Министерство образования и науки Российской Федерации
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования  «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана»
 (МГТУ  им. Н.Э. Баумана)

		Утверждаю
Первый проректор —
проректор по учебной работе
МГТУ им. Н.Э. Баумана
____________ Б.В. Падалкин
«___» _____________ 201_ г.
	
Факультет «Инженерный бизнес и менеджмент»
Кафедра ИБМ-2 «Экономика и организация производства»

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ "ПРИКЛАДНАЯ СТАТИСТИКА"

для направления подготовки 27.03.05 «Инноватика» 

бакалавра (профили: «Системы и инструменты управления инновациями», 
                        «Управление инновационной деятельностью», 
                                             «Управление инновациями в наукоемких производствах», 
                                  «Организация инновационных систем управления», 
                                        «Управление инвестициями наукоемких предприятий», 
                                      «Технологии международного предпринимательства») 

Авторы программы:
Проф., д.э.н., д.т.н., к.ф.-м.н. Орлов Александр Иванович, prof-orlov@mail.ru
Е.Н. Козлова, KozlovaEN@gmail.com 

Москва, 2017

Авторы программы:
А.И. Орлов						          _____________________ [подпись]

Е.Н. Козлова						          _____________________ [подпись]

Утверждена на заседании кафедры «ИБМ-2»
Протокол №___ от «_____» _________2017 г.
Заведующий кафедрой С.Г. Фалько		          _____________________ [подпись]

Декан факультета ИБМ
И.Н.Омельченко    					_____________________ [подпись]

Согласовано:

Начальник Управления образовательных стандартов и программ _______________ Гузева Т.А. 

Оглавление

1. ПЛАНИРУЕМЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ОБУЧЕНИЯ ПО ДИСЦИПЛИНЕ (МОДУЛЮ), СООТНЕСЕННЫЕ С ПЛАНИРУЕМЫМИ РЕЗУЛЬТАТАМИ ОСВОЕНИЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ПРОГРАММЫ
2. МЕСТО ДИСЦИПЛИНЫ В СТРУКТУРЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ПРОГРАММЫ
3. ОБЪЕМ ДИСЦИПЛИНЫ
4. СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ, СТРУКТУРИРОВАННОЕ ПО ТЕМАМ (РАЗДЕЛАМ) С УКАЗАНИЕМ ОТВЕДЕННОГО НА НИХ КОЛИЧЕСТВА АКАДЕМИЧЕСКИХ ИЛЛИ АСТРОНОМИЧЕСКИХ ЧАСОВ И ВИДОВ УЧЕБНЫХ ЗАНЯТИЙ
5. ПЕРЕЧЕНЬ УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДЛЯ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ СТУДЕНТОВ
6. ФОНД ОЦЕНОЧНЫХ СРЕДСТВ ДЛЯ ПРОВЕДЕНИЯ ТЕКУЩЕЙ И ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ СТУДЕНТОВ ПО ДИСЦИПЛИНЕ
7. ПЕРЕЧЕНЬ ОСНОВНОЙ И ДОПОЛНИТЕЛЬНОЙ УЧЕБНОЙ ЛИТЕРАТУРЫ, НЕОБХОДИМОЙ ДЛЯ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ
8. ПЕРЕЧЕНЬ РЕСУРСОВ СЕТИ ИНТЕРНЕТ, РЕКОМЕНДУЕМЫХ ДЛЯ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ ПРИ ОСВОЕНИИ ДИСЦИПЛИНЫ
9. МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ ДЛЯ СТУДЕНТОВ ПО ОСВОЕНИЮ ДИСЦИПЛИНЫ
10. ПЕРЕЧЕНЬ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ, ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ПРИ ИЗУЧЕНИИ ДИСЦИПЛИНЫ, ВКЛЮЧАЯ ПЕРЕЧЕНЬ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ И ИНФОРМАЦИОННЫХ СПРАВОЧНЫХ СИСТЕМ
11.  ОПИСАНИЕ МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЙ БАЗЫ, НЕОБХОДИМОЙ ДЛЯ ИЗУЧЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

1. ПЛАНИРУЕМЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ОБУЧЕНИЯ ПО ДИСЦИПЛИНЕ (МОДУЛЮ), СООТНЕСЕННЫЕ С ПЛАНИРУЕМЫМИ РЕЗУЛЬТАТАМИ ОСВОЕНИЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ПРОГРАММЫ

Введение. Настоящая рабочая программа дисциплины устанавливает минимальные требования к знаниям и умениям студента, а также определяет содержание и виды учебных занятий и отчетности.
Программа разработана в соответствии с:
•	Самостоятельно устанавливаемым образовательным стандартом (СУОС) высшего образования по направлению подготовки 27.03.05_02 «Инноватика»;
•	Основной профессиональной образовательной программой по направлению подготовки 27.03.05_02 «Инноватика»;
•	Учебным планом МГТУ им. Н.Э. Баумана по направлению подготовки 27.03.05_02 «Инноватика».

При освоении дисциплины планируется формирование компетенций, предусмотренных основной профессиональной образовательной программой на основе ФГОС ВО по направлению подготовки 27.03.05_02 «Инноватика» уровень бакалавриата (профили «Системы и инструменты управления инновациями», «Управление инновационной деятельностью», «Управление инновациями в наукоемких производствах», «Организация инновационных систем управления», «Управление инвестициями наукоемких предприятий», «Технологии международного предпринимательства»): 
(ОПК-7) Способность применять знания математики, физики и естествознания, химии и материаловедения, теории управления и информационные технологии в инновационной деятельности;
(ПК-4) Способность анализировать проект (инновацию) как объект управления;
(ПК-10) Способность спланировать необходимый эксперимент, получить адекватную модель и исследовать ее;
(ПК-15) Способность конструктивного мышления, применять методы анализа вариантов проектных, конструкторских и технологических решений для выбора оптимального варианта.
Для категорий «знать, уметь, владеть» планируется достижение следующих результатов обучения (РО), вносящих на соответствующих уровнях вклад в формирование компетенций, предусмотренных основной профессиональной образовательной программой (табл. 1). 

Таблица 1. Результаты обучения

Компетенция	Код по ФГОС ВО	Результаты обучения (РО)

Дескрипторы – основные признаки освоения компетенций (показатели достижения результата обучения, которые студент может продемонстрировать)	Формы и методы обучения, способствующие формированию и развитию компетенции	
Способность применять знания математики, физики и естествознания, химии и материаловедения, теории управления и информационные технологии в инновационной деятельности	ОПК-7	Знать: 
1.	основные понятия теории статистики; 
2.	базовые идеи, модели, методы и результаты в области сбора и анализа статистических данных
Уметь: 
Спланировать, организовать и провести статистическое исследование
Владеть: 
навыками поиска и анализа статистических данных
	Лекции
Семинары
Лабораторные работы
Самостоятельная работа

Способность анализировать проект (инновацию) как объект управления	ПК-4	Знать: 
1.	основные статистические методы анализа эмпирических экономических данных; 
2.	базовые идеи, модели, методы и результаты в области сбора и анализа статистических данных;
3.	основные статистические показатели, в том числе средние величины (степенные и структурные средние, средние по Коши, средние по Колмогорову) и показатели вариации;
Уметь: 
1.	строить статистические модели;
2.	применять методы описания и анализа статистических данных
Владеть: 
навыками проведения первичной обработки данных, построения таблиц, диаграмм, сводок и группировок, рядов распределения, расчета основных статистических показателей; 	Лекции
Семинары
Лабораторные работы
Самостоятельная работа

Способность конструктивного мышления, применять методы анализа вариантов проектных, конструкторских и технологических решений для выбора оптимального варианта	ПК-15	Знать: 
1.	основные статистические показатели, в том числе средние величины (степенные и структурные средние, средние по Коши, средние по Колмогорову) и показатели вариации;
2.	основные подходы к статистическому изучению взаимосвязи и динамики социально-экономических явлений; 
3.	определения и примеры построения экономических индексов.
Уметь:
1.	применять методы описания и анализа статистических данных;
2.	проводить эконометрический анализ результатов выборочных исследований;
Владеть:
навыками построения и анализа рядов динамики, использования коэффициентов корреляции и индексов.
	Лекции
Семинары
Лабораторные работы
Самостоятельная работа

2. МЕСТО ДИСЦИПЛИНЫ В СТРУКТУРЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ПРОГРАММЫ

Дисциплина входит в базовую часть блока 1 "Дисциплины, модули" образовательной программы бакалавриата по направлению подготовки 27.03.05_02 «Инноватика».

Изучение дисциплины предполагает предварительное освоение следующих дисциплин учебного плана:
•	«Основы теории вероятностей и математической статистики»,
•	«Экономика предприятия»,
•	«Микроэкономика».
Освоение данной дисциплины необходимо как предшествующее для следующих дисциплин образовательной программы:
•	Эконометрика
•	Анализ инновационных проектов
•	Контроллинг инновационных и инвестиционных проектов
•	Бизнес-планирование и прогнозирование,
•	Управление проектами,
•	Управление инвестициями,
•	Стратегический менеджмент,
•	Управление рисками, 
•	Выпускная квалификационная работа бакалавра.

Освоение учебной дисциплины связано с формированием компетенций с учетом матрицы компетенций ОПОП по направлению подготовки 27.03.05_02 «Инноватика».

3. ОБЪЕМ ДИСЦИПЛИНЫ
Общий объем дисциплины составляет 3 зачетных единицы (з.е.), в том числе 1 семестр - 3 з.е., 175 академических часолв. 

Таблица 2. Объём дисциплины по видам учебных занятий (в часах)

Виды учебной работы	Объем в часах по семестрам	
	Всего	1
семестр	
 Объем дисциплины		
1. Аудиторная работа (всего)	68	68	
•	лекции	34	34	
•	семинары 	17	17	
•	лабораторные работы	17	17	
2. Самостоятельная работа обучающихся (СРС) (всего)	107	107	
•	Проработка учебного материала лекций	9	9	
•	Подготовка к семинарам 	5	5	
•	Подготовка к лабораторным работам и написание отчета	2	2	
•	Подготовка к рубежному контролю, контрольной работе	9	9	
•	Выполнение домашнего задания	30	30	
•	Подготовка к экхамену	30	30	
•	Другие виды самостоятельной работы 
(проработка учебно-методической литературы)	22	22	
Вид промежуточной аттестации обучающегося 		Экзамен	

4. СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ, СТРУКТУРИРОВАННОЕ ПО ТЕМАМ (РАЗДЕЛАМ) С УКАЗАНИЕМ ОТВЕДЕННОГО НА НИХ КОЛИЧЕСТВА АКАДЕМИЧЕСКИХ ИЛИ АСТРОНОМИЧЕСКИХ ЧАСОВ И ВИДОВ УЧЕБНЫХ ЗАНЯТИЙ

Таблица 3. 
№
п/п	Тема/
раздела/
модуля	Виды занятий,
часы	Активные 
и интерактивные 
формы 
проведения занятий	Компетенция по ФГОС, закрепленная за темой	
		Л	С	ЛР	СР	Форма 
проведения 
занятий	часы		
	Модуль 1. Описание статистических данных	10	4	4	25		8		
1.1	Предмет, метод и задачи статистики. История развития статистики.
Теоретические основы и методология статистики	2	1	1	5			ОПК-7	
1.2	Статистическое наблюдение (сбор статистической информации)	3	1	2	8	Проведение реального статистического исследования на примере малой/средней выборки	8	ПК-4, ПК-15	
1.3	Формы представления статистических данных: таблицы и графики	3	1	1	4			ОПК-7	
1.4	Статистическая сводка и группировка	4	1	1	8			ОПК-7, 
ПК-10	
	
	Модуль 2. Выборочные исследования 	10	3	5	25		6		
2.1	Статистические показатели	1	1		6			ОПК-7	
2.2	Средние величины	3	2		6			ПК-4, ПК-15	
2.3	Показатели вариации и анализ статистических распределений	2	1		4			ОПК-7 
ПК-10	
2.4	Статистическое изучение взаимосвязи явлений	4	1	5	9	Изучение взаимосвязей на примере реальных статистических данных	6	ПК-15	
	Модуль 3. Временные ряды и и метод наименьших квадратов	14	10	8	27				
3.1	Основные понятия и характеристики временных рядов (рядов динамики)	2	1	1	6			ПК-15	
3.2	Методы сглаживания временных рядов (включая метод наименьших квадратов)	6	5	5	11	Аналитическое выравнивание ряда динамики и прогноз развития явления по актуальным статистическим данным	6	ПК-10	
3.3	Индекс инфляции Индексы Э. Ласпейреса, Г. Пааше, И. Фишера	6	4	2	10			ПК-4, ПК-10	
	Модуль 4 Экзамен				30				
	ИТОГО	34	17	17	107				

Содержание дисциплины, структурированное по разделам (темам)

Модуль 1. Описание статистических данных
1.1	Предмет, метод и задачи статистики. История развития статистики.
Теоретические основы и методология статистики
Статистика как наука. История развития взглядов на статистику. Основные понятия статистики – объект, единица наблюдения, статистическая методология.
Лекции	2 ак. часа
Семинары	1 ак. час
Проработка лекционного материала	4 ак. часа
1.2	Статистическое наблюдение (сбор статистической информации)
Определение, формы и виды проведения статистического наблюдения. Отчетность и специально организованное статистическое наблюдение. Органы государственной статистики в РФ.
Лекции	4 ак. часа
Семинары	2 ак. Часа
Лабораторные работы	8 ак. часов
Проработка лекционного материала	8 ак. часов
1.3	Формы представления статистических данных: таблицы и графики
Табличное представление данных. Виды таблиц. Графическая форма представления данных. Виды графиков, диаграммы.
Лекции	2 ак. часа
Семинары	1 ак. час
Проработка лекционного материала	4 ак. часа
1.4	Статистическая сводка и группировка
Определение, классификация статистической группировки. Группировка дискретных и интервальных данных. Комбинационная группировка. Вторичная группировка.
Лекции	4 ак. часа
Семинары	4 ак. часа
Подготовка домашнего задания	8 ак. часов
Модуль 2. Выборочные исследования
2.1	Статистические показатели
Абсолютные и относительные статистические показатели. Классификация показателей. Пример системы показателей анализа деятельности предприятия.
Лекции	2 ак. часа
Семинары	1 ак. час
Проработка лекционного материала	6 ак. часов
2.2	Средние величины
Алгебраические и структурные средние. Степенное среднее. Средние для дискретных и интервальных рядов. 
Лекции	4 ак. часа
Семинары	2 ак. часа
Проработка лекционного материала	2 ак. часа
Подготовка домашнего задания	4 ак. часа
2.3	Показатели вариации и анализ статистических распределений
Анализ распределений. Показатели центра распределения, формы распределения, вариации (разброса).
Лекции	2 ак. часа
Семинары	1 ак. час
Проработка лекционного материала	2 ак. часа
Подготовка домашнего задания	6 ак. часов
2.4	Статистическое изучение взаимосвязи явлений
Основы дисперсионного и корреляционного анализа. Виды дисперсий. Коэффициенты корреляции и связи качественных признаков.
Лекции	4 ак. часа
Семинары	1 ак. час
Лабораторные работы	4 ак. часа
Проработка лекционного материала	3 ак. часа
Подготовка домашнего задания	7 ак. часов
Модуль 3. Временные ряды и изучение динамики социально-экономических явлений
3.1	Основные понятия и характеристики временных рядов (рядов динамики)
Определение, классификация временных рядов. Сопоставимость временных рядов. Показатели анализа временных рядов – цепные, базисные, средние.
Лекции	2 ак. часа
Семинары	1 ак. час
Проработка лекционного материала	1 ак. час
Подготовка домашнего задания	5 ак. час
3.2	Методы сглаживания временных рядов (включая метод наименьших квадратов)
«Механические» и аналитические методы сглаживания (выравнивания) временных рядов. Метод наименьших квадратов – сферы, алгоритм применения для анализа и прогнозирования статистических данных. 
Лекции	4 ак. час
Семинары	1 ак. час
Лабораторные работы	5 ак. часов
Проработка лекционного материала	4 ак. часа
Подготовка домашнего задания	4 ак. часа
3.3	Индексы  Э. Ласпейреса, Г. Пааше, И. Фишера. Индекс инфляции
Понятие индекса. Виды индексов. Система взаимосвязанных индексов. Динамика изменения цен на потребительские товары. Индекс инфляции (потребительских цен).
Лекции	4 ак. часа
Семинары	2 ак. часа
Проработка лекционного материала	8 ак. часов

5. ПЕРЕЧЕНЬ УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДЛЯ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ СТУДЕНТОВ

Для обеспечения самостоятельной работы студентов по дисциплине сформирован методический комплекс, включающий следующие учебно-методических материалы.
1.	Программа курса.
2.	Курс лекций, разработанный ведущими преподавателями МГТУ им. Н.Э. Баумана в электронном виде, раздаваемый студентам на первом занятии и обеспечивающий их самостоятельную работу.
3.	Методические указания по выполнению домашних заданий.
4.	Комплект индивидуальных домашних заданий по дисциплине.
5.	Набор вопросов и заданий для самоконтроля усвоения материала дисциплины, текущего и промежуточного контроля 
6.	Дополнительные раздаточные учебные материалы с иллюстративной и вспомогательной информацией по дисциплине. 
7.	Список адресов сайтов сети Интернет (на русском и английском языках), содержащих актуальную информацию по теме дисциплины.

Материалы учебно-методического комплекса рассылаются студентам по электронной почте. Ссылки на учебные издания, входящие в методический комплекс, приведены в перечне основной и дополнительной учебной литературы, необходимой для освоения дисциплины (раздел 7). 
Дополнительные материалы перечислены в перечне ресурсов сети интернет, рекомендуемых для самостоятельной работы при освоении дисциплины (раздел 8).
Студенты получают доступ к этим материалам на первом занятии по дисциплине. 

6. ФОНД ОЦЕНОЧНЫХ СРЕДСТВ ДЛЯ ПРОВЕДЕНИЯ ТЕКУЩЕЙ И ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ СТУДЕНТОВ ПО ДИСЦИПЛИНЕ

Фонд оценочных средств (ФОС) для проведения текущей и промежуточной аттестации обучающихся по дисциплине базируется на перечне компетенций с указанием этапов их формирования в процессе освоения образовательной программы (раздел 1). ФОС должен обеспечивать объективный контроль достижения всех результатов обучения, запланированных для дисциплины.
ФОС включает в себя:
•	описание показателей и критериев оценивания компетенций на различных этапах их формирования, описание шкал оценивания;
•	методические материалы, определяющие процедуры оценивания знаний, умений, навыков и (или) опыта деятельности, характеризующих этапы формирования компетенций.
•	типовые контрольные задания или иные материалы, необходимые для оценки знаний, умений и уровня овладения формирующимися компетенциями в процессе освоения дисциплины (тематика заданий текущего контроля, вопросы для оценки качества освоения дисциплины, примеры заданий промежуточного / итогового контроля);
Контроль освоения дисциплины производится в соответствии с Положением о проведении текущего контроля успеваемости и промежуточной аттестации студентов МГТУ им. Н.Э. Баумана.
ФОСы являются приложением к данной программе дисциплины.

ФОС по дисциплине содержит следующие оценочные средства, позволяющие оценить знания, умения и уровень приобретенных компетенций при текущем и промежуточном контроле, разбитые по темам / разделам / модулям дисциплины:
•	индивидуальные задания расчетно-графического типа;
•	индивидуальные задания для выполнения контрольных работ; 
•	задания для выполнения и вопросы для защиты лабораторных работ;
•	вопросы к экзамену.

Типовое задание для контрольной работы
по дисциплине Прикладная статистика
Тема Описание данных
Задание 1 Для целей исследования успеваемости группы студентов назовите:
- объект исследования, единицу исследования
- не менее 5-ти существенных признаков, подлежащих регистрации в ходе наблюдения.
Задание 2.1 Произведите группировку исходных данных – тарифные разряды 16-ти рабочих:
5,6,6,8,3,4,4,5,6,5,6,7,4,4,5,4. 
2.2Добавьте данные (произведите расчеты и занесите в таблицу) так, чтобы группировка приняла черты структурной группировки.
Задание 3. Произведите группировку исходных данных с равными интервалами (выручка предприятия за год, млн. руб.): 105, 158, 280,465, 315, 532, 251, 430, 585, 348, 263, 310.
Задача 4.1 Произведите классификацию признаков, указанных в Задании 1, на количественные и качественные.  
4.2 Укажите, есть ли среди указанных признаков альтернативные признаки. Если есть, назовите таковые.

Комплект Домашних заданий в 2-х чч. (см. ФОС, Приложения 1 и 2)
Комплект заданий к выполнению лабораторных работ (см. ФОС):
1.	Лабораторная работа №1 – Приложение 3
2.	Лабораторная работа №2 – Приложение 4
3.	Лабораторная работа №3 – Приложение 5

Вопросы к экзамену по дисциплине Прикладная статистика

	1. Первая статистическая публикация – описание процедуры и результатов переписи военнообязанных в книге «Числа» Ветхого Завета. Методологическая несостоятельность Росстата по сравнению с Библией. 
	2. Основные этапы развития представлений о статистике. Шекспир, государствоведение, Наполеон. Определение Б.В. Гнеденко. 
	3. Прикладная статистика – наука о том, как обрабатывать данные. Данные – любой вид зарегистрированной информации. Статистическая совокупность, генеральная совокупность, выборочная совокупность (выборка), их единицы. Современный этап - "большие данные" (пример - РИНЦ).
	4. Признак – функция, определенная для единиц совокупности, значение признака – значение этой функции. Примеры значений признаков – числа, градации из некоторого множества (упорядоченные градации – порядковые признаки, неупорядоченные – номинальные признаки, два возможных значения - альтернативные (дихотомические, бинарные) признаки). 
	5. Выборка – 1) часть генеральной совокупности, 2) реализации (т.е. значения для определенного элементарного исхода) независимых одинаково распределенных случайных величин. Объем выборки. 
	6. Таблицы выборочных распределений. Данные с повторами (сгруппированные данные)
	7. Вариационный ряд. 
	8. Выборочное среднее арифметическое и математическое ожидание. Закон больших чисел. Расчет выборочного среднего арифметического по сгруппированным данным.
	9. Основные понятия теории статистического оценивания: состоятельные и несмещенные оценки (на примере выборочного среднего арифметического как оценки математического ожидания). 
	10. Выборочная и теоретическая дисперсии. Несмещенная оценка теоретической дисперсии. Две формулы для расчета выборочной дисперсии.
	11. Выборочное среднее квадратическое отклонение и его аналог - теоретическое среднее квадратическое (среднее квадратичное, стандартное) отклонение.
	12. Выборочный и теоретический коэффициенты вариации.
	13. Минимум, максимум и размах как выборочные характеристики.
	14. Мода выборки и амплитуда моды.
	15. Выборочная медиана и теоретическая медиана.
	16. Выборочные и теоретические верхний квартиль, нижний квартиль и межквартильное расстояние.
	17. Расчет средних характеристик (средней арифметической, медианы, моды) заработной платы для условного предприятия. 
	18. Выборочные моменты. Показатели асимметрии и эксцесса.
	19. Данные с повторами (сгруппированные данные) и соответствующие варианты формул для расчета выборочных характеристик.
	20. Непосредственный анализ статистических данных. Сравнение объемов выпуска продукции в РФ за 1990 г. и 2016 г. 
	21. Динамика макроэкономических характеристик РФ в 1990-2016 гг. 
	22. Динамика доли государства в экономике в ХХ в.
	23. Демографическая статистика. Демографические прогнозы.
	24. Эмпирическая функция распределения. График эмпирической функции распределения. Свойства эмпирической функции распределения. Теорема Гливенко. 
	25. Статистика Колмогорова и ее распределение.
	26. Основные идеи теории проверки статистических гипотез. Уровень значимости и мощность критерия. Лемма Неймана - Пирсона.
	27. Критерий Колмогорова – критерий согласия с заданным фиксированным распределением. 
	28. Статистика омега-квадрат (Крамера - Мизеса - Смирнова) и ее распределение.
	29. Критерий согласия с заданным фиксированным распределением на основе статистики омега-квадрат (Крамера - Мизеса - Смирнова).
	30. Гистограммы. Формула Стерджесса.
	31. Непараметрические ядерные оценки плотности.
	32. Прикладная статистика как наука о том, как обрабатывать данные - результаты наблюдений, измерений, испытаний, анализов, опытов. Статистические технологии. Десять основных этапов прикладного статистического исследования.
	33. Необходимость выборочных исследований.
	34. Биномиальная и гипергеометрическая модели выборки, их близость в случае большого объема генеральной совокупности по сравнению с выборкой. 
	35. Построение выборочной функции ожидаемого спроса и расчет оптимальной розничной цены при заданной оптовой цене (издержках). 
	36. Интервальное оценивание выборочной доли. Вывод формул.
	37. Метод проверки гипотезы о равенстве долей.
	38. Среднее арифметическое и его свойства. Сумма всех отклонений индивидуальных значений от выборочной средней арифметической. Изменение среднего арифметического при изменении всех значения варьирующего признака на одну и ту же величину. 
	39. Оптимизационные задачи, решениями которых являются выборочное среднее арифметическое и математическое ожидание. Разложение средних квадратов ошибки (теоретического и выборочного).
	40. Среднее геометрическое. Свойства среднего геометрического. Неравенство между средним арифметическим и средним геометрическим. Изменение среднего геометрического при умножении усредняемых величин на константу. Переход к среднему арифметическому путем логарифмирования.
	41. Среднее квадратическое и среднее гармоническое.
	42. Степенное среднее и его частные случаи. Среднее геометрическое как предел степенных средних. Изменение степенного среднего при умножении усредняемых величин на константу.
	43. Среднее по Коши и его частные случаи. Члены вариационного ряда как средние по Коши.
	44. Оптимизационная задача, решением которой является выборочная медиана (при нечетном объеме выборки) и интервал между левой и правой медианами (при четном объеме выборки).
	45. Средние по Колмогорову – определение и частные случаи. Степенные средние и среднее геометрическое как частные случаи средних по Колмогорову.
	46. Взвешенные средние по Колмогорову (I типа – построенные по выборке, и II типа – построенные по вариационному ряду) и их частные случаи.  
	47. Эмпирическое распределение. Выборочная медиана как медиана эмпирического распределения (при четном объеме выборки n = 2k – интервал от k-го до (k+1)-го члена вариационного ряда). 
	48. Взвешенная медиана I типа (медиана случайной величины, вероятности совпадения которой с элементами выборки заданы) и взвешенная медиана II типа (медиана случайной величины, вероятности совпадения которой с членами вариационного ряда заданы). 
	49. Основные понятия теории измерений. Определения, примеры, группы допустимых преобразований для шкал наименований, порядка, интервалов, отношений, разностей, абсолютной. Требование устойчивости (инвариантности) статистических выводов относительно допустимых преобразований шкал.
	50. Средние по Коши, результат сравнения которых устойчив в порядковой шкале. 
	51. Средние по Колмогорову, результат сравнения которых устойчив в шкалах интервалов и отношений. 
	52. Показатели разброса. Особая роль дисперсии. 
	53. Внутригрупповая дисперсия и межгрупповая дисперсия. Разложение общей дисперсии на внутригрупповую и межгрупповую (разложение дисперсий Р.А. Фишера). Однофакторный дисперсионный анализ и распределение Фишера.
	54. Выборочный и теоретический линейные парные коэффициенты корреляции К. Пирсона и их свойства.
	55. Выборочный коэффициент ранговой корреляции Спирмена.
	56. Вероятностно-статистические модели временных рядов. Математическое ожидание, дисперсия, автокорреляционная функция. Стационарные временные ряды. 
	57. Временные ряды (ряды динамики). Тренд, периодические колебания, случайные отклонения. Моментные и интервальные ряды. Полные и неполные ряды. Ряды абсолютных показателей и ряды относительных показателей. Графики.
	58. Основные показатели (характеристики) временных рядов (рядов динамики). Абсолютный прирост. Темп роста. Темп прироста. Цепные показатели и базисные показатели.
	59. Сглаживание временных рядов (рядов динамики). Метод укрупненных интервалов. 
	60. Скользящие средние.
	61. Сглаживание временных рядов (рядов динамики) методом наименьших квадратов. Детерминированная постановка задачи минимизации. Метод наименьших квадратов (в сравнении с графическим методом, методом наименьших модулей (Лежандр) и методом минимизации максимального уклонения (Чебышёв). Подход метода наименьших квадратов к оцениванию параметров. Решение для случая линейного тренда. Пример восстановления линейной зависимости с помощью таблицы.
	62. Восстановленные значения и оценка точности восстановления функции методом наименьших квадратов. Критерий правильности расчетов. 
	63. Вероятностно-статистическая модель порождения данных в методе наименьших квадратов. Оценка остаточной дисперсии. Точечный и интервальный прогноз. 
	64. Метод наименьших квадратов для модели, линейной по параметрам. Оценивание коэффициентов многочлена. Пакеты программ. Преобразования переменных. 
	65. Метод наименьших квадратов в случае нескольких независимых переменных (регрессоров). Оценивание параметров функции Кобба-Дугласа. Интерпретация результатов сравнения восстановленных и исходных значений производственной функции.
	66. Оценивание динамики потребительских цен на товары и услуги. Краткая история инфляции в России (1990-2016). Индивидуальные индексы. Весовые коэффициенты, задаваемые потребительской корзиной. Индекс потребительских цен (индекс инфляции).
	67. Теорема умножения для индекса инфляции. Средний индекс (темп) инфляции. Годовая и среднемесячная инфляция.
	68. Теорема сложения для индекса инфляции. 
	69. Применения индекса инфляции. Приведение к сопоставимым ценам. Реальные проценты платы за депозит. Реальные проценты платы за кредит. Оценка прожиточного минимума по методу Оршански. 
	70. Примеры инфляционных процессов в различных странах и в различные времена. Инфляция в Германии в 1922 г.
	71. Курс доллара в сопоставимых ценах. Международные сопоставления на основе паритета покупательной способности.
	72. Виды инфляции: спроса, издержек, административная.
	73. Индекс –показатель сравнения двух состояний одного и того же явления. Индивидуальный индекс. Сводный (общий) индекс. Отчетные данные и базисные данные. Индекс как показатель центральной тенденции (индекс средний из индивидуальных). Примеры.
	74. Индексы Ласпейреса, Пааше, Ирвинга Фишера.
	75. Развитие статистики в России. Земская статистика. Вред решений Всесоюзного совещания статистиков 1954 г. 
	76. Структура современной статистической науки (математическая статистика – прикладная статистика – статистические методы в предметных областях).
	77. Этапы развития прикладной математической статистики. Описательная статистика (до 1900 г.) - тексты, таблицы, графики, отдельные расчетные приемы (выборочное среднее арифметическое, МНК). 
	78. Параметрическая статистика (1900 – 1933) - модели параметрических семейств распределений – нормальных, гамма и др., теория оценивания параметров и проверки гипотез. 
	79. Непараметрическая статистика (1933 – 1979) - произвольные непрерывные распределения, непараметрические методы оценивания и проверки гипотез. 
	80. Нечисловая статистика (с 1979) - выборка состоит из элементов произвольных пространств, использование показателей различия и расстояний.
	81. Деление статистики по виду данных: статистика случайных величин, многомерный статистический анализ, статистика временных рядов и случайных процессов, нечисловая статистика.

7. ПЕРЕЧЕНЬ ОСНОВНОЙ И ДОПОЛНИТЕЛЬНОЙ УЧЕБНОЙ ЛИТЕРАТУРЫ, НЕОБХОДИМОЙ ДЛЯ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

7.1 Основная литература по дисциплине
1. Орлов А.И. Прикладная статистика. Учебник для вузов. — М.: Экзамен, 2006. — 672 с.
2. Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование: учебник: в 3 ч. Ч.3. Статистические методы анализа данных. - М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2012. - 624 с.

7.2 Дополнительные учебные материалы
1. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики: учебник для вузов / Елисеева И. И., Юзбашев М. М.; под ред. Елисеевой И. И. - Издание 5-е, перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 2006. - 656 с.
2. Ефимова М. Р., Ганченко О. И., Петрова Е. В.    Практикум по общей теории статистики / Ефимова М. Р., Ганченко О. И., Петрова Е. В. - 3-е изд. - М. : ИНФРА-М, 2014. - 368 с. 
3. Орлов А.И. Эконометрика. Изд. 4-е, доп. и перераб. Учебник для вузов. Гриф УМО. — Ростов-на-Дону: Феникс, 2009. — 572 с. http://www.bmstu.ru/ps/~orlov/
4. Г.В. Русанова, Л.С. Горчакова, Н.С. Загонова Задачник по дисциплине «Экономическая статистика» (Методические укзаания). – М., МГТУ им. Н.Э Баумана. 2003.- 70 с.

8. ПЕРЕЧЕНЬ РЕСУРСОВ СЕТИ ИНТЕРНЕТ, РЕКОМЕНДУЕМЫХ ДЛЯ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ ПРИ ОСВОЕНИИ ДИСЦИПЛИНЫ 

1.	http://www.gks.ru/ – Росстат.
2.	http://orlovs.pp.ru — сайт «Высокие статистические технологии».
3.	http://ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html - библиотека Лаборатории экономико-математических методов в контроллинге на сайте факультета «Инженерный бизнес и менеджмент» МГТУ им. Н. Э. Баумана.
4.	http://zldm.ru/ - сайт журнала «Заводская лаборатория».

9. МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ ДЛЯ СТУДЕНТОВ ПО ОСВОЕНИЮ ДИСЦИПЛИНЫ 

Преподавание дисциплины основано на личностно ориентированной технологии образования, сочетающей два равноправных аспекта этого процесса: обучение и учение. С учетом этого, в учебные материалы дисциплины включена  информация  нескольких видов:
•	информация, отражающая мировой, постоянно обновляющийся опыт в предметной области,
•	информация справочного характера, излагающая факты и связи между ключевыми положениями изучаемой дисциплины и общенаучными и профессиональными дисциплинами,
•	информация, помогающая самообразованию. Это описание и практические примеры способов восприятия учебного материала, его запоминания, понимания и применения. Сюда входит также система учебных заданий, приемы выполнения которых могут задаваться непосредственно (в виде изложения правил, предписаний, алгоритмов действий), или путем организации самостоятельных поисков решения. 
Личностно-ориентированный подход к работе с лекционным курсом, материалами семинаров, творческими заданиями, домашними заданиями направлен в первую очередь на развитие самостоятельности мышления. 
С этой целью материалы дисциплины содержат не только описание учебного материала, но и намечают пути самостоятельных поисков - решений учебных задач разными способами, нахождение рационального варианта решения, сравнения и оценки нескольких подходов и т. п.
Это способствует формированию приемов умственной деятельности по восприятию новой информации, ее запоминанию и осознанию, создания образов для сложных понятий и процессов, приобретению навыков поиска решений в условиях неопределенности.
Дисциплина построена по модульному принципу, каждый модуль представляет собой логически завершенный раздел курса.
На первом занятии каждый студент получает в электронном виде полный комплекс учебно-методических материалов по дисциплине, включающий программу, лекционный курс, методические указания по лабораторным работам.
Лекционные занятия посвящены рассмотрению ключевых, базовых положений курса и разъяснению учебный заданий, выносимых на самостоятельную проработку.
Семинарские занятия проводятся для закрепления усвоенной информации, приобретения навыков ее применения для решения практических задач в предметной области дисциплины.
Самостоятельная работа студентов включает проработку лекционного курса, выполнение домашних заданий, подготовку рефератов и пр. Результаты всех видов работы студентов формируются в виде их личных портфолио, которые учитываются на промежуточной аттестации.
Текущий контроль самостоятельной работы студентов проводится на семинарах и консультациях в виде защиты выполненных домашних заданий.
Приступая к работе над курсом, каждый студент должен принимать во внимание следующие положения. 
•	Освоение дисциплины, ее успешное завершение на стадии промежуточного контроля возможно только при регулярной работе во время семестра и планомерном прохождении текущего контроля. Создать портфолио по трем модулям в каждом семестре, пройти по каждому модулю плановые контрольные мероприятия в течение экзаменационной сессии невозможно. 
•	Самостоятельная работа предусматривает не только проработку материалов лекционного курса, но и их расширение в результате  поиска, анализа, структурирования  и представления в компактном виде современной информации их всех возможных источников.
•	Для завершения работы в семестре студент должен выполнить все контрольные мероприятия, иметь полный комплект подготовленных домашних заданий, рефератов и концептуальных карт. 
•	Текущий рубежный контроль проводится в течение каждого модуля, его итоговые результаты складываются из оценок по следующими видам контрольных мероприятий:
•	защита домашних заданий;
•	контрольные работы.
•	Промежуточная аттестация по результатам семестра по дисциплине проходит в форме письменного экзамена, контролирующего освоение ключевых, базовых положений дисциплины, составляющих основу остаточных знаний по ней. 

Таблица 6. Шкала оценивания по дисциплине в баллах 

№ п/п
	Наименование
темы / раздела / модуля
дисциплины	Баллы по итогам модуля	
		Минимум	Максимум	
	1 семестр			
1.	Модуль 1	18	30	
2.	Модуль 2	18	30	
3.	Модуль 3	24	40	
	Итого 	60	100	

Методика оценки по рейтингу
Студент, выполнивший все предусмотренные учебным планом задания и сдавший все контрольные мероприятия, получает итоговую оценку по дисциплине за семестр в соответствии со шкалой:

Рейтинг	Оценка на экзамене	
85 – 100	отлично	
71 - 84	хорошо	
60 – 70	удовлетворительно	
0 – 59	неудовлетворительно	

10. ПЕРЕЧЕНЬ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ, ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ПРИ ИЗУЧЕНИИ ДИСЦИПЛИНЫ, ВКЛЮЧАЯ ПЕРЕЧЕНЬ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ И ИНФОРМАЦИОННЫХ СПРАВОЧНЫХ СИСТЕМ

В процессе преподавания дисциплины используются следующие методы и средства и программное обеспечение информационных технологий:
•	e-mail преподавателей для оперативной связи: prof-orlov@mail.ru;
•	электронные учебно-методические материалы для обеспечения самостоятельной работы студентов, доступные в Интернет;
•	список сайтов в среде Интернет для поиска научно-технической информации по разделам дисциплины;
•	офисный пакет приложений – Microsoft Office.

11.  ОПИСАНИЕ МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЙ БАЗЫ, НЕОБХОДИМОЙ ДЛЯ ИЗУЧЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ 

Таблица 4. Перечень материально-технического обеспечения дисциплины
№ п/п	Вид занятий	Вид и наименование
оборудования	
1.	Лекционные, лабораторные и семинарские занятия	специально оборудованные аудитории с мультимедийными средствами, средствами звуковоспроизведения и имеющие выход в сеть Интернет; помещения для проведения аудиторных занятий, оборудованные учебной мебелью; аудитории оснащенные компьютерами с доступом к базам данных и сети Интернет; студии; компьютерные классы.	
3.	Самостоятельная работа.	библиотека, имеющая рабочие места для студентов; выставочные залы; аудитории, оснащенные компьютерами с доступом к сети Интернет. Социокультурное пространство университета позволяет студенту качественно выполнять самостоятельную работу. 	

ЛИСТ ИЗМЕНЕНИЙ И ДОПОЛНЕНИЙ, ВНЕСЕННЫХ В РАБОЧУЮ ПРОГРАММУ ДИСЦИПЛИНЫ

Номер изменения, дата внесения изменения, номер страницы для внесения изменений
	
БЫЛО:

	СТАЛО:

	
Основание:
	
Подпись лица, ответственного за внесение изменений