Тематика теоретической части контрольной работы

в соответствии с вариантами заданий

1. Цели и задачи анализа данных, характеризующих социально- экономические явления и процессы. Общая характеристика и классификация методов обработки и ана­лиза экономической информации.

2. Основные технологические этапы анализа данных, их назначение и краткая характеристика. Представление исходных данных в виде матрицы «объекты- свойства».

3. Основные задачи, решаемые в процессе качественного анализа данных: информативное описание данных, группировка (классифи­кация) данных, анализ взаимосвязи свойств данных, распознавание образов. Содержательная и формальная постановка этих задач.

4. Вариационные ряды данных, числовые характеристики рядов. Методы визуализации вариационных рядов: полигоны, гистограм­мы, кумуляты, огивы. Анализ свойств данных на основе гистограмм.

5. Цели и задачи дескриптивного анализа данных в экономических исследованиях. Типы экономических задач, решаемых с примене­нием методов дескриптивного анализа.

6. Основные описательные статистики: средние величины и показа­тели вариации, способы их расчета.

7. Эмпирическая функция распределения, полигон и гистограмма.

8. Наиболее важные законы распределения, их свойства. Законы распределения: равномерное, нормальное (гауссово), Стьюдента, «хи-квадрат», экспоненциальное, Фишера.

9. Точечные оценки. Несмещенность, состоятельность и эффективность точечных оценок. Точечные оценки для математического ожидания и дисперсии. Оценивание параметров функции распределения.

10. Метод моментов. Метод наименьших квадратов. Метод максимального правдоподобия.

11. Теоретические основы выборочного метода. Генеральная и выбо­рочная совокупности. Способы формирования выборочных сово­купностей.

12. Понятие об ошибках выборки. Методика расчета средней и предельной ошибок выборки. Определение необходимой численности выборки. Определение объёма репрезентативной выборки для однородной и стратифицированной генеральной совокупности.

13. Понятие «статистическая гипотеза». Основные виды статисти­ческих гипотез в экономических исследованиях.

14. Статистические критерии проверки гипотез. Понятие «уровень значимости». Этапы проверки статистических гипотез.

15. Проверка гипотез о равенстве средних и дисперсий двух нормально распределенных генеральных совокупностей.

16. Хи-квадрат критерий Пирсона: проверка гипотезы о соответствии наблюдаемых значений предполагаемому распределению вероятностей (дискретному или непрерывному).

17. Проверка гипотез о вероятностной природе данных (стационарности, нормальности, независимости, однородности).

18. Практическое применение методов статистического анализа данных в экономических исследованиях и прикладных задачах.

19. Автоматизация статистического анализа данных на основе ППП.

20. Понятие «корреляционная взаимосвязь данных». Цели и зада­чи корреляционного и регрессионного анализа в экономических исследованиях и задачах.

21. Типы экономических задач, решаемых с применением методов корреляционно-регрессионного анализа.

22. Корреляционный анализ количественных показателей. Параметрические методы определения тесноты и направления связи показателей.

23. Коэффициент детерминации, линейный коэффициент корреляции. Оценка их значимости на основе критериев Фишера и Стьюдента. Частные коэффициенты корреляции.

24. Корреляционный анализ качественных показателей. Ранговые коэффициенты корреляции Спирмена и Кендалла.

25. Классическая модель регрессионного анализа, условия ее кор­ректного применения.

26. Проверка состоятельности коэффициентов регрессии: критерий Стьюдента, бета-коэффициенты.

27. Проверка состоятельности регрессионной модели в целом: критерий Фишера, коэффициент детерминации. Проверка наличия автокорреляции: критерий Дарбина–Уотсона.

28. Метод пошагового регрессионного анализа.

29. Однофакторный дисперсионный анализ с одинаковым числом испытаний на различных уровнях. Однофакторный дисперсионный анализ с различным числом испытаний на различных уровнях.

30. Двух- и многофакторный дисперсионный анализ. Критерий адекватности Фишера