Министерство образования и науки Российской федерации	
Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана	
	
«Утверждаю»

Первый проректор -
проректор по учебной работе
МГТУ им. Н.Э. Баумана

_______________  Е.Г. Юдин

«___» «___________»  200___г.

Программа дисциплины	
ПРИКЛАДНАЯ статистика	

для направления подготовки дипломированного специалиста 
658400 «Организация и управление наукоемкими производствами»
(ИБМ2, ИБМ3, ИБМ4)

Виды учебных работ	Объём работ, час	
	Всего	4 семестр	5семестр	
		17 недель	17 недель	
Выделено на дисциплину	204	102	102	
Аудиторная работа	136	68	68	
Лекции	68	34	34	
Семинары	34	17	17	
Лабораторные работы	34	17	17	
Самостоятельная работа	85	34	34	
Домашние задания	10	7	5; 5	
Самостоятельная проработка курса и подготовка к контрольным мероприятиям	41	27	24	

Сроки выполнения контрольных мероприятий (уч. неделя)	

Рубежный контроль		7, 14	7, 14	
Домашнее задание		10	6, 12	

Оценка знаний	

Экзамен		экз.	экз.	
Зачет		-		

Кафедра «Экономика и организация производства» (ИБМ 2)

Программа составлена на основании Государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования в соответствии с требованиями к обязательному минимуму содержания основной образовательной программы для направления подготовки дипломированного специалиста 658400 «Организация и управление наукоемкими производствами» 

I. Цели и задачи дисциплины.
Цель изучения дисциплины «Прикладная статистика»: овладение основами современных статистических методов анализа конкретных экономических данных и выявления закономерностей развития и взаимосвязи экономических явлений и процессов на уровне, достаточном для использования в практической деятельности инженера-менеджера.
Основные задачи: изучение современных статистических методов и моделей, в том числе методов анализа количественных и качественных данных, экспертного оценивания, эконометрических моделей риска, инфляции, инвестиций, качества.
.
Основные знания, приобретаемые студентами при изучении дисциплины: основные понятия теории статистики, статистические методы анализа эмпирических экономических данных. 
Основные умения, приобретаемые студентами при изучении дисциплины: построение статистических моделей, применение методов описания данных, оценивания, проверки гипотез. 
В результате изучения дисциплины студент должен знать базовые идеи, модели, методы и результаты выборочных исследований, теории измерений, статистического анализа числовых, векторных и нечисловых данных, временных рядов, экспертных оценок; должен уметь проводить эконометрический анализ результатов выборочных исследований при оценивании характеристик и параметров распределений и зависимостей, проверке однородности выборок, нахождении группового мнения комиссии экспертов. Студент должен получить навыки проведения сбора и  анализа конкретных технико-экономических данных на основе современных статистических методов.
Освоение дисциплины в методическом отношении опирается на знания и навыки, полученные студентами ранее  при изучении следующих учебных дисциплин: «Теория вероятностей и математическая статистика», «Экономическая теория». Теоретической базой дисциплины являются математические дисциплины: математический анализ, линейная алгебра, теория вероятностей, математическая статистика, дискретная математика, исследование операций. 

II. Содержание дисциплины (объем лекций в часах)
Семестр 4
№ пп	Основные разделы	Объем в часах	
Тема 1.	Предмет, метод и задачи прикладной статистики.
Что такое статистика? Прикладная статистика как отрасль статистической науки. Предмет статистики, ее значение и основные задачи. Теоретические основы статистики как науки. История статистики (краткий обзор). Некоторые особенности статистического исследования.
Система показателей экономической статистики. Общие принципы формирования системы показателей для характеристики деятельности предприятий (фирмы, компании, объединения).
Прикладная статистика как область научно-практической деятельности. Примеры практического применения статистических методов и использования статистических данных. Организация государственной статистики в Российской Федерации.	2	
Тема 2.	Теоретические основы и методология статистики.
Основные понятия или категории статистики: совокупность, единица совокупности, признак, показатель, зависимость.
Важнейшие свойства совокупности. Первичная классификация признаков (качественные (атрибутивные), количественные). Разновидности количественных признаков (дискретные, непрерывные).
Статистическая методология. Основные этапы статистического исследования: статистическое наблюдение; первичная обработка, сводка и группировка результатов наблюдения; анализ полученных сводных материалов. 
Методы статистического исследования применительно к каждому этапу.
Вероятностные модели - основа статистических методов.	2	
Тема 3.	Статистическое наблюдение (сбор статистической информации).
Понятие о статистическом наблюдении, этапы его проведения. Программно-методологические вопросы статистического наблюдения: объект и единица наблюдения; программа наблюдения и основные требования, предъявляемые к ней; статистический формуляр (карта, анкета); место и время проведения; критический момент; срок (период) наблюдения.
Основные организационные формы, виды и способы статистического наблюдения.
Формы статистического наблюдения: отчетность, специально организованное статистическое наблюдение, регистры. Государственная статистическая отчетность. Примеры унифицированных и специализированных форм отчетности и правила их заполнения.
Виды статистического наблюдения: по времени регистрации фактов (текущее, периодическое, единовременное) и по охвату единиц совокупности (сплошное, выборочное). Разновидности выборочного наблюдения: метод моментных наблюдений, метод основного массива, монографическое обследование.
Маркетинговые и социологические опросы.	2	
Тема 4.	Статистическая сводка и группировка.
Сущность сводки и группировки  статистических материалов. Задачи, решаемые при помощи метода группировок. Виды статистических группировок: типологическая, структурная, аналитическая. Базы  данных и элепктронные таблицы.
Принципы построения статистических группировок: выбор группировочного признака, эмпирические методы определения количества групп, методы расчета интервалов групп. Группировки с открытыми и закрытыми, равными и неравными интервалами.
Вторичные и комбинаторные группировки. Примеры их построения.
Распределения значений признаков. Ряды распределения: атрибутивные и вариационные. Правила их построения.
Кумулятивные ряды. Графическое изображение рядов распределения (эмпирическая функция распределения, полигон, гистограмма, кумулята, огива). Теорема Колмогорова о сходимости эмпирического распределения к теоретическому.
Многомерные группировки и используемые методы для их построения.	3	
Тема 5.	Статистические таблицы.
Статистические таблицы и их отличие от других табличных форм. Подлежащее и сказуемое статистической таблицы. Виды таблиц по характеру подлежащего и сказуемого. Правила построения статистических таблиц. Таблицы сопряженности и анализ качественных признаков. 	1	
Тема 6.	Графическое изображение статистических данных.
Назначение статистических графиков и их основные элементы. Классификация графиков и правила их построения. Назначение круговых и квадратных, столбиковых и полосовых, секторных, фигурных, радиальных и спиральных диаграмм, линейных графиков, картограмм и картодиаграмм.	1	
Тема 7.	Статистические показатели. 
Понятие статистического показателя. Система статистических показателей.  
Абсолютные показатели (индивидуальные и сводные). Единицы измерения абсолютных показателей (натуральные, стоимостные, трудовые).
Относительные показатели. Виды относительных показателей: динамики; плана; реализации плана; структуры и  координации; интенсивности и уровня экономического развития; сравнения.  Их исчисление и значение для экономических расчетов.	2	
Тема 8.	Средние величины.
Средняя, ее сущность и определение. Средняя арифметическая и ее свойства. Другие формы средней: гармоническая, геометрическая, квадратическая. Степенные средние. Средние по Колмогорову. Взвешенные средние. 
Структурные средние: мода, медиана, квантиль, квартиль, дециль, процентиль. Средние по Коши. 
Метод средних, как один из важнейших приемов научного обобщения.	3	
Тема 9.	Показатели вариации и анализ частотных распределений.
Понятие вариации признака. Вариация в пространстве и во времени. Меры вариации: абсолютные и относительные. Абсолютные показатели вариации: размах, среднее линейное отклонение, дисперсия и среднее квадратическое отклонение. Особая роль дисперсии и среднего квадратического отклонения. Относительные показатели вариации: коэффициенты вариации, относительного линейного отклонения и др. Их определение и значение для экономических расчетов.	2	
Тема 10.	Статистическое изучение взаимосвязи и динамики социально-экономических явлений.
Виды взаимозависимости. Линейный коэффициент корреляции Пирсона. Непараметрические коэффициента корреляции Кендалла и Спирмена.
Понятие и классификация временных рядов (рядов динамики).
Сопоставимость уровней и смыкание рядов динамики. Статистическое описание временного ряда. Тренд и автокорреляционная функция.
Показатели изменения уровней ряда динамики. Компоненты ряда динамики (аддитивная и мультипликативная модель ряда динамики). Сезонные колебания.
Взаимосвязанные ряды динамики. Функции взаимной корреляции.	4	
Тема 11.	Статистический анализ структуры.
Структура как основа социально-экономических явлений. Показатели структуры и структурных сдвигов. Сводная оценка структурных изменений во времени и в пространстве. Статистические показатели концентрации и специализации.	2	
Тема 12.	Экономические индексы.
Основные понятия и определения. Индивидуальные и общие индексы. Агрегатный индекс как исходная форма индекса. Методика построения агрегатного индекса. Свойства индексов Ласпейреса и Пааше.  
Примеры построения экономических индексов: стоимости продукции или товарооборота, физического объема продукции, цены, себестоимости продукции, издержек производства, производительности труда, затрат времени на производство продукции.
Средние индексы.	4	
Тема 13.	Анализ и обобщение конкретных статистических данных.
Понятие и основные принципы статистического анализа, его роль в исследовании социально-экономических явлений.
13.1. Статистический анализ продукции и ее качества (статистика результатов производства): показатели, источники получения данных. Продукция отгруженная, реализованная, товарная, валовая; валовый выпуск, валовый оборот, внутрипроизводственный оборот. Построение аддитивной модели производства.
Взаимосвязь основных показателей производства и построение мультипликативной (коэффициентной) модели производства.
Расчет показателей динамики, индексов производства и коэффициентов выполнения плана (в т.ч. по номенклатуре) и ритмичности.
13.2. Статистика труда. Анализ состава, численности работников предприятия (фирмы, организации) и использования рабочего времени. Статистический анализ производительности труда: методы измерения уровня и динамики, индексы. Статистические методы анализа уровня и динамики заработной платы.
13.3.Статистика себестоимости продукции и финансовых результатов. Структура себестоимости и статистические методы изучения влияния отдельных факторов на себестоимость. Индексный метод анализа влияния факторов на динамику прибыли и рентабельности.
13.4. Государственная статистическая отчетность. Пояснения к порядку заполнения основных статистических форм.	6	
	Итого в 4-м семестре:	34	

Семестр 5
№ пп	Основные разделы	Объем в час	
Тема 14	Статистические методы в менеджменте высоких технологий при проведении технических и организационно-экономических исследованиях (эконометрика).
Определение эконометрики как науки, изучающей конкретные количественные и качественные взаимосвязи экономических объектов и процессов с помощью математических и статистических методов и моделей. Структура статистики: математическая статистика, прикладная статистика, применения статистических методов в конкретных областях. Различие между математической статистикой и официальной статистикой. Структура современной эконометрики. Особенности экономических данных и их учет в эконометрических методах прикладной статистики. Понятие об эконометрических моделях прогнозирования, управления качеством, анализа экспертных оценок и др.	1	
Тема 15	Выборочные исследования.
Необходимость выборочных исследований. Анкетное исследование (на примере изучения предпочтений потребителей). Различные виды формулировок вопросов (открытый, закрытый, полузакрытый вопросы), их достоинства и недостатки. Биномиальная и гипергеометрическая модели выборки, их близость в случае большого объема генеральной совокупности по сравнению с выборкой. 
Асимптотическое распределение выборочной доли (в случае ответов типа "да" - "нет"). Интервальное оценивание доли и метод проверки статистической гипотезы однородности, т.е. равенства долей (на основе теоремы Муавра-Лапласа, теоремы о наследовании сходимости и таблиц ВЦИОМ).	2	
Тема 16	Элементы эконометрики чисел.
Определения нормального и логарифмически нормального распределений и их плотностей. Применения Центральной предельной теоремы в аддитивном и мультипликативном случае. Методы оценивание параметров логарифмически нормального распределения. Применение логарифмически нормального распределения для описания распределений доходов (заработной платы). Представление о других параметрических семействах распределения. Одношаговые оценки параметров распределений.
Непараметрическое оценивание  характеристик распределений и доверительных границ для них. Непараметрические методы оценивания плотности распределения вероятности в сравнении  с методами построения гистограмм.	2	
Тема 17	Основные непараметрические критерии и статистическая проверка гипотез однородности.
Различные формулировки гипотезы однородности двух выборок. Критерий Крамера-Уэлча для проверки равенства математических ожиданий (на основе Центральной предельной теоремы и теоремы о наследовании сходимости).
Двухвыборочный критерий Вилкоксона (Манна-Уитни) и его асимптотическая нормальность. Достигаемый уровень значимости. Асимптотическое распределение критерия Вилкоксона при справедливости альтернативной гипотезы и его асимптотическая мощность. Какие выводы можно сделать на основе критерия Вилкоксона? Альтернатива сдвига. 
Эмпирическая функция распределения и основанные на ней непараметрические одновыборочные статистические критерии А.Н.Колмогорова, Н.В.Смирнова, омега-квадрат (Крамера-Мизеса-Смирнова). Проверка согласия с параметрическим семейством распределений и распространенная ошибка при использовании критериев Колмогорова и омега-квадрат. 
Двухвыборочные критерии Смирнова и типа омега-квадрат (Лемана-Розенблатта) и проблемы их практического использования для проверки однородности двух  независимых выборок. 
Задача обнаружения различия в связанных выборках. Критерий знаков. Проверка равенства 0 математического ожидания. Одновыборочный критерий Вилкоксона. Сведение задачи обнаружения различия в общем случае к проверке симметрии распределения относительно 0. Проверка симметрии функции распределения относительно 0 с помощью критерия типа омега-квадрат. 
Непараметрические коэффициенты корреляции Спирмена и Кендалла.	4	
Тема 18	Понятие о регрессионном анализе.
Метод наименьших квадратов (МНК) для линейной прогностической функции от времени. Система нормальных уравнений. Формулы для оценивания параметров. Вид расчетной таблицы. Критерий правильности расчетов. Точечный и интервальный прогноз. Изменение ширины доверительного интервала при увеличении горизонта прогнозирования.  
Линейная модель множественной регрессии. Метод наименьших квадратов в общем случае. Свойства оценок МНК. Модель, линейная по параметрам. Преобразования переменных.  Нелинейные модели регрессии и их линеаризация. Показатели качества регрессионной модели.  Типовое поведение оценки остаточной дисперсии для расширяющегося семейства регрессоров. Предельное распределение оценок степени многочлена. 
Линейные регрессионные модели с гетероскедастичными и автокоррелированными  остатками. Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК). Регрессионные модели с переменной структурой (фиктивные переменные). 
Регрессия как условное математическое ожидание. Непараметрические оценки регрессионных зависимостей на основе непараметрических оценок многомерной плотности распределения.	4	
Тема 19	Основные понятия и результаты многомерного статистического анализа.
Эконометрические методы классификации. Классификация и прогнозирование. Триада: построение классификаций -  анализ классификаций - использование классификаций. Лемма Неймана-Пирсона и непараметрический дискриминантный анализ на основе непараметрических оценок плотности в пространствах произвольной природы. Линейный дискриминантный анализ Р.Фишера. Многообразие параметрических и непараметрические методов классификации (распознавания образов). Группировки и кластер-анализ.  Агломеративные иерархические алгоритмы ближнего соседа, дальнего соседа и средней связи. Методы оценки качества алгоритмов классификации. 
Элементы дисперсионного анализа. Понятие о методе главных компонент и многомерном шкалировании.	3	
Тема 20	Понятие об экспертных исследованиях.
Необходимость проведения экспертных исследований. Основные представления о теории и практике экспертного оценивания. Примеры процедур экспертных оценок. Их использование в соревнованиях, при выборе, распределении финансирования. Военный совет в Филях под руководством М.И. Кутузова как пример экспертной процедуры. Метод Дельфи. Мозговой штурм. Экологические экспертизы. Метод сценариев. 
Планирование и организация экспертного исследования. Роли лиц, принимающих решения (ЛПР), и специалистов (экспертов) в процедурах принятия решений. Рабочая группа и экспертная комиссия. Основные этапы проведения экспертного исследования. Экономические вопросы проведения экспертного исследования.
Формирование целей экспертного исследования (сбор информации для ЛПР и/или подготовка проекта решения для ЛПР и др.). Формирование состава экспертной комиссии: методы списков (реестров), "снежного кома", самооценки, взаимооценки. Проблема априорных предпочтений экспертов. Достоинства и недостатки процедур, используемых при отборе экспертов. Различные варианты организации экспертного исследования, различающиеся по числу туров (один, несколько, не фиксировано), порядку вовлечения экспертов (одновременно, последовательно), способу учета мнений (с весами, без весов), организации общения экспертов (без общения, заочное, очное с ограничениями ("мозговой штурм") или без ограничений). Сочетание различных методов экспертного оценивания.	2	
Тема 21	Теория измерений и экспертные оценки.
Основы репрезентативной теории измерений. Определения, примеры. Группы допустимых преобразований для основных типов шкал (наименований, порядка, интервалов, отношений, разностей, абсолютной). Требование устойчивости статистических и эконометрических выводов и заключений относительно допустимых преобразований шкал. Сравнение трех видов средних (среднее арифметическое, мода, медиана) для зарплаты (доходов) работников предприятия. Определение средних величин по Коши. 
Некорректность применения среднего арифметического в порядковой шкале. Теорема об описании средних, результат сравнения которых устойчив в порядковой шкале.  Применения к рейтингам. Средние по Колмогорову и описание средних, результат сравнения которых устойчив в шкалах интервалов и отношений. 
Проблема получение итогового мнения комиссии экспертов. Метод средних арифметических рангов. Его некорректность в большинстве экспертных исследований. Метод медианных рангов. Согласование кластеризованных ранжировок (ГОГ-метод).
Обобщенный показатель (полезность) как функция частных показателей. Методы построения обобщенного показателя. Два подхода к определению весовых коэффициентов линейной функции полезности. Линейная свертка с коэффициентами, которые оценивают эксперты. Критика такого подхода на основе анализа реальных предложений по процедуре выбора технологии Недостатки экспертных методов непосредственного определения  коэффициентов весомости. Экспертно-статистический метод и его реализация с помощью метода наименьших квадратов.	3	
Тема 22	Средние величины для нечисловых данных и экспертные оценки.
Оптимизационный подход к определению эмпирических и теоретических средних в пространствах произвольной природы. Сравнение с экстремальными свойствами среднего арифметического, математического ожидания, теоретической и выборочной медианы. Эмпирическое среднее как агрегирование мнений экспертов. Формулировка законов больших чисел в пространствах произвольной природы.
Бинарные отношения на конечном множестве (ранжировки, разбиения, толерантности) как ответы экспертов. Их описание матрицами из 0 и 1. Рефлексивность, симметричность, транзитивность. Ранжировки (упорядочения), разбиения (эквивалентности), толерантности. Расстояние Кемени между бинарными отношениями. Медиана Кемени, ее асимптотика и свойства при малых объемах выборок и различных предположениях о распределении случайных ранжировок. Унимодальные изотропные распределения и единственность среднего (медианы). Интерпретация законов больших чисел для нечисловых данных в терминах теории экспертного опроса. Связь метода средних рангов с коэффициентом ранговой корреляции Спирмена. Линейная зависимость расстояния Кемени от коэффициента ранговой корреляции Кендалла.
Расстояния, теоретические и эмпирические средние в пространстве подмножеств конечного множества. Построение эмпирического среднего (итогового мнения комиссии экспертов) по правилу большинства.	3	
Тема 23	Статистика нечисловых данных.
Различные виды нечисловых данных, связи между ними. Качественные и разнотипные признаки. Люсианы. Результаты парных сравнений. Множества. 
Нечеткие ответы экспертов. Определение и примеры нечетких множеств. Операции над нечеткими множествами и их свойства. Связь нечетких множеств со случайными. Нечеткие эконометрические модели. Расстояния между нечеткими множествами. Усреднение нечетких ответов экспертов.
Метрики (показатели различия) в пространствах произвольной природы - основа методов статистики нечисловых данных.
Асимптотическое поведение решений экстремальных статистических задач. Непараметрические оценки плотности в пространствах произвольной природы, в частности, для дискретных пространств. Статистики интегрального типа в пространствах произвольной природы. Применение статистики объектов нечисловой природы при построения новой хронологии и значение полученных выводов для современных социально-экономических проблем.
Методы анализа экспертных оценок на основе статистики нечисловых данных. Применение непараметрической статистики (коэффициентов ранговой корреляции). Применение теории люсианов, вычисление медианы Кемени и использование иных методов статистики нечисловых и интервальных данных. Метод "идеальной точки" с использованием средних рангов.	4	
Тема 24	Статистика интервальных данных.
Погрешности измерения и интервальные данные. Операции над  интервальными числами и обоснование правил приближенных вычислений. Две формулы для выборочной дисперсии и их точность. 
Основная модель интервальной статистики. Понятия нотны - максимально возможного отклонения, вызванного интервальностью статистических данных,  и асимптотической нотны (при малой абсолютной погрешности). Расчет асимптотической нотны для квадратичных функций второго порядка.  Изучение влияния интервальности дисконт-факторов на величину NPV (чистой приведенной стоимости). Формула для погрешности NPV.
Основные результаты статистики интервальных данных. Рациональный объем выборки. Расчет асимптотической нотны, рационального объема выборки и доверительных интервалов при оценивании математического ожидания и дисперсии. Расчет основных показателей  статистики интервальных данных для ряда задач оценивания, проверки гипотез, регрессионного, кластерного и дискриминантного анализов.	3	
Тема 25	Эконометрические модели на основе временных рядов.
Характеристики временных рядов. Модели стационарных и нестационарных временных рядов, их идентификация. Восстановление зависимостей во временных рядах на основе методов наименьших квадратов и наименьших модулей, моделей линейной (по параметрам) регрессии. Оценивание необходимого набора регрессоров, в частности, степени тригонометрического полинома. Модели авторегрессии. 
Экспоненциальное сглаживание и другие эмпирические приемы. Понятие цикла и его периода. Непараметрические методы оценки периода. Выделение циклов. 
Система линейных одновременных эконометрических уравнений. Косвенный, двухшаговый и трехшаговый методы наименьших квадратов. Примеры применения эконометрических моделей. Система ЖОК оценки взаимовлияния факторов.	3	
	Итого в 5 семестре:	34	

Семинары (практические занятия) (объем в часах)
Семестр 4
№ пп	Перечень тем практических занятий	Объем в час	
1	Разработка программы статистического наблюдения.	2	
2	Выбор различных средних величин в зависимости от цели исследования и исходных данных.	2	
3	Построение рядов распределения и расчет основных показателей вариации.	2	
4	Построение рядов динамики, графическое их выражение, вычисление аналитических показателей, сглаживание.	2	
5	Задачи по расчету индексов в зависимости от исходных данных и цели исследования. Агрегатные индексы с различной базой сравнения.	2	
6	Расчет технико-экономических показателей и определение их взаимосвязи.	2	
7	Построение аддитивной и мультипликативной моделей,  характеризующих производство промышленной продукции.	2	
8	Примеры заполнения форм статистической отчетности.	3	
	Итого:	17	

Семестр 5
№ пп	Перечень тем практических занятий	Объем в час	
1	Выборочные исследования. Элементы эконометрики чисел.	2	
2	Основные непараметрические критерии и статистическая проверка гипотез однородности.	2	
3	Понятие о регрессионном анализе	2	
4	Основные понятия и результаты многомерного статистического анализа	2	
5	Теория измерений и экспертные оценки	3	
6	Средние величины для нечисловых данных и экспертные оценки	2	
7	Статистика нечисловых данных. Статистика интервальных данных	2	
8	Эконометрические модели на основе временных рядов	2	
	Итого:	17	

Лабораторный практикум в семестре 4 (объем в часах)
№ пп	Перечень тем лабораторных работ	Объем в час	
1	Статистическое наблюдение и первичная обработка данных.	9	
2	Сводка и группировка. Построение структурных, комбинаторных и структурно-аналитических группировок. 	5	
3	Построение и анализ рядов динамики.	3	
	Итого:	17	

Лабораторный практикум в семестре 5 (объем в часах)
№ пп	Перечень тем лабораторных работ	Объем в час	
1	Проверка гипотез однородности (для независимых выборок) с помощью критериев равенства долей, Крамера-Уэлча, Вилкоксона, Смирнова, Лемана-Розенблатта. 	5	
2	Построение точечных и интервальных прогнозов с помощью непараметрического метода наименьших квадратов	6	
3	Разработка и реализация процедуры экспертного упорядочения методами средних арифметических и медиан рангов с согласованием кластеризованных ранжировок	6	
	Итого:	17	

Темы рубежных контролей 
Семестр 4
№ пп	Перечень тем входящих в рубежный контроль	Срок
(недели) проведения	
1	Статистическое наблюдение; сводка и группировка; статистические показатели; средние величины.	7	
2	Изучение вариации признака; ряды динамики; индексы.	14	
Семестр 5
№ пп	Перечень тем входящих в рубежный контроль
	Срок (недели) проведения	
1	Основные непараметрические критерии и статистическая проверка гипотез однородности, регрессионный анализ.	7	
2	Экспертные оценки, средние величины для нечисловых данных 	14	

Темы домашних заданий
Семестр 4
№ пп	Перечень тем домашних заданий	Объем в час	Срок сдачи 	
1	Комплексный анализ статистической информации (статистическое наблюдение, статистическая сводка и группировка, ряды распределения, ряды динамики	7	10	

Семестр 5
№ пп	Перечень тем домашних заданий	Объем в час	Срок сдачи 	
1	Оценивание функции ожидаемого спроса	5	6	
2	Расчет индекса инфляции	5	12	

Учебно-методические материалы.
Основная литература:
1.	Орлов А.И. Эконометрика. Учебник для вузов. - М.: Экзамен, 2002, 2003 (2-е изд.), 2004 (3-е изд.). - 576 с.
2.	Большев Л.Н., Смирнов Н.В. Таблицы математической статистики. - М.: Наука, 1983.
3.	Общая теория статистики. /Статистическая методология в изучении коммерческой деятельности/. Под ред. Спирина А.А., Башиной О.Э. М.: «Финансы и статистика», 1994.
4.	Г.В.Русанова. Учебное пособие для практических занятий по курсу «Статистика». – М.; ИМПЭ, 1996.- 41 с.
5.	Теория статистики: Учебник /Под ред. Р.А.Шмойловой. – 2-е изд.,доп. и перераб.- М.; Финансы и статистика, 1998.- 576с.: ил.
6.	Практикум по теории статистики: Учеб.пособие. /Под ред. проф. Р.А.Шмойловой.- М.; Финансы и статистика, 1999.- 416 с. ил.
7.	Статистический словарь. М.: «Финансы и статистика», 1989.

Дополнительная литература:
8.	Общая теория статистики: Учебник. – 3-е изд. /Под ред. чл.-корр. РАН  И.И.Елисеевой. – М.; Финансы и статистика, 1998.- 368 с.; ил.
9.	Статистика: Учеб. пособие /Под ред.проф. М.Р Ефимовой. – М.; ИНФРА-М, 2000.- 336с.- (Серия «Вопрос-ответ).
10.	Статистика: Курс лекций /Харченко Л.П., Долженкова В.Г.,Ионин В.Г. и др.; Под ред. В.Г.Ионина.М.; ИНФРА-М, 1998.- 310 с. Орлов А.И. Устойчивость в социально-экономических моделях. - М.: Наука, 1979. - 296 с.
11.	Орлов А.И. Статистика объектов нечисловой природы. // Заводская лаборатория, 1990. № 3, 1995, №№ 3,5.
12.	Орлов А.И. Экспертные оценки. // Заводская лаборатория, 1996, №1.
13.	Харин Ю.С., Малюгин В.Н. и др. Основы имитационного и статистического моделирования. - Минск: ДизайнПро, 1997. - 218 с.
14.	Жихарев В.Н., Орлов А.И. Законы больших чисел и состоятельность статистических оценок в пространствах произвольной природы. – В сб.: Статистические методы оценивания и проверки гипотез. Межвузовский сборник научных трудов. – Пермь: Изд-во Пермского государственного  университета, 1998. С.65-84.
15.   Жихарев В.Н., Кольцов В.Г., Орлов А.И. Новый эконометрический метод "ЖОК" оценки результатов взаимовлияний факторов в инженерном менеджменте . - В сб.: Проблемы технологии, управления и экономики / Под общей редакцией к. э. н. Панкова В.А. Ч.1. Краматорск: Донбасская государственная машиностроительная академия, 1999. -  С.87-89.

Программу составили:		Русанова Г.В., доцент, к.т.н.________________
					Орлов А.И.., профессор, д.т.н.	________________

Программа обсуждена и одобрена на заседании кафедры "Экономика и организация производства" (ИБМ 2)

Заведующий кафедрой ИБМ 2   	Фалько С.Г.			_______________

«___» «____________» 200__ г.

Программа рассмотрена и одобрена на методической комиссией факультета ИБМ

Председатель методической комиссии
факультета ИБМ    			Протопопов В.В.	___________________

«___» «____________» 200__ г.

Декан факультета ИБМ    		Омельченко И.Н.		___________________

«___» «____________» 200__ г.

Согласовано:

Заведующий кафедрой  ИБМ 3    Колобов А.А. 		 ____________________

«___» «____________» 200__ г.

Заведующий кафедрой  ИБМ 4    Акопов В.С.  		____________________

«___» «____________» 200__ г.

Начальник методического отдела Васильев Н.В.	_____________________

«___» «____________» 200__ г.