вероятностей, рассчитываемых инструментом " Описательная статистика ". Назначение параметров диалогового окна "Описательная статистика".

15. Назначение статистических функций для подсчета количества значений признака в выборке с заданным свойством СЧËТ, СЧËТЗ, СЧËТЕСЛИ, СЧИТАТЬПУСТОТЫ, ЧАСТОТА.

16. Понятия, назначение и алгоритмы вычисления ранга, процентного ранга, перцентиля вручную и с использованием статистических функций РАНГ, ПРОЦЕНТРАНГ и ПЕРСЕНТИЛЬ и инструмента "Ранг и персентиль" программной надстройки "Пакет анализа".

17. Основные понятия интервального оценивания (интервальная оценка, точность оценки, доверительная вероятность, доверительные границы). Выражения для вычисления точности и интервальной оценки математического ожидания нормальной совокупности с известной дисперсией по заданной доверительной вероятности. Назначение статистических функций ДОВЕРИТ и ВЕРОЯТНОСТЬ.

18. Понятия гистограммы, кумулятивной кривой и диаграммы Парето и алгоритмы их построения вручную и с использованием инструмента "Гистограмма" программной надстройки "Пакет анализа".

19. Понятие полигона и алгоритм его построения вручную и с использованием инструмента "Мастер диаграмм" табличного процессора MS Excel в режиме "График".

20. Основные понятия статистической проверки статистических гипотез (статистическая гипотеза, проверка статистической гипотезы, основные виды гипотез, формулируемых в ходе статистической обработки данных, нулевая и альтернативная гипотезы, ошибки первого и второго родов, статистический критерий, уровень значимости критерия, мощность критерия, критическая область, критическая точка, логическая схема проверки статистической гипотезы).

21. Проверка статистической гипотезы о равенстве оценки математического ожидания заданному значению при известной дисперсии генеральной совокупности вручную и с использованием статистической функции ZTECT.

22. Проверка статистической гипотезы о модели закона распределения вероятностей на основе критерия согласия Пирсона вручную с использованием таблицы критических точек распределения Пирсона и с использованием статистической функции ХИ2ТЕСТ.

23. Проверка статистической гипотезы о равенстве математических ожиданий двух нормальных генеральных совокупностей с известными дисперсиями вручную с использованием таблицы значений функции Лапласа и с использованием инструмента "Двухвыборочный z-тест для средних".

24. Проверка статистической гипотезы о равенстве математических ожиданий двух нормальных генеральных совокупностей с неизвестными, но равными дисперсиями в случае малых независимых выборок вручную с использованием таблицы критических точек распределения Стьюдента, с использованием статистической функции ТТЕСТ и с использованием инструмента "Двухвыборочный t-тест с одинаковыми дисперсиями".

25. Проверка статистической гипотезы о равенстве математических ожиданий двух нормальных генеральных совокупностей с неизвестными и неравными дисперсиями вручную с использованием таблицы критических точек распределения Стьюдента, с использованием статистической функции ТТЕСТ и с использованием инструмента "Двухвыборочный t-тест с различными дисперсиями".

26. Проверка статистической гипотезы о равенстве математических ожиданий двух нормальных генеральных совокупностей с неизвестными дисперсиями по парным выборкам вручную с использованием таблицы критических точек распределения Стьюдента, с использованием статистической функции ТТЕСТ и с использованием инструмента "Парный двухвыборочный t-тест для средних".

27. Проверка статистической гипотезы о равенстве дисперсией двух нормальных генеральных совокупностей вручную с использованием таблицы критических точек распределения Фишера-Снедекора, с использованием статистической функции ФТЕСТ и с использованием инструмента "Двухвыборочный F-тест для дисперсии".

28. Основные понятия корреляционного анализа (функциональная, стохастическая и корреляционная зависимости, задачи корреляционного анализа, понятия и выражения для вычисления выборочных оценок числовых характеристик степени тесноты связи между двумя случайными переменными (ковариации, линейного коэффициента корреляции, коэффициента детерминации)).

29. Вычисление выборочной оценки ковариации вручную и с использованием статистической функции КОВАР. Вычисление выборочной оценки линейного коэффициента корреляции Пирсона вручную и с использованием статистических функций КОРРЕЛ и ПИРСОН. Вычисление выборочной оценки коэффициента детерминации вручную и с использованием статистической функции КВПИРСОН.

30. Вычисление выборочной оценки ковариационной матрицы вручную и с использованием инструмента "Ковариация". Вычисление выборочной оценки корреляционной матрицы вручную и с использованием инструмента "Корреляция".

31. Основные понятия регрессионного анализа (задачи и этапы регрессионного анализа, парная линейная регрессия, множественная линейная регрессия, множественная показательная регрессия).

32. Вычисление значения углового коэффициента наклона линии парной линейной регрессии к оси абсцисс вручную и с использованием статистической функции НАКЛОН. Вычисление значения свободного члена уравнения парной линейной регрессии вручную и с использованием статистической функции ОТРЕЗОК. Вычисление значения среднего квадратического отклонения расчетных значений результативного признака от соответствующих выборочных значений вручную и с использованием статистической функции СТОШУХ.

33. Аналитическое выравнивание и прогнозирование уровней моментного ряда динамики без периодической компоненты на основе множественной линейной регрессии вручную и с использованием статистической функции ТЕНДЕНЦИЯ.

 

 

а) основная литература:

1. Козлов А.Ю., Мхитарян В.С., Шишов В.Ф. Статистические функции MS Excel в экономико-статистических расчетах: учеб. пособие для вузов / Под ред. В.С. Мхитаряна. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. – 231 с.

2. Козлов А.Ю., Шишов В.Ф. Пакет анализа MS Excel в экономико-статистических расчетах: учеб. пособие для вузов / Под ред. В.С. Мхитаряна. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. – 139 с.

3. Макарова Н.В., Трофимец В.Я. Статистика в Excel: учеб. пособие. - М.: Финансы и статистика, 2002. – 368 с.

б) дополнительная литература:

1. Берк К., Кейри П. Анализ данных с помощью Microsoft Excel / Пер. с англ. - М.: Вильямс, 2005. – 560 с.

2. Вадзинский Р.Н. Статистические вычисления в среде Excel. Библиотека пользователя - СПб.: Питер, 2008. – 608 с.

3. Васильев А.А., Васильева Е.В. Классификация и назначение статистических функций и инструментов программной надстройки “Пакет анализа” табличного процессора MS Excel / Вопросы теории и практики автоматизированной обработки экономической информации: сб. науч. тр. – Тверь: Твер. гос. ун-т, 2006. – С. 16-33. (Режим доступа к электронному варианту: http://eco.tversu.ru/Doc/klassif_stat_funk_2006.pdf)

4. Гельман В.Я. Решение математических задач средствами Excel: Практикум. - СПб.: Питер, 2003. – 237 с.

5. Мидлтон М.Р. Анализ статистических данных с использованием Microsoft Excel для Office XP / Пер. с англ. - М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2005. – 296 с.

6. Минько А.А. Статистический анализ в MS Excel. - М.: Вильямс, 2004. – 448 с.

7. Прикладная статистика. Основы эконометрики: Учебник для вузов: В 2 т. - Т.1. Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Теория вероятностей и прикладная статистика. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. – 656 с.

8. Теория статистики: Учебник / Р.А. Шмойлова, В.Г. Минашкин, Н.А. Садовникова, Е.Б. Шувалова; Под ред. Р.А. Шмойловой. - М.: Финансы и статистика, 2003. – 656 с.

9. Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Анализ данных на компьютере / Под. ред. В.Э. Фигурнова. - М.: ИНФРА-М, 2003. – 544 с.

10. Чекотовский Э.В. Графический анализ статистических данных в Microsoft Excel 2000. - М.: Вильямс, 2002. – 464 с.

 

Контрольные задания для студентов 2 курса бакалавриата по направлению “Экономика” (заочная форма обучения)

Для выборок X и Y, соответствующих варианту из таблицы (вариант соответствует номеру в списке группы):

1) рассчитать вручную и с использованием инструмента “Описательная статистика” программной надстройки “Пакет анализа” 16 показателей описательной статистики (k=2, γ=0,95);

2) построить дискретный вариационный ряд частот вручную и с использованием инструмента Excel “Мастер сводных таблиц и диаграмм”;

3) изобразить полученный дискретный вариационный ряд частот вручную и с использованием инструмента Excel “Мастер диаграмм”;

4) построить дискретный вариационный ряд относительных частот вручную;

5) изобразить полученный дискретный вариационный ряд относительных частот вручную и с использованием инструмента Excel “Мастер диаграмм”;

6) построить интервальный вариационный ряд частот вручную;

7) построить гистограмму частот вручную и с использованием инструмента “Гистограмма” программной надстройки “Пакет анализа”;

8) найти выборочную ковариацию вручную и с использованием статистической функции КОВАР;

9) найти выборочный коэффициент корреляции вручную и с использованием статистической функции КОРРЕЛ;

10) найти эмпирическое уравнение линейной регрессии Y на X вручную и с использованием статистических функций НАКЛОН и ОТРЕЗОК (или ЛИНЕЙН).

 

Таблица

Варианты заданий

№	Выборки
	X
Y
	X
Y
	X
Y
	X
Y
	X
Y
	X
Y
	X
Y
	X
Y
	X
Y
	X
Y
	X
Y
	X
Y
	X
Y

Окончание таблицы

 

№	Выборки
	X
Y
	X
Y
	X
Y
	X
Y
	X
Y
	X
Y
	X
Y
	X
Y
	X
Y
	X
Y
	X
Y
	X
Y
	X
Y
	X
Y
	X
Y
	X
Y
	X
Y
	X
Y
	X
Y
	X
Y
	X
Y
	X
Y