Методы математической обработки данных

Цель: сформировать целостное представление о способах количественной и качественной организации данных, формах их обработки, преобразования и анализа для получения информации с использованием статистических методов Требует от слушателей базовых знании математики. Как писал Мак-Коннелл "Статистика — это прежде всего способ мышления, и для ее применения нужно лишь иметь немного здравого смысла и знать основы математики" Курс практико-ориентированный, слушатели последовательно изучая основы математической статистики проведут свое небольшое исследование. Основные темы рассматриваемые в рамках курса. Тема 1. Виды данных в статистике. Тема 2. Понятие генеральной совокупности и выборки. Тема 3. Статистические гипотезы и критерии. Тема 4. Представление количественных данных. Тема 5. Числовые характеристики распределения данных. Тема 6. Закон распределение признака. Тема 7. Построение кривой нормального распределения. Тема 8. Проверка нормальности распределения результативного признака. Тема 9. Понятие корреляционного анализа; корреляционной связи и корреляционной зависимости. Тема 10.Методы для расчета коэффициента корреляции. Тема 11. Параметрические критерии. Тема 12. Непараметрические критерии. Тема 13. Многофункциональные критерии.