Існуючі на сьогоднішній день статистичні комп'ютерні програми дозволяють проводити статистичний аналіз, не маючи серйозної математичної підготовки. Такі потужні системи як SPSS, sas, R та ін.дають можливість використовувати складні статистичні методи. Не знаючи про ступінь застосовності використовуваних статистичних тестів до конкретних даних експерименту, дослідник може провести розрахунки, але результат буде вельми сумнівним. Обов'язковою умовою для проведення статистичної обробки даних має бути добре знання математичних основ статистики.
мета курсу – дати слухачам базові знання про сучасні методології збору, обробки, узагальнення статистичної інформації, методи розрахунку статистичних показників. Ці знання стануть основою для подальшого вивчення інструментів професійної аналітики на курсах SPSS Statistics, r, sas.
Курс поєднує базові положення статистики, теорії ймовірностей з прикладними цілями, орієнтованими на реальну господарську діяльність. Ви отримаєте перевірені на практиці знання і рекомендації. На курсі розбираються реальні розрахунки.
Кожен модуль курсу включає практикум з вивчених тем з використанням Excel, що дозволяє закріпити отримані знання і підготуватися до роботи в реальних умовах.
Курс призначений для фахівців різних сфер: економістів, медиків, соціологів, психологів, а також розробників, програмістів, майбутніх системних аналітиків, розробників аналітичних систем, учасників аналітичних проектів. Курс буде корисний тим, хто недостатньо добре засвоїв програму статистики в навчальних закладах, і хто хоче надалі пов'язати роботу зі статистикою та аналізом.
Модуль 1. Предмет і метод статистики
- основні поняття, що використовуються в статистиці.
- форми подання статистичних даних.
- знаходження довірчого інтервалу.
- статистичні показники: абсолютні, відносні та середні.
- побудова ряду варіаційного розподілу. Аналіз його властивостей.
- перевірка гіпотези про відповідність теоретичному розподілу.
- вибірковий метод.
- способи формування вибірки.
- Практикум: рішення задач на базі Excel.
- показники зміни рівнів ряду динаміки.
- середні показники ряду динаміки.
- методи виявлення основної тенденції (тренда) в рядах динаміки.
- оцінка адекватності (надійності) тренда.
- аналіз сезонних коливань.
- Практикум: рішення задач на базі Excel.
- кореляційний зв'язок – окремий випадок стохастичного зв'язку.
- методи оцінки кореляційного зв'язку.
- кореляційно-регресійний аналіз – дослідження кореляційних зв'язків.
- коефіцієнти вимірювання тісноти зв'язку між показниками.
- Метод знаходження параметрів рівняння регресії.
- Практикум: рішення задач на базі Excel.
https://privatelink.de/?https://www.specialist.ru/course/osnstat