Учебно-методический комплекс дисциплины статистический анализ данных



Скачать 382.03 Kb.
страница1/3
Дата03.05.2016
Размер382.03 Kb.
  1   2   3
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
«Мурманский государственный гуманитарный университет»


(ФГБОУ ВПО «МГГУ»)

УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС
ДИСЦИПЛИНЫ

Статистический анализ данных


Основная образовательная программа подготовки специалиста по специальности
050202.65 Информатика (СД.В.3)

050202.65 Информатика с доп.спец. «Физика» (СД.В.2.1)

050202.65 Информатика с доп.спец. «Математика» (СД.В.3.1)


Утверждено на заседании кафедры

физики, информатики и ИТ

факультета физико-математического образования,
информатики и программирования

(протокол №11 от «24» апреля 2013 г.)


Зав. кафедрой физики, информатики и ИТ
___________________Н.Ю.Королева


РАЗДЕЛ 1. Программа учебной дисциплины.


    1. Автор программы: Шуньгина И.В., ст.преподаватель кафедры физики, информатики и ИТ




    1. Рецензенты: Суханова Н.Т. – канд. пед. наук, доцент кафедры информатики и ОТД

Лазарева И.М. – канд. ф.-м. наук, доцент кафедры информатики и ПО, МГТУ


    1. Пояснительная записка:


Цели и задачи дисциплины

В настоящее время потребность в статистическом образовании существенно повышается. Имеется много мощных, универсальных систем для автоматизации математических и научных расчетов, в том числе пакетов для углубленного статистического анализа. Автоматизированная обработка экспериментальных данных с помощью компьютерных программ требует основательной подготовки пользователя: надо не только уметь работать на компьютере, но и знать основы статистики и прикладные программные средства статистического анализа.

В данном курсе рассматриваются вопросы по прикладному использованию методов математической статистики с помощью средств Microsoft Excel и специализированной системы Statistica.

В лекционном курсе дается описание алгоритмов, реализующих наиболее доступные методы статистического анализа с помощью программных средств (описательные статистики, корреляционный, регрессионный, дисперсионный анализ и др.). Алгоритмы дополнены теоретическими сведениями, что необходимо для понимания сути методов и формулирования выводов.

Каждая тема сопровождается практической работой. Возможности систем Excel и Statistica демонстрируются на многочисленных примерах обработки наблюдений за океанографическими и климатическими процессами северного региона. Студенты проводят вычисления, выполняют графический анализ и интерпретацию результатов. Практические работы содержат задания для самостоятельного исследования, что важно для стимулирования студентов к исследовательской работе. Курс позволяет формировать у студентов знания и умения творчески пользоваться программным обеспечением, а также, в целях осуществления политехнической подготовки будущих учителей раскрывается связь информатики и других наук.

Место курса в общей системе подготовки специалиста

Курс основывается на знаниях, полученных студентами по дисциплинам «Информационные технологии», «Компьютерное моделирование», «Математическая статистика». Дисциплина по выбору обеспечивает взаимосвязь дисциплин естественнонаучного цикла со специальными дисциплинами.



Требования к уровню освоения содержания дисциплины

После изучения дисциплины студент должен:



  • знать методы математической статистики (описательная статистика, регрессионный анализ, анализ временных рядов, многомерные методы …);

  • владеть инструментальными средствами для решения конкретной задачи на компьютере;

  • уметь грамотно обработать и извлечь из собранных данных максимум информации;

  • уметь систематизировать и анализировать данные, давать оценку значимости результатов;

  • уметь прогнозировать будущее поведение некоторого временного ряда;

  • владеть технологией оформления научной работы и способами ее рецензирования.

Ссылки на авторов и программы, которые использовались в подготовке – учебно-методический комплекс по дисциплине «Статистический анализ данных», разработанный к.г.н., доцентом кафедры информатики и ОТД Безух Н.Н.


    1. Извлечение из ГОС ВПО специальностям 050502 Информатика, 040201 Социология – вузовский компонент.



    1. Объем дисциплины и виды учебной работы (для всех специальностей, на которых читается данная дисциплина):




п/п


Шифр и наименование специальности

Курс

Семестр

Виды учебной работы в часах

Вид итогового контроля (форма отчетности)

Трудоем-

кость


Всего ауд.

ЛК

ПР/СМ

ЛБ

Сам.раб.

1

050202.65

Информатика



5

10

50

30

10

-

20

20

Зачет

2

050202.65
Инф. Физика

4

7

100

40

20

-

20

60

Зачет

3

050202.65
Инф. Матем.

4

7

80

40

20

-

20

40

Зачет




    1. Содержание дисциплины:




      1. Разделы дисциплины и виды занятий (в часах). Примерное распределение учебного времени:




п/п


Наименование раздела, темы

Количество часов

Информатика

Инф., Физика

Инф., Математика




Всего

ауд


ЛК

ПР/

СМ


ЛБ

СР

Всего

ауд


ЛК

ПР/

СМ


ЛБ

СР

Всего

ауд


ЛК

ПР/

СМ


ЛБ

СР




1.

Компьютерные технологии статистической обработки информации.

4

2

-

2

2

2

2

-

-

8

8

2

-

-

4




2.

Некоторые сведения из теории выборочного метода исследования случайных величин

4

2

-

2

2

8

4

-

4

8

8

4

-

4

6




3.

Статистический анализ экспериментальных данных и результатов наблюдений.

8

2

-

6

6

6

4

-

4

14

12

4

-

4

8




4.

Прогнозирование и регрессионный анализ.

5

1

-

4

4

8

4

-

4

10

10

4

-

4

8




5.

Работа с базами данных и списками, функции базы данных

3

1

-

2

2

4

2

-

2

10

6

2

-

2

6




6.

Методика написания и оформления научно-исследовательских работ с элементами статистического анализа

6

2

-

4

4

10

4

-

6

10

10

4

-

6

8







Всего:

30

10

-

20

20

40

20

-

20

60

40

20

-

20

40







      1. Содержание разделов дисциплины.

Компьютерные технологии статистической обработки информации.

Задачи статистического анализа. Программные средства статистической обработки и анализа данных. Введение в систему Statistica. Средства статистического анализа данных в системе Microsoft Excel (статистические функции, пакет анализа данных), в специализированных пакетах Statistica, SPSS и др.



Некоторые сведения из теории выборочного метода исследования случайных величин.

Понятие случайной величины. Нормальный закон распределения и его параметры. Выборочный метод исследования случайных величин. Числовые характеристики случайных величин.



Статистический анализ экспериментальных данных и результатов наблюдений.

Первичный анализ. Расчет элементарных статистик и корреляционный анализ.

Графический анализ. Виды диаграмм. Аппроксимация, сглаживание и прогноз путем графической интерпретации таблично представленных данных.

Исследование факторных и случайных составляющих. Метод парных критериев. Введение в однофакторный дисперсионный анализ. Алгоритм реализации метода на примерах.

Прогнозирование и регрессионный анализ.

Введение в регрессионный анализ (описание модели, постановка задачи, математическое решение задачи). Множественная линейная регрессия. Алгоритмы регрессионного анализа в системе Statistica и Microsoft Excel. Оценка адекватности модели. Графическое представление результатов.



Работа с базами данных и списками, функции базы данных.

Сортировка, поиск, фильтрация данных. Функции для работы с базами данных и списками. Создание сводных таблиц.



Методика написания и оформления научно-исследовательских работ с элементами статистического анализа.

Некоторые приемы оформления научной работы. Рецензирование научных работ.


1.6.3. Темы для самостоятельного изучения.

№ п/п

Наименование раздела дисциплины

Тема

Кол-во часов

Форма самостоятельной работы

Форма контроля выполнения самостоятельной работы

Инф

Инф, Физ

Инф, Мат



Компьютерные технологии статистической обработки информации.

Программные средства статистической обработки и анализа данных.

2

8

4

вопросы для самостоятельного изучения, освоение программной оболочки

оценка подготовленности к практике



Некоторые сведения из теории выборочного метода исследования случайных величин.


Понятие случайной величины. Нормальный закон распределения и его параметры. Выборочный метод исследования случайных величин.

2

8

6

повторить разделы статистики

собеседование



Статистический анализ экспериментальных данных и результатов наблюдений.


Элементарные статистики и корреляционный анализ.

Аппроксимация, сглаживание, прогноз. Метод парных критериев.



6

14

8

повторить разделы статистики


собеседование, проверка компьютерных разработок




Прогнозирование и регрессионный анализ.

Введение в регрессионный анализ.

4

10

8

повторить разделы статистики


собеседование, проверка компьютерных разработок




Работа с базами данных и списками, функции базы данных.


Базы данных

2

10

6

повторить основные понятия баз данных

собеседование, проверка компьютерных разработок




Методика написания и оформления НИР с элементами статистического анализа.

Технология оформления научной работы (статьи или тезисов).

4

10

8

оформление результатов

Зачет: оценивание проведенного исследования и представления результатов.




Всего:

20

60

40









    1. Методические рекомендации по организации изучения дисциплины.

      1. Тематика и планы аудиторной работы студентов по изученному материалу (планы последовательного проведения занятий: ПР, СМ, ЛБ)

Лабораторный практикум

Лабораторная работа 1. Средства статистического анализа данных в системе Microsoft Excel.

  1. Некоторые функции в категории Статистические.

  2. Пакет анализа данных

  3. Обработка исторических фактов с использованием аппарата математической статистики.

Задания для самостоятельной работы

  1. Составить таблицу, содержащую сведения о правлении представителей династии Романовых. Столбцы: № п/п, представитель династии, годы правления. Вычислить продолжительность правления для каждого представителя династии, общую продолжительность правления династии. Определить, кто из представителей династии правил больше и меньше всех. Вычислить среднюю продолжительность правления.

  2. Определить закон распределения и построить диаграмму для статистического ряда, заданного таблицей.


Лабораторная работа 2. Реализация методов статистического анализа в Microsoft Excel на примерах

  1. Расчет элементарных статистик.

  2. Вычисление частот.

  3. Построение гистограммы.
  1   2   3


База данных защищена авторским правом ©refedu.ru 2016
обратиться к администрации

    Главная страница