Цели освоения дисциплины
Цель преподавания дисциплины заключается в подготовке высококвалифицированных специалистов, владеющих основами современных компьютерных технологий обработки информации методами математической статистики в экологии и природопользовании.
Основными задачами при изучении дисциплины являются:
- выработать умение самостоятельно использовать современные технологии при обработке и статистическом анализе информации в экологии и природопользовании;
- научить общим принципам статистической обработки и визуализации геоэкологической информации с применением специализированных программных пакетов;
- научить общим принципам выполнения геоэкологической интерпретации результатов статистического анализа, моделирования и прогноза природных и техногенных процессов.
2. Место дисциплины в структуре ООП магистратуры
Учебная дисциплина Б1.Б.3.2 – Статистические методы в экологии и природопользовании относится к дисциплинам базового цикла (Б1.Б) и опирается на освоенные знания и умения, полученные при изучении дисциплин математического и естественнонаучного цикла бакалавриата («Математика», «Общая теория статистики»).
Для успешного освоения дисциплины должны быть сформированы на пороговом уровне следующие компетенции:
-ОК-2– знанием современных компьютерных технологий, применяемых при сборе, хранении, обработке, анализе и передаче географической информации; способностью самостоятельно использовать современные компьютерные технологии для решения научно-исследовательских и производственно-технологических задач профессиональной деятельности;
-ОК-4 - владением методами оценки репрезентативности материала, объема выборок при проведении количественных исследований, статистическими методами сравнения полученных данных и определения закономерностей;
-ПК-1 -в научно-исследовательской деятельности: способностью формулировать проблемы, задачи и методы научного исследования; получать новые достоверные факты на основе наблюдений, опытов, научного анализа эмпирических данных; реферировать научные труды, составлять аналитические обзоры накопленных сведений в мировой науке и производственной деятельности; обобщать полученные результаты в контексте ранее накопленных в науке знаний; формулировать выводы и практические рекомендации на основе репрезентативных и оригинальных результатов исследований
Перечень последующих учебных дисциплин, для которых необходимы знания, умения и навыки, формируемые данной учебной дисциплиной:
- Методы почвенных исследований;
- Влияние агрохимикатов на окружающую среду;
- Комплексная экологическая оценка агроэкосистем;
- НИР; - ГИА.
Требования к результатам освоения содержания дисциплины
В совокупности с другими дисциплинами направления 05.04.06 Экология и природопользование дисциплина «Статистические методы в экологии и природопользовании» направлена на формирование следующих общекультурных компетенций (ОК) и профессиональных компетенций профиля (ПК) магистра:
ОК-2 – знанием современных компьютерных технологий, применяемых при сборе, хранении, обработке, анализе и передаче географической информации; способностью самостоятельно использовать современные компьютерные технологии для решения научно-исследовательских и производственно-технологических задач профессиональной деятельности;
ОК-4 – владением методами оценки репрезентативности материала, объема выборок при проведении количественных исследований, статистическими методами сравнения полученных данных и определения закономерностей;
ПК-1 – в научно-исследовательской деятельности:способностью формулировать проблемы, задачи и методы научного исследования; получать новые достоверные факты на основе наблюдений, опытов, научного анализа эмпирических данных; реферировать научные труды, составлять аналитические обзоры накопленных сведений в мировой науке и производственной деятельности; обобщать полученные результаты в контексте ранее накопленных в науке знаний; формулировать выводы и практические рекомендации на основе репрезентативных и оригинальных результатов исследований.
В результате изучения дисциплины студент должен:
Знать:
- важнейшие методы статистического анализа,
- элементарные понятия анализа данных;
- статистические показатели в экологии и природопользовании.
- методы расчета системы обобщающих показателей, отражающих результаты развития в России.
Уметь:
- использовать методы статистического анализа для исследования явлений и процессов;
- применять статистические методы сбора, обработки, обобщения и анализа статистической информации при изучении тенденций и закономерностей явлений и процессов.
- анализировать результаты статистических исследований и делать аргументированные выводы
Владеть:
- навыками и приемами принятия самостоятельного решения по подбору исходной информации, выявлению тенденций развития объекта (явления, процесса) в ретроспективном периоде;
- методами оценки репрезентативности материала, объема выборок при проведении количественных исследований, статистическими методами сравнения полученных данных и определения закономерностей.
4. Структура и содержание дисциплины (модуля)
Данные по рабочему учебному плану: 36 час., 1 зачет.ед.
| Семестры | А | В | С | Всего | ||||||
| Трудоемкость по Госстандарту - из них: | ||||||||||
| Экзамен - | - | - | ||||||||
| самостоятельная работа – | ||||||||||
| аудиторные занятия – в том числе: | ||||||||||
| лекции - | ||||||||||
| лабораторные - | ||||||||||
| семинарские - | - | - | ||||||||
| практические - | - | - |
| Семестры | А | В | С | Всего | ||||||
| недель в семестре | ||||||||||
| Форма контроля: | ||||||||||
| экзамен | - | - | ||||||||
| зачет | + | + | ||||||||
| курсовая работа | - | - | ||||||||
| курсовой проект | - | - |
5. УЧЕБНО-ТЕМАТИЧЕСКИЙ ПЛАН
| № пп | Разделы (модули) дисциплины и темы занятий | Количество часов (очная форма обучения) | Формы текущего контроля успеваемости | Коды формируемых компетенций | |||
| Всего | Лекции | Лабораторные | Сам.работы | ||||
| 1. | Статистические методы предварительной обработки информационной базы исследования | Опрос | ОК-2 | ||||
| 2. | Средние величины | Опрос | ОК-4 | ||||
| 3. | Ряды динамики | Опрос | ПК-1 | ||||
| 4. | Выборочный метод | Тест | ОК-4 | ||||
| 5. | Корреляционно-регрессионный анализ | Решение задач | ПК-1 | ||||
| Итого |
СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
Лекционный курс
| Наименование раздела учебной дисциплины (модуля) | Содержание раздела | Всего часов |
| Тема 1: Статистические методы предварительной обработки информационной базы исследования | Понятие о статистической информации и ее источнике. Формы статистических наблюдений. Планы, цель и единицы наблюдения Понятие о статистической сводке, ее организация, этапы. Группировка. Выбор группированного признака. Атрибутивные и вариационные признаки. Интервалы группировок. Типологические, структурные и аналитические (факторные) группировки. | |
| Тема 2: Средние величины | Средняя величина и ее сущность. Средняя агрегатная. Средняя арифметическая. Простая и взвешенная, средняя гармоническая, геометрическая. Структурные средние: мода и медиана. | |
| Тема 3: Ряды динамики | Понятие о ряде динамики. Виды рядов динамики и правила их построения. Основные показатели: абсолютный прирост, темп роста, темп прироста, абсолютное значение 1% прироста. Среднегодовые темпы роста и прироста. | |
| Тема 4: Выборочный метод | Понятие о выборочном исследовании. Генеральная и выборочная совокупность. Единица отбора и основные его способы. Собственно-случайный отбор, механический отбор, серийный отбор, типический отбор. Ошибки выборки. Средняя и предельная ошибка выборки. | |
| Тема 5: Корреляционно- регрессионный анализ | Статистические методы изучения связей между социально-экономическими явлениями: виды и формы связей между явлениями; простая корреляция; определение тесноты корреляционной связи; множественная корреляция. Методика выполнения КРА с применением программных продуктов. |
6.2. Перечень лабораторных работ
| Наименование раздела учебной дисциплины (модуля) | Наименование лабораторных работ | Всего часов |
| Статистические методы предварительной обработки информационной базы исследования | Тема 1: Статистические методы предварительной обработки информационной базы исследования | |
| Средние величины | Тема 2: Средние величины | |
| Ряды динамики | Тема 3: Ряды динамики | |
| Выборочный метод | Тема 4: Выборочный метод | |
| Корреляционно- регрессионный анализ | Тема 5: Корреляционно- регрессионный анализ |