ПРИКЛАДНАЯ СТАТИСТИКА
Весенний семестр 2023-2024 уч. года
Группы ИБМ 2-41Б, ИБМ 2-42, ИБМ 3-41, ИБМ 3-42
Лектор – проф., д.э.н., д.т.н., к.ф.-м.н. А.И. Орлов
Суббота (знаменатель) 17.02, 02.03, 16.03, 30.03, 13.04, 27.04, 25.05
10.15 - 11.50 Прикладная статистика ИБМ2,3(л) 708л
Лекция 1 (17 февраля 2024)
Тема: Первичный статистический анализ данных
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. Теоретическая медиана и теоретические квантили
16. Выборочные и теоретические верхний квартиль, нижний квартиль и межквартильное расстояние.
Лекция 2 (2 марта 2024)
Тема: Выборочные исследования
17. Расчет средних характеристик (средней арифметической, медианы, моды) заработной платы для условного предприятия.
18. Выборочные моменты. Показатели асимметрии и эксцесса.
19. Необходимость выборочных исследований. Гипергеометрическая модель выборки. Биномиальная модели выборки, близость гипергеометрической и биномиальной моделей выборки в случае большого объема генеральной совокупности по сравнению с выборкой.
20. Анализ результатов выборочных исследований (в случае ответов типа «да» - «нет»). Интервальное оценивание вероятности. Метод проверки гипотезы о равенстве вероятностей (без вывода).
Лекция 3 (15 марта 2024)
Тема: Метод наименьших квадратов
21. Методы восстановления простейшей линейной зависимости. Оценки метода наименьших квадратов для линейной прогностической функции. Пример оценивания по методу наименьших квадратов.
22. Восстановленные значения. Критерий правильности расчетов.
23. Практически все распределения реальных данных ненормальны. Непараметрическая вероятностно-статистическая модель. Оценка остаточной дисперсии. Точечный и интервальный прогноз. Центральная предельная теорема – основа построения интервального прогноза.
На семинары:
24. МНК для сгруппированных данных. МНК для модели, линейной по параметрам. Оценивание коэффициентов многочлена. Преобразования переменных. Случай нескольких независимых переменных (регрессоров). Оценивание параметров функции Кобба-Дугласа.
Лекция 4 (30 марта 2024)
Тема: Временные ряды и индекс инфляции
25. Вероятностно-статистические модели временных рядов. Математическое ожидание, дисперсия, автокорреляционная функция. Стационарные временные ряды.
26. Тренд, периодические колебания, случайные отклонения. Моментные и интервальные ряды. Полные и неполные ряды Ряды абсолютных показателей и ряды относительных показателей. Графики.
27. Основные показатели (характеристики) временных рядов (рядов динамики). Абсолютный прирост. Темп роста. Прирост. Темп прироста. Цепные показатели и базисные показатели.
28. Сглаживание временных рядов (рядов динамики). Метод укрупненных интервалов. Скользящие средние. Сглаживание временных рядов (рядов динамики) методом наименьших квадратов.
Тема: Индекс инфляции
29. Инфляция как рост цен. Краткая история инфляции в России на рубеже тысячелетий. Разброс цен во времени и пространстве. Индексы и их применение. Потребительские корзины и определение индекса инфляции. Учет разброса цен в пространстве. Потребительская корзина Института высоких статистических технологий и эконометрики.
30. Теорема умножения для индексов инфляции. Индекс инфляции в процентах. Средний индекс (темп) инфляции (средний темп роста цен), годовой и среднемесячный индексы инфляции.
31. Теорема сложения для индексов инфляции и ее значение.
32. Использование индекса инфляции в экономических расчетах. Приведение к сопоставимым ценам. Учет инфляции при экономическом анализе динамики финансово-хозяйственной деятельности предприятия.
33. Проценты по вкладам в банк, плата за кредит и инфляция.
34. Минимальная зарплата и прожиточный минимум. Метод Оршански оценки прожиточного минимума.
35. Курс доллара США в сопоставимых ценах.
36. Международные сопоставления на основе паритета покупательной способности.
37. Основные сведения об инфляционных процессах в различных странах мира (на примере Германии 1922 г.).
Лекция 5 (13 апреля 2024)
Тема: Экспертные оценки
38. Примеры процедур экспертного оценивания.
39. Основные стадии проведения экспертного исследования.
40. Различные варианты организации экспертного исследования, различающиеся по числу туров, порядку вовлечения экспертов, способу учета мнений, организации общения экспертов.
Лекция 6 (27 апреля 2024)
Тема: Теория измерений и средние величины
41. 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.
42. 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.
43. Оптимизационные задачи, решениями которых являются выборочное среднее арифметическое и математическое ожидание.
44. Разложение средних квадратов ошибки (теоретического и выборочного).
45. Среднее геометрическое и его свойства.
46. Среднее квадратическое и среднее гармоническое.
47. Степенное среднее и его частные случаи. Среднее геометрическое как предел степенных средних.
48. Среднее по Коши и его частные случаи. Члены вариационного ряда как средние по Коши.
49. Оптимизационная задача, решением которой является выборочная медиана (при нечетном объеме выборки) и интервал между левой и правой медианами (при четном объеме выборки).
50. Средние по Колмогорову – определение и частные случаи. Степенные средние и среднее геометрическое как частные случаи средних по Колмогорову.
51. Средние по Коши, результат сравнения которых устойчив в порядковой шкале.
52. Средние по Колмогорову, результат сравнения которых устойчив в шкалах интервалов и отношений.
Лекция 7 (25 мая 2024)
Тема: Статистическая наука и непосредственный анализ данных
53. Основные этапы развития представлений о статистике.
54. Структура статистической науки (математическая статистика – прикладная статистика – статистические методы в предметных областях).
55. Непосредственный анализ данных официальной экономической статистики. Динамика выпуска отдельных видов продукции (в натуральных единицах) и макроэкономических показателей в РФ.
56. Возрастание роли государства в экономике в ХХ в. в экономически развитых странах.
57. Демографические прогнозы в экономике.
КУРС ЗАВЕРШЕН
Экзамены - по расписанию экзаменов
Консультации к экзаменам проводятся только тогда, когда есть письменная просьба от студентов соответствующей группы провести консультацию.
Основная литература
1. Орлов А.И. Прикладная статистика. Учебник. – М.: Экзамен, 2006. - 671 с.
http://www.ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html ... 9-prikstat ,
http://orlovs.pp.ru/stat.php#k1 .
1а. Орлов А.И. Прикладной статистический анализ : учебник. — М.: Ай Пи Ар Медиа, 2022. — 812 c. — ISBN 978-5-4497-1480-0. — Текст : электронный // IPR SMART : [сайт]. — URL:
https://www.iprbookshop.ru/117038.html 2. Орлов А.И. Эконометрика. Учебник. - М.: Экзамен, 2002, 2003 (2-е изд.), 2004 (3-е изд.). - 576 с.
http://orlovs.pp.ru/econ.php#ek1 ,
http://www.ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html#books-13-econ2а. Орлов А.И. Эконометрика : учебное пособие / Орлов А.И.. — М.:, Саратов : Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2020. — 676 c. — ISBN 978-5-4497-0362-0. — Текст : электронный // IPR SMART : [сайт]. — URL:
https://www.iprbookshop.ru/89481.html 3. Орлов А.И. Вероятность и прикладная статистика: основные факты: справочник. – М.: КНОРУС, 2010. – 192 с.
http://ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html#books-01-verstat 4. Орлов А.И. Теория принятия решений. Учебник. – М.: Экзамен, 2006. – 576 с.
http://www.ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html ... 1-teorresh 4а. Орлов А.И. Теория принятия решений : учебник. — М.: : Ай Пи Ар Медиа, 2022. — 826 c. — ISBN 978-5-4497-1467-1. — Текст : электронный // IPR SMART : [сайт]. — URL:
https://www.iprbookshop.ru/117047.htmlДополнительная литература
5. Большев Л.Н., Смирнов Н.В. Таблицы математической статистики. - М.: Наука, 1983. – 474 с.
https://obuchalka.org/20190711111445/ta ... 77189065776. Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование: : учебник : в 3 ч. Ч.1: Нечисловая статистика. — М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2009. — 542 с.
http://www.ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html#books-02-hsstat,
http://baumanpress.ru/books/87/6а. Орлов А.И. Искусственный интеллект: нечисловая статистика : учебник. — М.: Ай Пи Ар Медиа, 2022. — 446 c. — ISBN 978-5-4497-1435-0. — Текст : электронный // IPR SMART : [сайт]. — URL:
https://www.iprbookshop.ru/117028.html7. Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование : учебник : в 3 ч. Ч.2. Экспертные оценки. — М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2011. — 486 с.
http://www.ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html#books-04-hsexp 7а. Орлов А.И. Искусственный интеллект: экспертные оценки : учебник. — М.: Ай Пи Ар Медиа, 2022. — 436 c. — ISBN 978-5-4497-1469-5. — Текст : электронный // IPR SMART : [сайт]. — URL
https://www.iprbookshop.ru/117030,
https://doi.org/10.23682/117030 8. 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.
http://ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html#books-03-hsstatan8а. Орлов А.И. Искусственный интеллект: статистические методы анализа данных : учебник. — М.: Ай Пи Ар Медиа, 2022. — 843 c. — URL:
https://www.iprbookshop.ru/117029.html9. Орлов А.И. Устойчивость в социально-экономических моделях. - М.: Наука, 1979. - 296 с.
https://urss.ru/cgi-bin/db.pl?lang=Ru&b ... jj224877829а. Орлов А.И. Устойчивые экономико-математические методы и модели : монография. — М.: Ай Пи Ар Медиа, 2022. — 337 c. — ISBN 978-5-4497-1459-6. — Текст : электронный // IPR SMART : [сайт]. — URL:
https://www.iprbookshop.ru/117049.html10. Орлов А.И., Федосеев В.Н. Менеджмент в техносфере: Учеб. пособие. – М.: Издательский центр «Академия», 2003. – 384 с.
http://www.ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html ... 05-mentech 11. Орлов А.И. Принятие решений. Теория и методы разработки управленческих решений. Учебное пособие. - М.: ИКЦ "МарТ"; Ростов н/Д: Издательский центр "МарТ", 2005. - 496 с.
http://www.ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html ... 10-uprresh 12. Агаларов З.С., Орлов А.И. Эконометрика : учебник. — М.: Дашков и К, 2021, 2023, 2024. — 380 c. — ISBN 978-5-394-04075-7. — Текст : электронный // IPR SMART : [сайт]. — URL:
https://www.iprbookshop.ru/107834.html13. Лойко В.И., Луценко Е.В., Орлов А.И. Высокие статистические технологии и системно-когнитивное моделирование в экологии : монография. – Краснодар : КубГАУ, 2019. – 258 с. РИНЦ:
https://elibrary.ru/item.asp?id=3714690214. Орлов, А. И. Эконометрика : учебник / А. И. Орлов. — Москва : Ай Пи Ар Медиа, 2024. — 525 c. — ISBN 978-5-4497-2540-0. — Текст : электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART : [сайт]. — URL:
https://www.iprbookshop.ru/134694.html (дата обращения: 12.02.2024). — Режим доступа: для авторизир. пользователей
Сайты в Интернете
1. Сайт «Высокие статистические технологии»
http://orlovs.pp.ru2. Форум сайта «Высокие статистические технологии»
http://forum.orlovs.pp.ru/3. Сайт Научно-исследовательской Лаборатории "Экономико-математические методы в контроллинге"
http://www.ibm.bmstu.ru/nil/lab.html 4 Рассылка "Эконометрика" - электронная газета кафедры "Экономика и организация производства" научно-учебного комплекса "Инженерный бизнес и менеджмент" МГТУ им. Н.Э.Баумана.
https://subscribe.ru/catalog/science.hu ... onometrika 5. Сайт Федеральной службы государственной статистики
http://www.gks.ru/wps/portal 6. Сайт РБК – РИА «РосБизнесКонсалтинг»
http://www.rbc.ru/7. Сайт Института проблем управления РАН
http://www.ipu.ru/8. Сайт Центрального экономико-математического института РАН
http://www.cemi.rssi.ru/9. Персональная страница А.И. Орлова на сайте МГТУ им. Н.Э. Баумана
https://wwv.bmstu.ru/ps/~orlov/?ysclid= ... 4539092421 10. Википедия, статья "Орлов Александр Ива