2026/2027

Статистический анализ

Статус: Маго-лего

Кто читает: Департамент больших данных и информационного поиска

Где читается: Факультет компьютерных наук

Когда читается: 1, 2 модуль

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Сальникова Дарья Вячеславовна

Язык: русский

Кредиты: 6

Контактные часы: 56

Программа дисциплины

Аннотация

Целью курса «Статистический анализ» является освоение основных понятий и инструментов теории вероятностей и математической статистики, а также приобретение навыков анализа данных для последующего применения в рамках решения прикладных задач в сфере HR-менеджмента. После освоения базовых понятий ТВиМС в первой части курса студенты познакомятся с математическими деталями оценивания линейных и логистических регрессионных моделей, допущениями об ошибках такого класса моделей, способами их диагностики и поправками в случае нарушения этих допущений. Отдельное внимание также будет уделено применению регрессионного анализа в контексте анализа панельных данных. Одним из форматов занятий является репликация результатов исследований с последующей критикой примененной стратегии эмпирического анализа. В рамках курса для анализа данных используется Python.

Цель освоения дисциплины

• Целью курса «Основы статистического анализа» является освоение основных понятий и инструментов теории вероятностей и математической статистики, а также приобретение навыков анализа данных для последующего применения в рамках решения прикладных задач в сфере HR-менеджмента.

Планируемые результаты обучения

• Уметь объяснить, что такое случайная величина, и привести примеры дискретных и непрерывных случайных величин

Содержание учебной дисциплины

• Случайные величины и их распределения
• Статистические оценки
• Предельные теоремы
• Проверка статистических гипотез: общая логика
• Меры взаимосвязи и визуализация взаимосвязи
• Модели бинарного выбора
• Модель множественной линейной регрессии. Спецификация модели
• Регрессионные модели для анализа панельных данных

Элементы контроля

• Проверочная работа 2
• Семинарская активность
• Проверочная работа 1
• Экзамен
• Домашнее задание 2
• Домашнее задание 3
• Домашнее задание 1
• Проверочная работа 3

Промежуточная аттестация

• 2026/2027 2nd module
  0.05 * Домашнее задание 2 + 0.05 * Домашнее задание 1 + 0.15 * Проверочная работа 1 + 0.15 * Проверочная работа 3 + 0.1 * Семинарская активность + 0.3 * Экзамен + 0.15 * Проверочная работа 2 + 0.05 * Домашнее задание 3

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Agresti, A. (2013). Categorical Data Analysis (Vol. Third edition). Hoboken, NJ: Wiley. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=769330
• Тюрин, Ю. Н. Теория вероятностей : учебник / Ю. Н. Тюрин, А. А. Макаров, Г. И. Симонова. — Москва : МЦНМО, 2009. — 256 с. — ISBN 978-5-94057-540-5. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/9426 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.

Рекомендуемая дополнительная литература

• Dekking F. M. et al. A Modern Introduction to Probability and Statistics: Understanding why and how. – Springer Science & Business Media, 2005. – 488 pp.
• Fixed effects regression models, Allison, P. D., 2009

Авторы

• Сальникова Дарья Вячеславовна
• Яковлева Илона Александровна