758. Орлов А.И. Рабочая учебная программа по дисциплине «Методы анализа данных». – М. МФТИ, 2012. – 14 с.

Министерство науки и образования Российской Федерации

Федеральное государственное автономное образовательное учреждение  
высшего профессионального образования
«Московский физико-технический институт (государственный университет)» 
МФТИ(ГУ)
Кафедра «Оценка эффективности инвестиционных проектов»

 «УТВЕРЖДАЮ»                                                                      
                                                           Проректор по учебной работе

                                                                               Ю.Н. Волков
                                                                                                      2012 г.                                                                                                                                                              
.

Рабочая УЧЕБНАЯ Программа

по дисциплине: Методы анализа данных 
по направлению: 010900 «Прикладные математика и физика»
профиль подготовки: ??
факультеты: ФИВТ
кафедра Оценка эффективности инвестиционных проектов
курс: 4 (бакалавриат) 
семестры: осенний 	экзамен 7 семестр
Трудоёмкость в зач. ед.: вариативная часть –  3 зач. ед.;  
в т.ч.:    
лекции:   вариативная часть –  24 час.,
практические (семинарские) занятия: 10 час.
лабораторные занятия: нет.
мастер классы, индивид. и групповые консультации: нет
самостоятельная работа: вариативная часть  – 17 час.
курсовые  работы: нет 
подготовка к экзамену: вариативная часть – 1 зач. ед.

ВСЕГО Аудиторных часов  82

Программу составил профессор, д.э.н., д.т.н., к.ф.-м.н. Орлов А.И. 
Программа обсуждена на заседании кафедры

«____»  _______________2012 г.

	Заведующий кафедрой					д.э.н., профессор В.Н. Лившиц 
	
ОБЪЁМ УЧЕБНОЙ НАГРУЗКИ И ВИДЫ ОТЧЁТНОСТИ.

Вариативная часть, в т.ч. :	  __3___   зач. ед.
	
Лекции 	  __24___   часов
	
Семинары	  __10___   часов
	
Лабораторные работы	  __нет___   часов
	
Индивидуальные занятия с преподавателем	  __нет___    часов
	
Самостоятельные занятия	  __17__    часов	
Итоговая аттестация	Экзамен 7 семестр,  
- 1 зач. ед.	
ВСЕГО	4 зач. ед. 51 час	

1.	ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ
Цель курса – овладение будущим бакалавром основами базовых статистических методов анализа конкретных экономических данных и выявления закономерностей развития и взаимосвязи экономических явлений и процессов на уровне, достаточном для использования в практической деятельности. 
	Задачами данного курса являются:
•	изучение базовых статистических методов и моделей;
•	изучение методов расчета средних величин, показателей вариации, индексов;.
•	овладение современными статистическими методами и моделями, в том числе методами анализа количественных и качественных данных, моделями и методами экспертного оценивания;
•	знакомство с организационно-экономическими моделями риска, инфляции, управления качеством;
•	знакомство с современными методами организационно-экономического моделирования, предназначенными для разработки и принятия управленческих решений.

2.	Место дисциплины в структуре ООП бакалавриата ??

Дисциплина _ Проектный анализ_ включает в себя разделы, которые могут быть отнесены к вариативным части цикла _Б.3_ кода УЦ ООП.
Дисциплина Проектный анализ базируется на циклах Б.2 курса 1,2,3 базовой и вариативных частях. 
Для усвоения курса необходимо знакомство студента с общематематическими дисциплинами (такими, как математический анализ, линейная алгебра, дискретная математика, исследование операций), теорией вероятностей и математической статистикой, общим курсом статистики, основами экономической теории.

Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения  дисциплины

Освоение дисциплины «Методы анализа данных» направлено на формирование следующих общекультурных и общепрофессиональных интегральных компетенций бакалавра:
а) общекультурные (ОК):
•	способность анализировать научные проблемы и экономические процессы, использовать на практике фундаментальные знания, полученные в области естественных и гуманитарных наук (ОК-1);
•	способность осваивать новые проблематику, терминологию, методологию и овладевать научными знаниями, владеть навыками самостоятельного обучения (ОК-2);
•	способность логически точно, аргументировано и ясно формулировать свою точку зрения, владеть навыками научной и общекультурной дискуссии (ОК-3);
•	готовность к творческому взаимодействию с коллегами по работе и научным коллективом, способность и умение выстраивать межличностное взаимодействие, соблюдая уважение к товарищам и проявляя терпимость к иным точкам зрения (ОК-4);
б) профессиональные (ПК):
•	способность применять в своей профессиональной деятельности знания, полученные в области физических, математических и экономических дисциплин, включая дисциплины: высшая математика, дифференциальные уравнения, теория вероятностей, математическая статистика, прикладная статистика, макроэкономика, микроэкономика, экономика предприятия, бухгалтерский и налоговый учет (ПК-1);
•	способность применять различные методы исследований в избранной предметной области, в том числе: статистические методы обработки экспериментальных данных, вычислительные методы, методы математического и компьютерного моделирования объектов и процессов (ПК-2);
•	способность понимать сущность задач, поставленных в ходе профессиональной деятельности, использовать соответствующий математический аппарат для их описания и решения (ПК-3);
•	способность использовать знания в области математических и экономических дисциплин для дальнейшего освоения дисциплин в соответствии с профилем подготовки (ПК-4);
•	способность работать с современным программным обеспечением, приборами и установками в избранной области (ПК-5);
•	способность представлять результаты собственной деятельности с использованием современных средств, ориентируясь на потребности аудитории, в том числе в форме отчетов, презентаций, докладов (ПК-6);
•	готовность работать с исследовательским оборудованием, приборами и установками в избранной предметной области (ПК-7);

3.	конкретные Знания, умения и навыки, формируемые в результате освоения  дисциплины

В результате освоения дисциплины «Методы анализа данных» обучающийся должен:

1.	Знать:
•	основные статистические методы анализа эмпирических экономических данных;
•	базовые идеи, модели, методы и результаты выборочных исследований, 
•	основы теории измерений, 
•	методы статистического анализа числовых, векторных и нечисловых данных, 
•	методы анализа временных рядов, 
•	методы сбора и анализа экспертных оценок;
•	основы статистического приемочного контроля.
2.	Уметь:
•	строить статистические модели;
•	применять методы описания и анализа статистических данных;
•	проводить статистический анализ результатов выборочных исследований;
•	спланировать и провести статистическое исследование
•	строить статистические модели, применять методы описания данных, оценивания, проверки гипотез
•	провести анализ и синтез планов статистического приемочного контроля.
3.	Владеть:
•	навыками проведения сбора и анализа конкретных технико-экономических данных на основе базовых статистических методов;
•	навыками проведения первичной обработки данных, построения таблиц, диаграмм, сводок и группировок, рядов распределения, расчета основных статистических показателей;
•	навыками построения и анализ рядов динамики, использования коэффициентов корреляции и индексов.

4.	Структура и содержание дисциплины
	Структура дисциплины
Перечень разделов дисциплины и распределение времени по темам

Распределение часов по разделам
	№ темы и название	Количество часов	
1	Общее представление о методах анализа данных.	2	
2	Выборочные исследования.	6	
3	Проверка гипотезы однородности двух независимых выборок.	3	
4	Метод наименьших квадратов.	9	
5	Методы анализа данных о динамике потребительских цен.	8	
6	Теория измерений и средние величины.	4	
7	Основы анализа нечетких и интервальных данных	4	
8	Технологии сбора и анализа экспертных данных.	9	
9	Статистический приемочный контроль	6	
	ВСЕГО (зач. ед.(часов))	51 (3 зач. ед.)	

Вид занятий 
ЛЕКЦИИ:
	№ темы и название	Количество часов	
1	Общее представление о методах анализа данных.	2	
2	Выборочные исследования.	2	
3	Проверка гипотезы однородности двух независимых выборок.	2	
4	Метод наименьших квадратов.	4	
5	Методы анализа данных о динамике потребительских цен.	4	
6	Теория измерений и средние величины.	2	
7	Основы анализа нечетких и интервальных данных	2	
8	Технологии сбора и анализа экспертных данных.	4	
9	Статистический приемочный контроль	2	
	ВСЕГО (зач. ед.(часов))	24 (2 зач. ед.)	

СЕМИНАРЫ
	№ темы и название	Количество часов	
1	Общее представление о методах анализа данных.	-	
2	Выборочные исследования.	1	
3	Проверка гипотезы однородности двух независимых выборок.	1	
4	Метод наименьших квадратов.	2	
5	Методы анализа данных о динамике потребительских цен.	1	
6	Теория измерений и средние величины.	1	
7	Основы анализа нечетких и интервальных данных	1	
8	Технологии сбора и анализа экспертных данных.	2	
9	Статистический приемочный контроль	1	
	ВСЕГО (зач. ед.(часов))	10 (1 зач. ед.)	

ВИДЫ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ
№ п.п.	Темы 	Трудоёмкость в зач. Ед.
(количество часов)	
1	- изучение теоретического курса – выполняется самостоятельно каждым студентом по итогам каждой из лекций, результаты контролируются преподавателем на лекционных занятиях,  используются конспекты лекций, учебники, рекомендуемые данной программой, методические пособия.	6 час.	
2	- решение задач по заданию преподавателя– решаются задачи, выданные преподавателем по итогам лекционных занятий и сдаются на протяжении семестра, используются учебники, рекомендуемые данной программой, а также материалы из Интернета.	8 час.	
3	- написание эссе по отдельным темам по заданию преподавателя	3 час.	
4	Подготовка к дифференцированному зачету и экзамену	1 зач. ед.	
ВСЕГО ( зач. ед.(часов))	17 час. + 1 зач. ед.	

	Содержание дисциплины 
№
п/п	Название модулей	Разделы и темы лекционных занятий	Содержание	Объем	
				Аудиторная работа 
(зачетные
единицы/часы)
	Самостоятельная работа
(зачетные
единицы/часы)	
1	Методы анализа одномерных данных.
	1.	Общее представление о методах анализа данных.
2.	Выборочные исследования.
3.	Проверка гипотезы однородности двух независимых выборок.
	1. Первая статистическая публикация – описание процедуры и результатов переписи военнообязанных в книге «Числа» Ветхого Завета. 
2. Статистическая хронология.
3. Основные этапы развития представлений о статистике. 
4. Структура статистической науки (математическая статистика – прикладная статистика – статистические методы в предметных областях). 
5. Необходимость выборочных исследований. Анкетное исследование (на примере маркетингового исследования потребителей растворимого кофе). 
6. Различные виды формулировок вопросов (открытый, закрытый, полузакрытый вопросы), их достоинства и недостатки. 
7. Биномиальная и гипергеометрическая модели выборки, их близость в случае большого объема генеральной совокупности по сравнению с выборкой. 
8. Асимптотическое распределение выборочной доли (в случае ответов типа «да» - «нет»). Интервальное оценивание доли и метод проверки гипотезы о равенстве долей. 
9. Отличие распределений результатов наблюдений от нормальных. Необходимость применения непараметрических методов. 
10. Различные формулировки гипотезы однородности двух независимых выборок.  
11. Критерий Крамера-Уэлча для проверки равенства математических ожиданий.  Двухвыборочный критерий Вилкоксона (Манна-Уитни). Принятие решения (при проверке гипотезы однородности) на основе асимптотической нормальности статистики критерия Вилкоксона. 
12. Состоятельные критерии согласия и однородности Колмогорова, Крамера-Мизеса-Смирнова, Смирнова, Лемана-Розенблатта. 	8	3	
2	Методы анализа многомерных данных и данных о динамике.
	1. Метод наименьших квадратов.
2. Методы анализа данных о динамике потребительских цен.
 	1. Метод наименьших квадратов для линейной прогностической функции. Подход к оцениванию параметров. 
2. Критерий правильности расчетов. 
3.Оценка остаточной дисперсии. 
4. Точечный и интервальный прогноз. 
5. МНК для сгруппированных данных. МНК для модели, линейной по параметрам. Оценивание коэффициентов многочлена. Преобразования переменных. 
6. Случай нескольких независимых переменных (регрессоров). Оценивание параметров функции Кобба-Дугласа. 
7. Оценка остаточной дисперсии - критерий качества эконометрической модели. Коррекция на число параметров. Типовое поведение остаточной дисперсии при расширении множества регрессоров. 
8. Оценка степени полинома и описание асимптотического поведения этой оценки (геометрическим распределением со сдвигом).
9. Инфляция как рост цен. Потребительские корзины. Определение индекса инфляции. Расчет индекса инфляции. 
10. Теорема умножения для индекса инфляции. Средний индекс (темп) инфляции. 
11. Теорема сложения для индекса инфляции. 
12. Виды инфляции: спроса, издержек, административная. 
13. Применения индекса инфляции. Приведение к сопоставимым ценам. Прожиточный минимум. Вклады в банки и кредиты. Курс доллара в сопоставимых ценах. Паритет покупательной способности в международных сопоставлениях. 	11	6	
3	Методы анализа нечисловых данных	1. Теория измерений и средние величины.
2. Основы анализа нечетких и интервальных данных.
3. Технологии сбора и анализа экспертных данных.
4. Статистический приемочный контроль.
	1. Основные понятия (репрезентативной) теории измерений. Определения, примеры, группы допустимых преобразований для шкал наименований, порядка, интервалов, отношений, абсолютной. Требование устойчивости статистических выводов относительно допустимых преобразований шкал. Почему нельзя применять среднее арифметическое при анализе данных, измеренных в порядковой шкале?
2. Различные виды средних величин. Средние степенные и структурные средние. Среднее геометрическое, максимум, минимум как пределы степенных средних. Среднее геометрическое не превосходит среднего арифметического. Средние по Коши и средние по Колмогорову, их частные виды. Урезанные средние и представление о робастности (устойчивости) статистических процедур. 
3. Средняя заработная плата для условного предприятия. 
4. Средние по Коши и описание средних, результат сравнения которых устойчив в порядковой шкале. 
5. Средние по Колмогорову и описание средних, результат сравнения которых устойчив в шкалах интервалов и отношений. 
6. Описание неопределенностей с помощью теории нечетких множеств. Алгебра нечетких множеств. 
7. Сведение теории нечетких множеств к теории случайных множеств. 
8. Погрешности измерения и интервальные данные. Операции над интервальными числами. 
9. Основная модель интервальной статистики. Понятие нотны - максимально возможного отклонения, вызванного интервальностью статистических данных. Расчет асимптотической нотны (для малой абсолютной погрешности). 
10. Примеры процедур экспертного оценивания. Их использование в соревнованиях, при выборе, распределении финансирования. Военный Совет в Филях (1812 год). Метод Дельфи. Мозговой штурм. Экологические экспертизы. 
11. 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», Совет в Филях) или без ограничений). 
12. Нахождение итогового мнения экспертов: методы средних арифметических и медиан рангов. Построение согласующей ранжировки. 
13. Статистический приемочный контроль - выборочный контроль, основанный на эконометрической теории. Его необходимость и эффективность. Планы контроля по альтернативному признаку. Одноступенчатый контроль. Оперативная характеристика. Риски поставщика и потребителя, приемочный и браковочный уровни дефектности. Расчеты для плана (n,0). 
14. Контроль с разбраковкой. Средний выходной уровень дефектности и его предел (ПСВУД). Расчет ПСВУД для плана (n, 0). Выбор плана контроля на основе ПСВУД. 
15. Расчет приемочного и браковочного уровней дефектности для одноступенчатого плана с помощью теоремы Муавра-Лапласа. Выбор одноступенчатого плана контроля по заданным приемочным и браковочным уровням дефектности на основе асимптотических соотношений, вытекающих из теоремы Муавра-Лапласа. 	15	8	

5.	Образовательные технологии 
№ п/п	Вид занятия	Форма проведения занятий	Цель	
1	лекция	изложение теоретического материала	получение теоретических знаний по дисциплине	
2	лекция	изложение теоретического материала с помощью презентаций	повышение степени понимания материала	
3	самостоятельная работа студента	решение задач по заданию преподавателя– решаются задачи, выданные преподавателем по итогам лекционных занятий и сдаются на протяжении семестра, используются учебники, рекомендуемые данной программой, а также материалы из Интернета.	осознание связей между теорией и практикой, а также взаимозависимостей разных дисциплин	
4	самостоятельная работа студента	написание эссе по отдельным темам по заданию преподавателя	Развитие навыков самостоятельной работы, умения четко сформулировать и аргументировать свою позицию по спорным вопросам.	
5	самостоятельная работа студента	подготовка к экзамену 	повышение степени понимания материала	

6.	Оценочные средства для текущего контроля успеваемости, промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины и учебно-методическое обеспечение самостоятельной работы студентов
Контрольно-измерительные материалы
Перечень контрольных вопросов для сдачи экзамена  в 7-ом семестре
1. Расскажите о первой статистической  публикации – описании процедуры и результатов переписи военнообязанных в книге «Числа» Ветхого Завета. 
2. Каковы основные идеи и результаты статистической  хронологии?
3. Каковы основные этапы развития представлений о статистике?
4. Расскажите о внутренней структуре статистической науки.
5.Обоснуйте необходимость выборочных исследований. 
6. Разберите пример анкетного исследования.
7.Сравните различные виды формулировок вопросов в анкетах.
8. Чем различаются биномиальная и гипергеометрическая модели выборки, в каких случаях они близки?
9. Каково асимптотическое распределение выборочной доли (в случае ответов типа «да» - «нет»)?
10.Как строят доверительный интервал при оценивании вероятности?
11. Как проверяют гипотезу о равенстве вероятностей – параметров двух биномиальных распределений?
12. Часто ли распределения результатов наблюдений являются нормальными?
13. Чем вызвана необходимость применения непараметрических методов? 
14. Опишите систему различных формулировок гипотезы однородности двух независимых выборок.  
15. В чем состоит критерий Крамера-Уэлча для проверки равенства математических ожиданий?
16. В чем состоит двухвыборочный критерий Вилкоксона (Манна-Уитни)?
17. Как происходит принятие решения (при проверке гипотезы однородности) на основе асимптотической нормальности статистики критерия Вилкоксона? 
18. Что означает состоятельность для критериев согласия и однородности?
19. Расскажите о критерии  Колмогорова.
20. Расскажите о критерии Крамера-Мизеса-Смирнова.
21. Расскажите о двухвыборочном критерии Смирнова.
22. Расскажите о критерии Лемана-Розенблатта. 
23. Какова основная идея метода наименьших квадратов?
24. Почему метод наименьших квадратов (МНК) победил в конкурентной борьбе другие методы восстановления зависимостей?
25. Как реализуется метод наименьших квадратов для линейной прогностической функции?
26. Как формулируется критерий правильности расчетов при реализации МНК?
27. Как оценивают остаточную дисперсию?
28. Как рассчитывают точечный и интервальный прогноз?
29. Каковы особенности МНК для сгруппированных данных?
30. Почему МНК применяют для модели, линейной по параметрам?
31. Как оценивают коэффициенты многочлена?
32. Как в МНК применяют преобразования переменных?
33. Каковы особенности МНК для случая нескольких независимых переменных (регрессоров)?
34. Как оценивают параметры функции Кобба-Дугласа? 
35. Как оценку остаточной дисперсии используют в качестве критерия качества эконометрической модели?
36. Как проводят коррекцию на число параметров?
37. Каково типовое поведение остаточной дисперсии при расширении множества регрессоров?
38. Как построена оценка степени полинома?
39. Дайте описание асимптотического поведения оценки степени полинома (с помощью геометрического распределения со сдвигом). 
40. Как соотносится инфляция и рост цен?
41. Дайте определение потребительской корзины. 
42. Дайте определение индексу инфляции.
43. Как рассчитывают индекс инфляции?
44. Докажите теорему умножения для индекса инфляции.
45. Как применяют теорему умножения для индекса инфляции.
46. Как определяют и рассчитывают средний индекс (темп) инфляции?
47. Докажите теорему сложения для индекса инфляции. 
48. Как применяют теорему сложения для индекса инфляции. 
49. Расскажите о видах инфляции: спроса, издержек, административная. 
50. Расскажите о применениях индекса инфляции. 
51. Почему необходимо проводит приведение к сопоставимым ценам?
52. Расскажите о методе Оршански расчета прожиточного минимума.
53. Как найти реальный процент платы за депозит?
54. Как найти реальный процент платы за кредит?
55.Выразите курс доллара в сопоставимых ценах. 
56. Как используется паритет покупательной способности в международных сопоставлениях?
57. Расскажите об основных понятиях (репрезентативной) теории измерений. 
58. Дайте определения, приведите примеры, опишите группы допустимых преобразований для шкал наименований, порядка, интервалов, отношений, разностей, абсолютной. 
59. Сформулируйте требование устойчивости статистических выводов относительно допустимых преобразований шкал. 
60. Почему нельзя применять среднее арифметическое при анализе данных, измеренных в порядковой шкале? 
61. Расскажите о различных видах средних величин – о степенных средних и структурных средних.
62. Докажите, что среднее геометрическое, максимум, минимум являются пределами степенных средних. 
63. Докажите, что среднее геометрическое не превосходит среднего арифметического. 
64. Что такое средние по Коши? 
65. Что такое средние по Колмогорову?
66. Как урезанные средние связаны с представлением о робастности (устойчивости) статистических процедур. 
67. Какие статистические характеристики используют для описания средней заработной платы на предприятии.
68. Дайте описание средних по Коши, результат сравнения которых устойчив в порядковой шкале. 
69. Дайте описание средних по Колмогорову, результат сравнения которых устойчив в шкале интервалов. 
70. Дайте описание средних по Колмогорову, результат сравнения которых устойчив в шкале и отношений. 
71. Как описывают неопределенности с помощью теории нечетких множеств?
72. Чем алгебра нечетких множеств отличается от алгебры (обычных) множеств?
73. Как проводят сведение теории нечетких множеств к теории случайных множеств. 
74. Как погрешности измерения связаны с интервальными данными?
75. Как проводят операции над интервальными числами?
76. Расскажите об основной модели интервальной статистики. 
77. Дайте определение понятию нотны - максимально возможного отклонения, вызванного интервальностью статистических данных. 
78. Как проводят расчет асимптотической нотны (для малой абсолютной погрешности)?
79. Приведите примеры процедур экспертного оценивания. 
80. Расскажите об использовании экспертных оценок в соревнованиях, при выборе, распределении финансирования. 
81. Рассмотрите Военный Совет в Филях (1812 год) как пример заседания комиссии экспертов.
82. Что такое метод Дельфи? 
83. Что такое мозговой штурм?
84. Как проводят экологические экспертизы?
85. Расскажите о различных вариантах организации экспертного исследования, различающихся 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», Совет в Филях) или без ограничений). 
86. Как находят итоговое мнение экспертов по методу средних арифметических и методу медиан рангов. 
87. Как строят согласующую ранжировку?
88. Что такое статистический приемочный контроль?
89. Почему необходимо применять статистический приемочный контроль?
необходимость и 
90. Какова эффективность статистического приемочного контроля?
91. Расскажите о планах контроля по альтернативному признаку. 
92. Что такое одноступенчатый контроль?
93. Что такое оперативная характеристика плана контроля?
94. Что такое риски поставщика и потребителя? 
95. Что такое приемочный и браковочный уровни дефектности? 
96. Как проводят расчеты для плана (n,0)?
97. Что такое контроль с разбраковкой. 
98. Что такое средний выходной уровень дефектности и его предел (ПСВУД)?
99. Как проводят расчет ПСВУД для плана (n, 0)?
100. Как осуществляют выбор плана контроля на основе ПСВУД?
101. Как проводят расчет приемочного и браковочного уровней дефектности для одноступенчатого плана с помощью теоремы Муавра-Лапласа?
102. Как осуществляют выбор одноступенчатого плана контроля по заданным приемочным и браковочным уровням дефектности на основе асимптотических соотношений, вытекающих из теоремы Муавра-Лапласа?

7.	Материально-техническое обеспечение дисциплины
	Необходимое оборудование для лекций  и практических занятий: не требуется
	Необходимое программное обеспечение: не требуется.
	Обеспечение самостоятельной работы. Электронные ресурсы, включая доступ к базам данных  
Сайт «Высокие статистические технологии» http://orlovs.pp.ru/ и его форум. 
Библиотеки Лаборатории экономико-математических методов в контроллинге http://www.ibm.bmstu.ru/nil/biblio.htmlё

8.	Наименование возможных тем курсовых работ –учебным планом не предусмотрены
9.	ТЕМАТИКА И ФОРМЫ ИНДИВИДУАЛЬНОЙ РАБОТЫ  –учебным планом не предусмотрены
10.	ТЕМАТИКА ИТОГОВЫХ РАБОТ –учебным планом не предусмотрены
11.	Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины
	 Основная литература.
1. Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование: учебник : в 3 ч. Часть 1: Нечисловая статистика. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана. – 2009. – 541 с. (http://www.ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html#books-02-hsstat ).
2. Орлов А.И. Прикладная статистика. Учебник. - М.: Экзамен, 2006. - 671 с. (http://orlovs.pp.ru/stat.php#k1).
3. Орлов А.И. Теория принятия решений. Учебник. - М.: Экзамен, 2006. - 576 с (http://orlovs.pp.ru/stat.php#k5).
4. Орлов А.И. Эконометрика. Учебник для вузов. – М.: Экзамен, 2002, 2003, 2004. – 576 с. – Главы 2, 3, 4, 7, 8, 12, 13. (http://orlovs.pp.ru/econ.php).
	Дополнительная литература.
1. Большев Л.Н., Смирнов Н.В. Таблицы математической статистики. - М.: Наука, 1983.  – 474 с.
2. Орлов А.И. Устойчивость в социально-экономических моделях. - М.: Наука, 1979. - 296 с.
3. 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#books-05-mentech 
4. 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#books-10-uprresh 
5. Орлов А.И. Теория принятия решений. Учебник.  – М.: Экзамен, 2006. – 576 с. http://www.ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html#books-11-teorresh 
	Пособия и методические указания.
1. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики: Учебник. – 3-е изд. /Под ред. чл.-корр. РАН  И.И.Елисеевой. – М.; Финансы и статистика, 1998.- 368 с.; ил.
2. Общая теория статистики. /Статистическая методология в изучении коммерческой деятельности/. Под ред. Спирина А.А., Башиной О.Э. М.: «Финансы и статистика», 1994. – 296 с.
3. Практикум по теории статистики: Учеб. пособие. /Под ред. Шмойловой Р.А. - М.; Финансы и статистика, 1999.- 416 с. 
4. Русанова Г.В., Горчакова Л.С., Загонова Н.С. Задачник по дисциплине «Экономическая статистика». – М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2003. – 70 с.
5. Русанова Г.В.. Учебное пособие для практических занятий по курсу «Статистика». – М.; ИМПЭ, 1996.- 41 с.
6. 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. 
7. Статистика: Учеб. пособие /Под ред. проф. М.Р Ефимовой. – М.; ИНФРА-М, 2000.- 336с.- (Серия «Вопрос-ответ).
8. Статистический словарь. - М.: «Финансы и статистика», 1989. – 623 с.
9. Теория статистики: Учебник /Под ред. Шмойловой Р.А.. – 2-е изд., доп. и перераб.- М.; Финансы и статистика, 1998.- 576 с.: ил.
10. Харин Ю.С., Малюгин В.Н. и др. Основы имитационного и статистического моделирования. - Минск: ДизайнПро, 1997. - 218 с.

Программу составил 
профессор, д.э.н., д.т.н., к.ф.-м.н. Орлов А.И. 

 «_____»_________2012 г.