При освоении курса студентам рекомендуется осуществлять предварительное знакомство с материалами лекций с целью облегчить восприятие основных понятий, и изучаемых положений. Работу над теоретическим материалом необходимо начинать непосредственно с первого занятия. В ходе подготовки к текущей и промежуточной аттестации студент может самостоятельно составить краткий конспект, описывающий ключевые понятия курса и методы решения основных задач (на основе имеющихся материалов лекций). Для углубленного изучения конкретных вопросов при необходимости может быть использована рекомендуемая литература.
На каждом практическом занятии студенты получают список задач, которые предназначены для самостоятельного решения. Работа над данными задачами является обязательным элементом подготовки к текущему контролю успеваемости. Для успешного освоения курса, время, отводимое на самостоятельную подготовку к лекционным и практическим занятиям, должно быть не меньшим, чем время, отведенное для самих этих занятий по учебному плану.
Вопросы для самостоятельной подготовки к занятиям, текущему контролю успеваемости и промежуточной аттестации.
1. Вероятность события. Классическое определение вероятности. Статистическое определение вероятности.
2. Формулы комбинаторики для подсчета числа: перестановок, сочетаний, размещений.
3. Произведение событий (определение). Вычисление вероятности произведения событий для зависимых и независимых событий.
4. Сумма событий (определение). Вычисление вероятности суммы событий для совместных и несовместных событий.
5. Формула полной вероятности. Формула Байеса.
6. Закон распределения дискретной случайной величины. Формулы математического ожидания, дисперсии, среднеквадратичного отклонения дискретной случайной величины.
7. Нормальное распределение непрерывной случайной величины (вид плотности вероятности). Вероятность попасть в заданный интервал для такой величины.
8. Центральная предельная теорема.
9. Вычисление среднего арифметического для случая несгрупированных данных, для дискретного и интервального вариационного ряда, для альтернативного признака.
10. Мода (несгруппированные данные, дискретный вариационный ряд, интервальный вариационный ряд).
11. Медиана (несгруппированные данные, дискретный вариационный ряд, интервальный вариационный ряд).
12. Вычисление дисперсии для случая несгрупированных данных, для дискретного и интервального вариационного ряда, для альтернативного признака. Коэффициент вариации.
13. Вычисление среднего линейного отклонения для случая несгруппированных данных, для дискретного и интервального вариационного ряда, для альтернативного признака. Коэффициент линейной вариации.
14. Вычисление размаха вариации для дискретного и интервального вариационного ряда. Коэффициенты осцилляции, вариации, линейной вариации.
15. Таблица аналитической группировки. Вычисление общего среднего и общей дисперсии (как суммы межгрупповой и среднегрупповой дисперсии).
16. Таблица аналитической группировки. Вычисление эмпирического корреляционного отношения. Смысл эмпирического корреляционного отношения.
17. Выборочное наблюдение. Точечная оценка генерального среднего арифметического и генеральной дисперсии.
18. Выборочное наблюдение. Интервальная оценка генерального среднего для больших выборок.
19. Выборочное наблюдение. Интервальная оценка генерального среднего для малых выборок.
20. Статистическая проверка гипотез (общий порядок проверки). Ошибки первого и второго рода. Проверка гипотезы о величине генеральной средней.
21. Проверка гипотезы о равенстве генеральных средних.
22. Проверка гипотезы о виде закона распределения.
23. Корреляция неколичественных признаков. Таблица сопряженности. Коэффициенты Пирсона и Чупрова. Проверка гипотезы об отсутствии корреляции в генеральной совокупности (Критерий c2).
24. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена, проверка его статистической значимости.
25. Коэффициент конкордации. Проверка его статистической значимости.
26. Корреляция количественных признаков (методы установления факта корреляции, оценка тесноты корреляции). Коэффициент линейной корреляции, проверка его статистической значимости.
27. Уравнение линейной регрессии. Формулы для расчета параметров a и b уравнения линейной регрессии. Проверка их статистической значимости.
28. Уравнение линейной регрессии. Фактор детерминации и его смысл. Проверка статистической значимости уравнения в целом (критерий Фишера).
29. Ряды динамики. Средний уровень ряда. Абсолютные и относительные показатели динамики (абсолютный прирост, коэффициенты роста и прироста, темпы роста и прироста) и их средние значения.
30. Индексный метод. Индивидуальные индексы, сводные индексы, индекс фиксированного состава, переменного состава, структурных сдвигов.
6. Учебная литература и ресурсы информационно-телекоммуникационной сети "Интернет", включая перечень учебно-методического обеспечения для самостоятельной работы обучающихся по дисциплине
6.1. Основная литература.
1. Н. Ш. Кремер, Б. А. Путко, И. М. Тришин, М. Н. Фридман. Математика для экономистов: от арифметики до эконометрики: учебно-справочное пособие для бакалавров. М.: Юрайт, 2012.
2. Б. С. Эверитт. Большой словарь по статистике М.: Проспект, 2012.
6.2. Дополнительная литература.
1. А. А. Туганбаев, В. Г. Крупин. Теория вероятностей и математическая статистика: учебное пособие. СПб.: Лань, 2011.
2. А. М. Карлов. Теория вероятностей и математическая статистика для экономистов: учебное пособие. М.: КноРус, 2011
3. А. Р. Урубков. Статистические методы и модели в бизнесе. М.: Дело, 2011
4. Н. Ш. Кремер. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2009.
6.3. Все основные учебно-методические материалы по курсу: программа; список вопросов по теории; задачи, которые предлагаются на практических занятиях и для самостоятельного решения – размещены на сервере классов в папке Y:\_Teachers\Guseva\ТВиМС 2016-2017.