Цели и задачи дисциплины
Цель: обучение магистрантов современным методам статистического анализа данных, в том числе с использованием компьютерных программ - пакетов статистической обработки
данных и библиотек языка Python, оформления результатов в виде и табличного и графического материалов.
Задачи:
− обладать теоретическими основами статистического анализа и теории принятия решений;
− знать свойства и характеристики вариационных рядов, критерии выбора методов статистической обработки, оценки достоверности статистических величин;
− уметь выбирать осмысленно статистические методы и правильно интерпретировать результаты расчетов;
− ориентироваться в справочной литературе, статистических таблицах и программном обеспечении;
− приобрести навыки расчетов статистических показателей с использованием вычислительной техники.
Краткое содержание дисциплины
Подготовка данных и описательная статистика. Случайные величины. Законы распределения и параметры распределения случайных величин. Параметрические и непараметрические критерии. Статистический анализ данных с помощью инструментальных средств. Задачи принятия решений.
Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины
ОПК-1
Способен самостоятельно приобретать, развивать и применять математические, естественнонаучные, социально-экономические и профессиональные знания для решения нестандартных задач, в том числе в новой или незнакомой среде и в междисциплинарном контексте
ОПК-2
Способен разрабатывать оригинальные алгоритмы и программные средства, в том числе с использованием современных интеллектуальных технологий, для решения профессиональных задач