WWW.METODICHKA.X-PDF.RU
БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА - Методические указания, пособия
 

«Тарасов О.А. МЕТОДЫ ПРИКЛАДНОЙ СТАТИСТИКИ ДЛЯ СОЦИОЛОГОВ Учебно-методический комплекс. Рабочая программа для студентов направления 39.03.01 (040100.62) «Социология», очной формы ...»

26. 05.

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ

РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

«ТЮМЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»

Финансово-экономический институт

Кафедра математических методов, информационных технологий

и систем управления в экономике

Тарасов О.А.

МЕТОДЫ ПРИКЛАДНОЙ СТАТИСТИКИ ДЛЯ СОЦИОЛОГОВ

Учебно-методический комплекс. Рабочая программа для студентов направления 39.03.01 (040100.62) «Социология», очной формы обучения Тюменский государственный университет Тарасов О.А. Методы прикладной статистики для социологов. Учебнометодический комплекс. Рабочая программа для студентов направления 39.03.0 (040100.62) «Социология», очной формы обучения. Тюмень, 2015, 24 стр.

Рабочая программа составлена в соответствии с требованиями ФГОС ВПО с учетом рекомендаций и ПрОП ВПО по направлению «Социология».

Рабочая программа дисциплины опубликована на сайте ТюмГУ: Методы прикладной статистики для социологов [Электронный ресурс] / Режим доступа:

http://umk3.utmn.ru, раздел «Образование», свободный.

Рекомендовано к изданию кафедрой математических методов, информационных технологий и систем управления в экономике. Утверждено директором Финансовоэкономического института.

ОТВЕТСТВЕННЫЙ РЕДАКТОР: Ромашкина Гульнара Фатыховна, профессор, д-р.

социол. наук, и.о. заведующего кафедрой математических методов, информационных технологий и систем управления в экономике ТюмГУ.

© Тюменский государственный университет, 2015.

© Тарасов Олег Александрович, 2015.

1. Пояснительная записка.

1.1. Цели и задачи дисциплины.

Курс посвящен основным методам современной прикладной статистики. Рассмотрен вероятностно-статистический фундамент прикладной статистики. Цель курса заключается в представлении студентам фундаментальных понятий и теоретических основ прикладной статистики а также обучении практическим навыкам статистических вычислений в социологии.

Задачи курса:

показать назначение и содержание прикладной статистики с социологии;

дать представление об описании данных, оценивании, проверке гипотез, методах статистического анализа числовых величин, многомерного статистического анализа, временных рядов, статистики нечисловых и интервальных данных;

показать специфику использования, условия применения, ограничения методов прикладной статистики для изучения социальных явлений;

сформировать у студентов практические навыки использования компьютерных программ анализа социологических данных (статистических пакетов, таких как SPSS) на примерах конкретных массивов результатов социологических исследований;

1.2. Место дисциплины в структуре образовательной программы.

Дисциплина «Методы прикладной статистики для социологов» относится к циклу Б2. Математический и естественнонаучный цикл. Базовая часть, 4 семестр.

Освоение данного курса и приобретение навыков работы в пакете SPSS будет основой для освоения дисциплин Современные информационные технологии в социальных науках и Основы применения прикладных программ в социологических исследованиях.

–  –  –

№ Наименование обеспечиваемых Темы дисциплины необходимых для изучения п/п (последующих) дисциплин обеспечиваемых (последующих) дисциплин

–  –  –

1.3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения данной образовательной программы.

В результате освоения ООП бакалавриата выпускник должен обладать общекультурной компетенцией:

1) способностью к восприятию, обобщению, анализу информации, постановке цели и выбору путей ее достижения (ОК-1);

2) осознанием социальной значимости своей будущей профессии, обладанием высокой мотивацией к выполнению профессиональной деятельности (ОК-8);

3) способностью использовать основные положения и методы гуманитарных и социально-экономических наук при решении профессиональных задач (ОК-9);

4) способностью самостоятельно формулировать цели, ставить конкретные задачи научных исследований в различных областях социологии и решать их с помощью современных исследовательских методов с использованием новейшего отечественного и зарубежного опыта и с применением современной аппаратуры, оборудования, информационных технологий (ПК-2);

5) способностью и готовностью участвовать в составлении и оформлении научно-технической документации, научных отчетов, представлять результаты исследовательской работы с учетом особенностей потенциальной аудитории (ПК-3);

1.4. Перечень планируемых результатов по дисциплине.

По окончании изучения дисциплины студент должен

1) знать основные методы прикладной статистики, используемые в социологии;

назначение, возможности и особенности работы современных статистических пакетов (SPSS, Statistica и др.).

2) уметь выбрать метод прикладной статистики в зависимости от поставленной социологической задачи;

использовать статистический пакет (SPSS) при проведении социологических исследований: свободно ориентироваться в меню пакета и уметь пользоваться различными функциями; создать макет для ввода данных в статистический пакет;

провести ввод и корректировку данных социологического исследования; провести отбор данных, различные виды модификации и преобразования данных; представлять результаты обработки в виде таблиц и графиков;

3) владеть навыками проведения социальных исследований с применением статистического пакета для социальных наук;

информационной культурой в процессе компьютерной обработки информации;

навыками самостоятельного освоения новых разделов статистических пакетов, а также новых версий пакетов.

–  –  –

2. - - 0- 0- - - - - - - 0-3 - 0-8 3. - - 0- 0- - - - - - - 0-3 - 0-8 4. - - 0- 0- 0- - - - - - 0-3 - 0 - 18

–  –  –

6.

–  –  –

ТЕМА 1. ОСНОВНЫЕ ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ПОЛОЖЕНИЯ ПРИКЛАДНОЙ

СТАТИСТИКИ. ОСНОВНЫЕ ПРОБЛЕМЫ ПРИКЛАДНОЙ СТАТИСТИКИ.

Различные виды статистических данных. Количественные и категоризованные данные. Основные шкалы измерения. Нечисловые данные. Данные и расстояния в пространствах произвольной природы. Аксиоматическое введение расстояний.

Основы вероятностно-статистических методов описания неопределенностей в прикладной статистике. Статистическая устойчивость как основное условие применение вероятно-статистических методов. Этапы прикладного исследования.

Законы больших чисел. Центральные предельные теоремы. Теоремы о наследовании сходимости. Метод линеаризации. Принцип инвариантности. Нечеткие множества как проекции случайных множеств. Устойчивость выводов и принцип уравнивания погрешностей. Описание данных, оценивание и проверка гипотез.

ТЕМА 2. СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ЗАВИСИМОСТЕЙ

Общая формулировка проблемы статистического исследования зависимостей (основные понятия и постановка задач). Конечная прикладная цель статистического исследования зависимостей. Математический инструментарий исследования зависимостей. Выбор методов исследования зависимостей в зависимости от типа переменных. Основные типы зависимостей между количественными переменными.

Типовые задачи практики социологических исследований. Основные этапы статистического исследования зависимостей.

ТЕМА 3. КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ МНОГОМЕРНОЙ ГЕНЕРАЛЬНОЙ

СОВОКУПНОСТИ

Назначение и место корреляционного анализа в статистическом исследовании.

Общие понятия и определения Понятие корреляции. Коэффициент корреляции.

Корреляционный анализ количественных признаков. Коэффициент детерминации как универсальная характеристика степени тесноты статистической связи. Исследование линейной зависимости от единственной объясняющей переменной: парный коэффициент корреляции. Исследование парных нелинейных связей: корреляционное отношение.

Исследование линейной зависимости от нескольких объясняющих переменных:

множественный и частные коэффициенты корреляции.

Корреляционный анализ порядковых (ординальных) переменных: ранговая корреляция. Ранговый коэффициент корреляции Спирмэна. Ранговый коэффициент корреляции Кендалла. Статистические свойства выборочных характеристик парной ранговой связи. Коэффициент конкордации (согласованности) как измеритель статистической связи между несколькими порядковыми переменными. Проверка статистической значимости выборочного значения коэффициента конкордации.

Корреляционный анализ категоризованных переменных: таблицы сопряженности.

Основные измерители степени тесноты статистической связи между двумя категоризованными переменными.

ТЕМА 4. КЛАССИФИКАЦИЯ ПРИ НАЛИЧИИ ОБУЧАЮЩИХ ВЫБОРОК

(ДИСКРИМИНАНТНЫЙ АНАЛИЗ)

Сущность, типологизация и прикладная направленность задач классификации объектов. Класс как генеральная совокупность и базовая идея вероятностностатистических методов классификации.

Дискриминантный анализ позволяет предсказать принадлежность объектов к двум или более непересекающимся группам. Задачи дискриминантного анализа. Построение дискриминантной функции. Функции потерь и вероятности неправильной классификации.

Принципиальное решение общей задачи построения оптимальных (байесовских) процедур классификации. Параметрический дискриминантный анализ в случае нормальных классов.

ТЕМА 5. КЛАССИФИКАЦИЯ БЕЗ ОБУЧЕНИЯ (НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЙ

СЛУЧАЙ): КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ

Общая постановка задачи автоматической классификации. Кластерный анализ наиболее ярко отражает черты многомерного анализа в классификации. Этапы кластерного анализа. Выбор переменных-критериев для кластеризации. Расстояния между отдельными объектами и меры близости объектов друг к другу. Расстояния между классами объектов. Выбор способа измерения расстояния между объектами, или кластерами. Функционалы качества разбиения на классы и экстремальная постановка задачи кластер-анализа. Формулировка экстремальных задач разбиения исходного множества объектов на классы при неизвестном числе классов.

Основные типы задач кластер-анализа и основные типы кластер-процедур.

Формирование кластеров. Иерархические процедуры. Параллельные кластер-процедуры.

Последовательные кластер-процедуры.

ТЕМА 6. ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗ

Применение t-критерия. T-критерий для независимых выборок. T-критерий для зависимых выборок. T-критерий для одной выборки. Пошаговый алгоритм вычисления.

Тестовая величина U, определенная с помощью теста Манна и Уитни. Наименьшее значение из обеих ранговых сумм (W-тест Уилкоксона) тестовая величина Z, определенная по тесту Колмогорова-Смирнова. Тест Мозеса (Moses).

ТЕМА 7. МЕТОД ГЛАВНЫХ КОМПОНЕНТ. ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ

Сущность, типологизация и прикладная направленность задач снижения размерности. Метод главных компонент. Вычисление главных компонент. Основные числовые характеристики главных компонент. Оптимальные свойства главных компонент. Статистические свойства выборочных главных компонент, статистическая проверка некоторых гипотез.

Сущность модели факторного анализа. Общий вид линейной модели, ее связь с главными компонентами. Основные задачи факторного анализа. Основные гипотезы и основания применения методов и алгоритмов факторного анализа. Ограничения факторного анализа.

ТЕМА 8. АНАЛИЗ УРАВНЕНИЯ РЕГРЕССИИ

Задачи регрессионного анализа: установление формы зависимости между признаками, оценка функции регрессии, оценка неизвестных значений (прогноз значений) зависимого признака. Выбор общего вида функции регрессии. Простой анализ (один независимый признак). Множественный анализ (несколько независимых признаков).

Линейная регрессия. Множественная линейная регрессия. Статистические критерии проверки гипотез об общем виде функции регрессии.

ТЕМА 9. АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ. ПОДБОР МОДЕЛИ И

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ.

Многомерная регрессия. Логистическая регрессия. Пробит-анализ. Метод нелинейной регрессии. Мультиколлинеарность и методы ее устранения. Прогнозирование на основе регрессии. Эконометрический подход. Поэтапный метод построения модели.

Планы семинарских занятий.

6.

ТЕМА 1. ОСНОВНЫЕ ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ПОЛОЖЕНИЯ ПРИКЛАДНОЙ

СТАТИСТИКИ. ОСНОВНЫЕ ПРОБЛЕМЫ ПРИКЛАДНОЙ СТАТИСТИКИ.

Виды статистических данных и шкалы измерения.

Основы вероятностно-статистических методов описания неопределенностей в прикладной статистике.

Устойчивость выводов и принцип уравнивания погрешностей.

ТЕМА 2. СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ЗАВИСИМОСТЕЙ

Основные понятия статистического исследования зависимостей Обзор математического инструментария исследования зависимостей Основные типы зависимостей между количественными переменными Основные этапы статистического исследования зависимостей Выполнение практических заданий.

ТЕМА 3. КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ МНОГОМЕРНОЙ ГЕНЕРАЛЬНОЙ

СОВОКУПНОСТИ

Понятие и сущность корреляции, роль корреляционного анализа в статистическом исследовании Корреляционный анализ количественных признаков.

Корреляционный анализ порядковых (ординальных) переменных: ранговая корреляция.

Проверка значимости коэффициентов Корреляционный анализ категоризованных переменных: таблицы сопряженности.

Выполнение практических заданий.

ТЕМА 4. КЛАССИФИКАЦИЯ ПРИ НАЛИЧИИ ОБУЧАЮЩИХ ВЫБОРОК

(ДИСКРИМИНАНТНЫЙ АНАЛИЗ)

Сущность, типологизация и прикладная направленность задач классификации объектов Сущность дискриминантного анализа, его задачи Функции потерь и вероятности неправильной классификации.

Выполнение практических заданий.

Контрольная работа по всем ранее пройденным темам курса (включает теоретические вопросы и задачи).

ТЕМА 5. КЛАССИФИКАЦИЯ БЕЗ ОБУЧЕНИЯ (НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЙ

СЛУЧАЙ): КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ

Задачи классификации данных Условия применения и ограничения кластерного анализа Выбор переменных-критериев и способа измерения расстояния между объектами для кластеризации Иерархический кластерный анализ Кластерный анализ методом К-средних Двухэтапный кластер-анализ Дискриминантный анализ Выполнение практических заданий.

ТЕМА 6. ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗ

Сущность дисперсионного анализа, его роль при анализе социологических данных Однофакторный дисперсионный анализ Многофакторный дисперсионный анализ (MANOVA) Выполнение практических заданий.

ТЕМА 7. МЕТОД ГЛАВНЫХ КОМПОНЕНТ. ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ

Сущность, типологизация и прикладная направленность задач снижения размерности.

Сущность метода главных компонент Сущность модели факторного анализа Выполнение практических заданий.

ТЕМА 8. АНАЛИЗ УРАВНЕНИЯ РЕГРЕССИИ

Задачи регрессионного анализа Выбор общего вида функции регрессии.

Простой анализ (один независимый признак).

Множественный анализ (несколько независимых признаков).

Выполнение практических заданий.

ТЕМА 9. АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ. ПОДБОР МОДЕЛИ И

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ.

Изменение социально-экономических явлений во времени: временные ряды Временной ряд и его компоненты Прогнозирование на основе регрессии.

Выполнение практических заданий.

Выполнение итоговой контрольной работы (включает теоретические вопросы и задачи).

7. Темы лабораторных работ (Лабораторный практикум).

Не предусмотрено (для данной дисциплины) учебным планом ОП.

–  –  –

Самостоятельная работа направлена на углубление и закрепление знаний студента, развитие практических и интеллектуальных умений, комплекса заявленных общекультурных и профессиональных компетенций.

Она организуется в двух формах:

- аудиторной – на лекционных и практических занятиях при решении поставленных индивидуальных задач;

- внеаудиторной – проработка лекций, изучение рекомендованной литературы;

подготовка к устным опросам и решению задач на семинаре, подготовка к контрольным работам, выполнение индивидуальных заданий, в том числе с помощью прикладных программ и т.п.

Необходимым условием успешности обучения является систематическое выполнение обязательных видов самостоятельной работы и, по мере возможности, дополнительных.

Студенту рекомендуется не ограничиваться при изучении дисциплины только лекциями, необходимо изучать методические рекомендации, издаваемые кафедрой. Для улучшения качества освоения материала следует обращаться к учебникам, учебным пособиям и справочникам, законспектировать новые понятия и определения.

Усвоение курса требует самостоятельного решения задач на практических занятиях, выполнения индивидуальных домашних заданий. При возникновении сложностей по усвоению программного материала необходимо посещать консультации по дисциплине, задавать уточняющие вопросы на лекциях и практических занятиях, а также выполнять дополнительно задания, изложенные в методических рекомендациях по изучению дисциплины (учебные пособия [1], [2], [3], [4], [9], [10]).

В качестве самостоятельной работы студентам необходимо выполнить домашнюю контрольную работу сборника задач [1, 3, 10], усвоение теоретического материала предполагает детальную проработку лекционного материала и ответы на вопросы. В течение семестра студент выполняющий, все предлагаемые виды учебной деятельности имеет возможность набрать соответствующее количество баллов, с последующим выходом на итоговую аттестацию.

9.1. Подготовка к опросам При подготовке можно опираться на конспект лекций и литературу, предложенную в разделе 12 данной рабочей программы. В указанном разделе расположены: список основной литературы, дополнительной литературы, необходимые интернет-ресурсы.

9.2. Подготовка к задачам на семинаре При подготовке к решению задач на семинаре помимо проработки материалов, представленных на лекционных и практических занятиях, нужно воспользоваться литературой из предлагаемого списка. Необходимо научиться выполнять группировку данных, строить статистические таблицы, применять графический метод в анализе социальных процессов, овладеть понятийно-категориальным аппаратом дисциплины «Методы прикладной статистики для социологов» и инструментарием актуарных исследований и расчетов.

9.3. Выполнение индивидуальных заданий с помощью прикладных программ Компетентностный подход акцентирует внимание на результате образования, причем в качестве результата рассматривается не сумма усвоенной информации, а способность человека действовать в различных проблемных ситуациях. Важнейшим условием подготовки компетентных специалистов является применение новых информационных технологий в обучении.

Компьютерные программы, автоматизируя выполнение часто довольно трудоёмких методов расчетов, помогают студенту приобрести практические навыки, высвобождая время для расширения круга решаемых задач.

9.4. Характеристика выполнения дополнительных видов самостоятельной работы студентов.

Проработка лекционного материала. Лекции, вычитанные преподавателем, помогают студенту определиться с темами, на которые необходимо обратить особое внимание в процессе изучения дисциплины, подготовке к экзамену. Основополагающими для курса «Методы прикладной статистики для социологов» являются следующие темы:

«Определение тарифов в страховании жизни. Страхование на дожитие», «Определение тарифов в страховании на случай смерти», «Страховые резервы, свойства, расчеты», «Типы пенсионных схем, определение ставки взносов». С материалами по указанным темам можно познакомиться, изучив предложенный список литературы (раздел 12 УМК), а также обратившись к информационным источникам, найти которые возможно посредством информационных технологий (раздел 13 УМК).

1.1. Чтение литературы по теме. Изучать литературу по курсу «Методы прикладной статистики для социологов» необходимо после ознакомления с разделами 3, 5 и 9 УМК.

Чтение литературы обязательно должно сопровождаться выполнением предложенных в рамках тем заданий.

9.5. Оценка самостоятельной работы студентов.

Баллы за ответ на семинаре, решение задач на семинаре, решение комплексных ситуационных задач, решение задач с помощью прикладных программ и контрольную работу указанны в таблице 3.

–  –  –

10.3 Типовые контрольные задания или иные материалы, необходимые для оценки знаний, умений, навыков и (или) опыта деятельности, характеризующей этапы формирования компетенций в процессе освоения образовательной программы.

Виды самостоятельной работы студентов: Подготовка к семинарским занятиям.

Выполнение практических заданий, решение задач прикладной статистики.

Индивидуальные задания. Подготовка и участие в научно-практических конференциях.

Подготовка реферата по курсу.

Задания для практической работы Практические занятия состоят из двух частей. На первой части студенты выполняют отработку изучаемых разделов статистического пакета под руководством преподавателя. Для этого чаще всего используются учебные данные. Вторая часть практической работы – контрольная. Студент получает задания от преподавателя, в котором сказано, что требуется получить и по каким данным, Как правило, задания этой части основаны на файлах данных реальных социологических исследований. Выполнив задания самостоятельно, студент показывает готовый результат преподавателю и получает за него оценку. Все практические занятия проводятся в компьютерных классах.

К теме 1.

1. Эмпирическая и математическая системы: кодирование данных и кодировочная таблица. Знакомство с интерфейсом SPSS

2. Создание матрицы ввода данных: обозначение переменных, метки переменных и значения

3. Определение типов шкал

4. Ввод данных в матрицу К теме 2.

1. На основе полученных данных (предоставляются преподавателем) определить типы шкал переменных

2. Построить таблицы сопряженности (переменные для анализа указывает преподаватель).

3. Для указанных переменных определить метод исследования зависимости и проанализировать ее

4. Определить меру связи.

К теме 3.

1. По имеющейся базе данных (предоставляется преподавателем) построить корреляционную матрицу указанных переменных.

2. Проанализировать наличие или отсутствие связи между переменными.

3. Найти с какими еще переменными, имеющимися в базе, связаны указанные переменные.

К теме 4.

1. По имеющейся базе данных (предоставляется преподавателем) осуществить отбор признаков (независимых переменных) с помощью которых объект может быть причислен к одной из двух заданных заранее групп.

2. Провести дискриминантный анализ, построить дискриминантную функцию.

3. Провести разделение по группам.

К теме 5.

1. По имеющейся базе данных выбрать переменные-критерии для кластеризации.

Определить способ измерения расстояния между объектами, или кластерами.

2. Провести кластеризацию клиентов методом иерархической кластеризации.

3. Провести кластеризацию клиентов методом К-средних.

4. Сравнить полученные результаты.

К теме 6.

1. По имеющейся базе данных провести одномерный дисперсионный анализ (ANOVA)

2. Включить влияние фактора времени в анализ. Провести одномерный дисперсионный анализ с повторным измерением.

3. По заданным переменным провести многомерный дисперсионный анализ.

К теме 7.

1. По имеющимся данным провести факторный анализ. Проинтерпретировать полученные результаты.

К теме 8.

1. По имеющейся базе данных постройте модель множественной регрессии (зависимую и независимые переменные для анализа определяет преподаватель).

2. Оцените параметры множественной линейной зависимости. Выпишите восстановленную зависимость. Вычислите восстановленные значения зависимой переменной, сравните их с исходными значениями (найдите разности).

К теме 9.

1. Постройте уравнение регрессии по имеющимся данным (где время – независимая переменная).

2. Постройте тренд и рассчитайте прогнозное значение для заданного момента времени t.

Задания для самостоятельной работы

1. Виды статистических данных: количественные и категоризованные данные

2. Характеристика основных шкал измерения

3. Нечисловые данные

4. Данные и расстояния в пространствах произвольной природы. Аксиоматическое введение расстояний

5. Статистическая устойчивость как основное условие применение вероятностатистических методов

6. Этапы прикладного исследования

7. Законы больших чисел. Центральные предельные теоремы

8. Теоремы о наследовании сходимости

9. Нечеткие множества как проекции случайных множеств

10. Устойчивость выводов и принцип уравнивания погрешностей

11. Основные типы зависимостей между количественными переменными

12. Характериситка основных методов исследования зависимостей (математический инструментарий)

13. Понятие корреляции. Коэффициент корреляции

14. Коэффициент детерминации как универсальная характеристика степени тесноты статистической связи

15. Исследование линейной зависимости от единственной объясняющей переменной:

парный коэффициент корреляции

16. Множественный и частные коэффициенты корреляции

17. Ранговая корреляция. Коэффициенты Спирмэна и Кендалла

18. Коэффициент конкордации (согласованности) как измеритель статистической связи между несколькими порядковыми переменными

19. Основные измерители степени тесноты статистической связи между двумя категоризованными переменными

20. Порядок выполнения дискриминантного анализа. Задачи дискриминантного анализа.

21. Функции потерь и вероятности неправильной классификации при дискриминантном анализе

22. Кластерный анализ: этапы, выбор переменных-критериев для кластеризации, выбор способа измерения расстояния между объектами

23. Основные типы задач кластер-анализа и основные типы кластер-процедур

24. Однофакторный дисперсионный анализ (ANОVA)

25. Многофакторный дисперсионный анализ (MANOVA)

26. Стандартизация заданных значений переменных (x-преобразование)

27. Метод главных компонент. Вычисление главных компонент

28. Сущность модели факторного анализа

29. Порядок проведения и основные задачи факторного анализа

30. Сущность и порядок проведения регрессионного анализа

31. Задачи регрессионного анализа

32. Простая линейная регрессия и множественная линейная регрессия

33. Использование метода наименьших квадратов при оценке параметров функции регрессии

34. Временной ряд и его компоненты

35. Прогнозирование на основе регрессии

36. Виды вторичного анализа данных в SPSS. Корреляционный анализ.

37. Виды вторичного анализа данных в SPSS. Регрессионный анализ.

38. Виды вторичного анализа данных в SPSS. Дисперсионный анализ.

39. Виды вторичного анализа данных в SPSS. Факторный анализ.

40. Виды вторичного анализа данных в SPSS. Кластерный анализ.

41. Виды вторичного анализа данных в SPSS. Анализ временных рядов.

42. Однофакторный и многофакторный дисперсионный анализ. Сравнение двух зависимых или независимых выборок. Выполнение и защита задания по теме.

43. Корреляционный анализ. Обоснование связи между переменными, интерпретация результатов. Обоснование выводов.

44. Регрессионный анализ. Интерпретация результатов. Обоснование выводов.

45. Факторный анализ. Выполнение и защита задания по теме.

46. Кластерный анализ. Выполнение и защита задания по теме.

Примерная тематика контрольных работ и рефератов:

1. Нечисловые данные.

2. Нечеткие множества как проекции случайных множеств.

3. Типовые задачи прикладной статистики и методы их решения.

4. Проблемы построения выборочных совокупностей.

5. Интеллектуальный анализ данных и извлечение знаний из данных (Knowledge Discovery in Databases, KDD).

6. Классификация методов анализа данных.

7. Методики обнаружения нового знания в хранилищах данных (KDD).

8. Природа задач таксономии.

9. Алгоритмы таксономии класса FOREL.

10. Иерархическая таксономия.

11. Динамическая таксономия.

12. Регрессионные методы интеллектуального анализа данных и их отличия от статистических.

13. Эволюционное программирование.

14. Временные последовательности и особенности их обработки.

15. Нейронные сети.

16. Метод ближайших соседей.

17. Генетические алгоритмы.

18. Классификация на основе нечеткой логики.

19. Характеристика подходов, основанных на теории нечетких множеств.

20. Дерево решений, леса решений.

21. Критерии эффективности применения методов интеллектуального анализа данных.

22. Практическая реализация методов интеллектуального анализа данных с применением программного пакета SPSS.

23. Принцип дискретности в математике, его приложение в социологии.

24. Факторный анализ Задача о сегментации рынка.

25. Кластерный анализ. Задача о сегментации рынка.

26. Кластеризация ценностных ориентаций. Пример реализации.

10.4 Методические материалы, определяющие процедуры оценивания знаний, умений, навыков и (или) опыта деятельности, характеризующих этапы формирования компетенций.

Экзамен по дисциплине «Методы прикладной статистики для социологов»

проводится в устной форме. Преподаватель задает студенту вопрос, руководствуясь предлагаемым перечнем вопросов. В случае получения неполного ответа на него, преподаватель имеет право задать дополнительный вопрос.

Вопросы для подготовки к экзамену.

1. Различные виды статистических данных.

2. Основные шкалы измерения.

3. Данные и расстояния в пространствах произвольной природы.

4. Статистическая устойчивость как основное условие применение вероятностатистических методов.

5. Этапы прикладного исследования.

6. Законы больших чисел.

7. Принцип инвариантности.

8. Описание данных, оценивание и проверка гипотез.

9. Классификация данных. Статистический анализ числовых величин.

10. Корреляции. Меры связанности.

11. Коэффициенты связи для номинальных переменных.

12. Классификация при наличии обучающих выборок (дискриминантный анализ).

13. Классификация без обучения, непараметрический случай. Кластер-анализ.

14. Дисперсионный анализ.

15. Метод главных компонент.

16. Факторный анализ.

17. Анализ уравнения регрессии.

18. Модели регрессии.

19. Анализ временных рядов. Подбор модели и прогнозирование.

–  –  –

При выставлении баллов учитывается правильность выполнения заданий. При наличии ошибок в выполняемых заданиях, докладах, преподаватель имеет право снизить максимальную балльную оценку, установленную в плане, указав студенту на конкретные ошибки в их выполнении.

Студенты, не посещающие занятия, обязаны их отрабатывать в течение времени, отведенного в семестре для изучения дисциплины. Отработка занятий происходит в устной форме по лекционному материалу на кафедре математических методов, информационных технологий и систем управления в экономике во время консультаций, закрепленных в утвержденном графике консультаций профессорско-преподавательского состава кафедры.

Пропуск занятий по уважительным причинам (болезнь самого студента, болезнь его ребенка, болезнь близкого родственника, нуждающегося в уходе; смерть близких родственников; участие в следственных операциях или судебных заседаниях в качестве одной из сторон по административным, гражданским или уголовным делам; участие в олимпиадах, конференциях, спортивных соревнованиях от ТюмГУ; форс-мажорные обстоятельства – участие в ДТП, затопление квартиры, пожар в жилом помещении и т.п.;

приравненные к вышеперечисленным обстоятельства) при наличии соответствующего подтверждающего письменного документа (справки, повестки, уведомления и приравненным к ним документам) не является основанием выставления штрафных баллов за отсутствие на занятиях.

К пропуску занятий приравнивается «видимое присутствие студента» во время лекции / семинарского занятия (например, студент пришел на занятие, заявил о своем присутствии, оставил вещи, а затем вышел из аудитории и не появлялся в ней до конца проведения пары; спал во время проведения занятия).

Студенты, не сдавшие подлежащие самостоятельному выполнению задания, обязаны выполнить дополнительные задания, предоставляемые преподавателем для этих целей. Реализация последних дает возможность нивелирования штрафных баллов, установленных за несвоевременность выполнения обязательных заданий.

Под систематической неподготовкой понимается непредоставление студентом преподавателю более двух раз подлежащего самостоятельному выполнению обязательного домашнего задания;

Под несвоевременным выполнением заданий понимается предоставление студентом преподавателю самостоятельно выполненного обязательного домашнего задания после окончания изучения темы, в рамках которой выполняется задание.

11. Образовательные технологии.

Успешное изучение дисциплины «Методы прикладной статистики для социологов» предусматривает:

1) усвоение лекционного материала;

2) применение творческого и формально-логического подходов к выполнению заданий, докладов и контрольных работ;

3) использование в учебном процессе интерактивных форм проведения занятий, базирующихся на методиках обратной связи, дискуссии, инсценировки, малых групп и «Обучающийся в роли преподавателя».

4) При изучении дисциплины используются традиционные (опрос, решение задач), активные (доклады) и интерактивные методы (статистический анализ выбранной проблемы). Студенты выполняют задания, решают задачи по учебной литературе, выполняют расчетно-аналитические индивидуальные и коллективные задания с использованием данных статистических сборников и аналитических обзоров по территориям, Российской Федерации и зарубежным странам.

5) Приветствуется участие студентов во встречах с представителями российских и зарубежных компаний, государственных и общественных организаций с последующим обсуждением, организуемым вузом.

12. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины.

12.1. Основная литература

1) Мухина, И.А. Социально-экономическая статистика: учебное пособие / И.А. Мухина. - М.: Флинта, 2011. - 116 с. - ISBN 978-5-9765-1301-3; То же [Электронный ресурс]. - URL: http://biblioclub.ru/index.php?page=book&id=103812 (дата обращения:

10.09.2014). (Рекомендовано УМО по образованию в области финансов, учета и мировой экономики в качестве учебного пособия для студентов высших учебных заведений).

2) Кучмаева, О.В. Социальная статистика: учебно-практическое пособие / О.В. Кучмаева, О.А. Золотарева. - М.: Евразийский открытый институт, 2012. - 494 с. То же [Электронный ресурс].

ISBN 978-5-374-00285-0; URL: http://biblioclub.ru/index.php?page=book&id=93191 (дата обращения: 10.09.2014).

(Рекомендовано Учебно-методическим объединением по образованию в области статистики и антикризисного управления в качестве учебного пособия для студентов высших учебных заведений).

3) Медведева, М.А. Социально-экономическая статистика / М.А. Медведева. Омск: Омский государственный университет, 2011. - 144 с. - ISBN 978-5-7779-1250-3; То же [Электронный ресурс]. - URL: http://biblioclub.ru/index.php?page=book&id=237144 (дата обращения: 10.09.2014).

12.2. Дополнительная литература

1) Годин, А.М. Статистика [Электронный ресурс]: учебник для бакалавров / А.М. Годин. - 11-е изд., перераб. и испр. - М.: Дашков и Ко, 2014. - 412 с.: ил. - (Учебные издания для бакалавров). - Библиогр. в кн. - ISBN 978-5-394-02183-1; URL: http://biblioclub.ru/index.php?page=book&id=253808 (дата обращения: 10.09.2014).

(Рекомендовано уполномоченным учреждением Министерства образования и науки РФ — Государственным университетом управления в качестве учебника для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлениям подготовки «Торговое дело», «Экономика», «Менеджмент»)

2) Васильева Э.К. Статистика [Электронный ресурс]: учебник / Э.К. Васильева, В.С. Лялин. - М.: Юнити-Дана, 2012. - 399 с. - ISBN 978-5-238-01192-9; URL: http://biblioclub.ru/index.php?page=book&id=117193 (дата обращения: 10.09.2014).

(Рекомендовано Министерством образования Российской Федерации в качестве учебника для студентов высших учебных заведений, обучающихся по экономическим специальностям).

3) Социально-экономическая статистика: учебник для бакалавров / отв. ред. М. Р.

Ефимова. - 2-е изд., перераб. и доп. - Москва: Юрайт, 2013. 591 с.

4) Шелобаева И.С. Статистика. Практикум. Учебное пособие [Электронный ресурс]: учебное пособие / И.С. Шелобаева, С.И. Шелобаев. Электрон. текстовые дан.

М.: Юнити-Дана, 2012. 208 с. Режим доступа:

http://biblioclub.ru/index.php?page=book&id=119522.

5) Улитина, Е.В. Статистика: учебное пособие / Е.В. Улитина, О.В. Леднева, О.Л. Жирнова; под ред. Е.В. Улитина. - 3-е изд., стер. - М.: Московский финансовопромышленный университет «Синергия», 2013. - 320 с.: ил., табл., схемы Университетская серия). - ISBN 978-5-4257-0107-7; То же [Электронный ресурс]. URL: http://biblioclub.ru/index.php?page=book&id=252966 (12.03.2015).

6) Воронин, В.Ф. Статистика [Электронный ресурс]: учебное пособие / В.Ф. Воронин, Ю.В. Жильцова; под ред. В.Ф. Воронин. - М.: Юнити-Дана, 2012. - 579 с. ISBN 978-5-238-02244-4; - URL: http://biblioclub.ru/index.php?page=book&id=117335 (дата обращения: 10.09.2014). (Рекомендовано Учебно-методическим центром «Профессиональный учебник» в качестве учебного пособия для студентов высших учебных заведений, обучающихся по экономическим специальностям; по научной специальности 08.00.12 «Бухгалтерский учет, статистика»)

7) Батракова, Л.Г. Социально-экономическая статистика: учебник / Л.Г. Батракова. - М.: Логос, 2013. - 479 с. - ISBN 978-5-98704-657-9; То же [Электронный ресурс]. - URL: http://biblioclub.ru/index.php?page=book&id=233791 (дата обращения:

10.09.2014).

12.3. Интернет-ресурсы

1) http://www.gks.ru – Федеральная служба государственной статистики (Росстат).

2) http://www.cisstat.ru – Межгосударственный статистический комитет СНГ

3) http://www.oecd.org – Организация экономического сотрудничества и развития

4) http://www.oblstat.tmn.ru – Территориальный орган ФСГС по Тюменской области

5) http://www.learnspss.ru/ - Сайт содержащий интерактивный учебник по SPSS, а также форум, коллекцию ссылок и другие полезные сведения по SPSS

6) http://www.statsoft.ru - Сайт посвященный программе Statistica, а также использованным в этой программе математическим методам.

7) http://.spss.com - сайт разработчика программы SPSS.

13. Перечень информационных технологий, используемых при осуществлении образовательного процесса по дисциплине, включая перечень программного обеспечения и информационных справочных систем.

13.1. Электронные библиотечные системы.

1) Электронно-библиотечная система-Университетская библиотека «Онлайн»:

http://biblioclub.ru.

2) Электронно-библиотечная система «Znanium.com»: http://znanium.com.

3) Электронно-библиотечная система «Архив научных журналов»:

http://archive.neicon.ru/xmlui.

4) Электронно-библиотечная система «E-library»: http://elibrary.ru/defaultx.asp.

13.2. Электронные библиотеки.

1) Электронная библиотека «Гумер»: http://www.gumer.info.

2) Электронная библиотека «ibooks»: http://ibooks.su./

3) Электронная библиотека по гуманитарным, экономическим и юридическим дисциплинам: http://www.jourclub.ru.

13.3. Электронный каталог ТюмГУ:

http://www.tmnlib.ru/jirbis/index.php?option=com_irbis&Itemid=300.

Технические средства и материально-техническое обеспечение дисциплины.

14.

Для освоения дисциплины необходимы: электронно-вычислительные машины, оборудованные модемом для выхода в Интернет-Сеть, наличие базовых пособий учебного и научного характера в университетской библиотеке.

15. Методические указания для обучающихся по освоению дисциплины.

Дисциплина «Методы прикладной статистики для социологов» содержит 2 модуля.

Каждый модуль имеет определенную логическую завершенность по отношению к установленным целям и результатам обучения.

При изучении дисциплины применяется рейтинговая технология обучения, которая позволяет реализовать непрерывную и комплексную систему оценивания учебных достижений студентов. Непрерывность означает, что текущие оценки не усредняются, а непрерывно складываются на протяжении одного семестра. Комплексность означает учет всех форм учебной и творческой работы студента в течение семестра.

Рейтинг направлен на повышение ритмичности и эффективности самостоятельной работы студентов. Он основывается на заинтересованности каждого студента в получении более высокой оценки знаний по дисциплине.

Принципы рейтинга: непрерывный контроль и получение более высокой оценки за работу, выполненную в срок.

Рейтинг включает в себя три вида контроля: текущий, промежуточный и итоговый по дисциплине.

Текущий контроль – это опросы на семинарах по пройденным темам.

Опросы проводятся на семинарах по содержанию лекционного материала, а также по базовым знаниям, полученным на практических занятиях.

Промежуточный контроль – это проверка знаний студентов по разделу программы, проводится в виде регулярных контрольных мероприятий. В разделе 10.3 данного УМК приведены списки контрольных мероприятий вместе с примерными вариантами контрольных. Прорешивая указанные варианты, студент выявляет пробелы в знаниях, которые имеет возможность восполнить, обращаясь с вопросами к преподавателю в консультационные часы.

Итоговый контроль по дисциплине – это проверка уровня учебных достижений студентов по всей дисциплине за семестр.

Форма контроля – экзамен, содержащий вопросы и задания по всем разделам семестра.

По всем трем формам контроля студент имеет возможность набрать до 100 баллов включительно. Полученное суммарное количество баллов в конце каждого семестра переводится в оценку. Шкала перевода приведена в разделе 10.4 в таблице 6. В этом же разделе можно найти информацию о том, что происходит в тех случаях, если студент не доволен полученной оценкой либо его работа и знания за семестр признаны «неудовлетворительными».

Успешное освоение дисциплины невозможно без непрерывной самостоятельной работы. В течение семестра необходимо не только изучать лекционный материал и готовиться к контрольным мероприятиям и устным опросам, но и решать практические задания. Результаты решения задач, а также возникшие при решении трудности студент может обсудить с преподавателем на практическом занятии либо в консультационные часы.

15.1. Методические указания по организации самостоятельной работы студентов.

Самостоятельная работа студента должна начинаться с внимательного ознакомления с тематическим планом изучения дисциплины (разделы 3 и 5 УМК). Он служит ориентиром того, что должен знать обучающийся по конкретной теме. Вопросы темы в сопоставлении со списком рекомендуемой к изучению литературы (раздел 12 УМК), а также перечня информационных технологий (раздел 13 УМК) позволяют понять, в каком объеме тема раскрыта в конкретном источнике литературы, определиться, необходимо ли студенту обратиться к дополнительным источникам для ее всестороннего изучения.

Вопросы темы обладают разной степенью важности. Одни из них носят описательный, другие – разъяснительный характер. Однако в совокупности они необходимы для целостного восприятия конкретной проблематики, уяснения понятийнокатегориального аппарата дисциплины. Без ясного понимания последнего изучение дисциплины становится затруднительным, содержание полученных знаний – расплывчатым.

Необходимо также иметь в виду, что каждое учебное пособие имеет свою логику изложения, не всегда совпадающую с логикой УМК. В одних из них широко, в других более узко представлен тот или иной материал. Поэтому следует сопоставлять содержание тем, представленных в УМК и раскрытых в конкретном учебном пособии.

Проработка лекционного материала является важной составной частью обучения по дисциплине. Лекция – не пересказ главы из учебника, а продукт индивидуального труда преподавателя, в котором прослеживаются конкретные теоретические и методологические подходы к раскрытию проблематики.

Лекция не предполагает пассивного восприятия информации с последующим ее конспектированием. Студент должен быть активным соучастником лектора: сравнивать известное с вновь получаемыми знаниями, воспринять логику изложения материала и по возможности вступить с лектором в интеллектуальную дискуссию.

В домашних условиях студент должен соотнести лекционный материал с текстами учебных пособий и тематическим планом курса в целях выяснения пробелов в полученных теоретических знаниях, влекущих появление вопросов, которые могут быть сняты в ходе проведения семинарских занятий или посещения индивидуальных консультаций.

15.2. Методические указания по написанию контрольных работ Контрольная работа является одной из форм самостоятельного изучения студентами программного материала по всем предметам. Её выполнение способствует расширению и углублению знаний, приобретению опыта работы со специальной литературой.

Контрольные работы включают практические задания, тесты, задачи и т.п. Для выполнения таких контрольных работ преподаватель разрабатывает варианты заданий, составляет методические рекомендации (или указания), проводит, если необходимо, консультацию, устанавливает срок выполнения работы, объясняет критерии и систему оценки работы.

Контрольная работа регистрируется и передается для проверки преподавателю за 20 дней до начала сессии.

После проверки работа хранится в архиве кафедры 1 год.

Выполнение контрольной работы является обязательным условием для допуска студента к учебному зачёту или экзамену.

Работа оцениваться по 2-балльной системе («зачёт», «незачёт»). При неудовлетворительной оценке она возвращается студенту на доработку с замечаниями и указаниями преподавателя, после устранения недостатков повторно представляется на проверку.

По всем возникшим вопросам студенту следует обращаться за консультацией к преподавателю.

Защита контрольной работы может проходить в форме собеседования во время консультаций (до начала экзамена), во время зачёта или экзамена или в сроки, установленные графиком экзаменационной сессии.




Похожие работы:

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «ТЮМЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ» Финансово-экономический институт Кафедра таможенного дела Т.В. Лузина, С.С. Решетникова КОНТРАКТЫ И ВНЕШНЕТОРГОВАЯ ДОКУМЕНТАЦИЯ Учебно-методический комплекс. Рабочая программа для студентов специальности 38.05.02 (036401.65) «Таможенное дело» очной и заочной форм обучения Тюменский государственный...»

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «ТЮМЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ» Финансово-экономический институт Кафедра мировой экономики и международного бизнеса Аникеева О.П. УЧЕБНАЯ ПРАКТИКА Учебно-методический комплекс. Рабочая программа для студентов направления 38.03.01 (0080100.62) «Экономика» профиля подготовки «Мировая экономика» очной и заочной формы обучения Тюменский...»

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «ТЮМЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ» Финансово-экономический институт Кафедра мировой экономики и международного бизнеса Аникеева О.П. ЭКОНОМИКА Учебно-методический комплекс. Рабочая программа для студентов направления 04.03.01 «Химия» очной формы обучения Тюменский государственный университет Аникеева О.П. Экономика. Учебно-методический...»

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «ТЮМЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ» Финансово-экономический институт Кафедра менеджмента, маркетинга и логистики Замураева Л.Е., Третьякова А.П. ЛОГИСТИКА Учебно-методический комплекс. Рабочая программа для студентов направления 38.03.02 (080200.62) «Менеджмент» профиля «Маркетинг» очной и заочной формы обучения Тюменский...»

«РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования ТЮМЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ Институт наук о Земле Кафедра социально-экономической географии и природопользования Выходцев Александр Михайлович ГЕОГРАФИЯ НСЕЛЕНИЯ И ГЕОУРБАНИСТИКА Учебно-методический комплекс для студентов 022000.62 Экология и природопользование (профиль природопользование) очной формы обучения Тюменский...»

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «ТЮМЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ» Финансово-экономический институт Кафедра мировой экономики и международного бизнеса Загвязинская Н.М., Ефремова И.А.МЕЖДУНАРОДНЫЕ ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ОРГАНИЗАЦИИ И РЕГИОНАЛЬНЫЕ ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ОБЪЕДИНЕНИЯ Учебно-методический комплекс. Рабочая программа для студентов направления 38.03.01 (080100.62)...»

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «ТЮМЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ» Финансово-экономический институт Кафедра таможенного дела А.П. Горн КУРСОВАЯ РАБОТА ПО СПЕЦИАЛИЗАЦИИ Методические указания по выполнению курсовой работы для студентов специальности 38.05.02 (036401.65) «Таможенное дело» по специализации «Таможенные платежи» очной и заочной форм обучения Тюменский...»

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «ТЮМЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ» Финансово-экономический институт Кафедра мировой экономики и международного бизнеса Руденко Д.Ю. РОССИЯ И ВТО Учебно-методический комплекс. Рабочая программа для студентов направления 080100.62 «Экономика» очной и заочной формы обучения Тюменский государственный университет Руденко Д.Ю. Россия и ВТО....»

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ТЕХНОЛОГИЙ И УПРАВЛЕНИЯ (образован в 1953 году) Кафедра Экономика и управление предприятиями малого и среднего бизнеса МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ И ПРАКТИЧЕСКИЕ СОВЕТЫ к преддипломной практике и написанию дипломных работ для студентов всех форм обучения специальности 080502 (0608) Москва 2012 Настоящие методические указания и практические советы по прохождению преддипломной практики и написанию дипломных...»

«ОДМ 218.8.004-2013 ОТРАСЛЕВОЙ ДОРОЖНЫЙ МЕТОДИЧЕСКИЙ ДОКУМЕНТ Рекомендации по повышению экономического эффекта использования полос отвода и придорожных полос автомобильных дорог общего пользования федерального значения ФЕДЕРАЛЬНОЕ ДОРОЖНОЕ АГЕНТСТВО (РОСАВТОДОР) МОСКВА 2013 ОДМ 218.8.004-2013 ОТРАСЛЕВОЙ ДОРОЖНЫЙ МЕТОДИЧЕСКИЙ ДОКУМЕНТ РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ПОВЫШЕНИЮ ЭКОНОМИЧЕСКОГО ЭФФЕКТА ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ПОЛОС ОТВОДА И ПРИДОРОЖНЫХ ПОЛОС АВТОМОБИЛЬНЫХ ДОРОГ ОБЩЕГО ПОЛЬЗОВАНИЯ ФЕДЕРАЛЬНОГО ЗНАЧЕНИЯ...»

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «ТЮМЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ» Финансово-экономический институт Кафедра экономической теории и прикладной экономики Лейман Т.И. ИСТОРИЯ ЭКОНОМИКИ Учебно-методический комплекс. Рабочая программа для студентов направления 38.03.01 (080100.62) «Экономика» профиля подготовки «Экономика предприятий и организаций» очной и заочной форм...»

«РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования ТЮМЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ Институт права, экономики и управления Кафедра мировой экономики и международного бизнеса Т.В. Погодаева ИНВЕСТИЦИОННОЕ ПРОЕКТРОВАНИЕ И УПРАВЛЕНИЕ МЕЖДУНАРОДНЫМИ ПРОЕКТАМИ Учебно-методический комплекс. Рабочая программа для студентов направления 38.03.01 (080100.62) «Экономика» профиля «Мировая...»

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «ТЮМЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ» Финансово-экономический институт Кафедра математических методов, информационных технологий и систем управления в экономике Тарасов О.А. ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЙ ПРАКТИКУМ Учебно-методический комплекс. Рабочая программа для студентов направления 38.03.02 (080200.62) «Менеджмент», очной и заочной форм...»

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «ТЮМЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ» Финансово-экономический институт УТВЕРЖДАЮ Директор Института _ /Лазутина Д.В./ _ 2015 г. КОРПОРАТИВНАЯ СОЦИАЛЬНАЯ ОТВЕТСТВЕННОСТЬ Учебно-методический комплекс. Рабочая программа для студентов направление 38.03.02 (080200.62) «Менеджмент» очной и заочной форм обучения МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ...»

«ЛИСТ СОГЛАСОВАНИЯ от..2015 Содержание: УМК по дисциплине «Предпринимательство и бизнес-планирование» для студентов направления 38.04.01 «Экономика», магистерской программы «Экономика фирмы и отраслевых рынков» очной и заочной форм обучения Автор: Науменко Е.Е. Объем 37 стр. Должность ФИО Дата соглаРезультат соглаПримечание сования сования Заведующий кафедРекомендовано Протокол заседания рой экономической ЛиманИ.А. к электронному кафедры от 19.05.2015..2015 теории и прикладной изданию № 10/2...»

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «ТЮМЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ» Финансово-экономический институт Кафедра общей и экономической социологии Чернышев Александр Анатольевич СОЦИОЛОГИЯ УПРАВЛЕНИЯ Учебно-методический комплекс. Рабочая программа для студентов направления подготовки 38.03.04Государственное и муниципальное управление, очной и заочной форм обучения...»

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «ТЮМЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ» Финансово-экономический институт Кафедра общей и экономической социологии Мальцева Н.В. СОЦИОЛОГИЯ РЕКЛАМЫ Учебно-методический комплекс. Рабочая программа для студентов направления 39.03.01 (040100.62) «Социология» профиля подготовки «Экономическая социология» Очная форма обучения Тюменский...»

«ЛИСТ СОГЛАСОВАНИЯ от..2015 Содержание: УМК по дисциплине «ОБРАЗОВАТЕЛЬНАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ В ФОРМИРОВАНИИ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО КАПИТАЛА» Учебно-методический комплекс. Рабочая программа для студентов направления 38.03.01 (080100.62) «Экономика». Очная, заочная форма обучения Автор: Ефимова Г.З. Объем 22 стр. Должность ФИО Дата Результат Примечание согласования согласования Заведующий Рекомендовано Протокол заседания кафедрой общей и Акулич..2015 к электронному кафедры от..2015 экономической М.М. изданию...»

«Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Ханты-Мансийского автономного округа – Югры «СУРГУТСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ПЕДАГОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ» ФАКУЛЬТЕТ УПРАВЛЕНИЯ КАФЕДРА ЭКОНОМИКИ И ПРАВА ЭКОНОМИКА ТРУДА ПРОГРАММА КАНДИДАТСКОГО ЭКЗАМЕНА Направление подготовки 38.06.01 Экономика Направленность Экономика труда Квалификация Исследователь. Преподаватель-исследователь Форма обучения очная, заочная Сургут, 2014 ОБЩИЕ ПОЛОЖЕНИЯ Программа кандидатского экзамена...»

«ЛИСТ СОГЛАСОВАНИЯ от 30.04.2015 Содержание: УМК по дисциплине «Экономико-математические методы и модели» для студентов специальности 38.05.02 (036401.65) «Таможенное дело» очной и заочной форм обучения Автор: Чапарова Г.Н. Объем 29 стр. Должность ФИО Дата Результат Примечание согласования согласования И.о. заведующего кафедрой Математических Протокол Рекомендовано методов, заседания Ромашкина к информационных кафедры от 24.03.2015 Г.Ф. электронному технологий и 24.03.2015 изданию систем №7...»

















 
2016 www.metodichka.x-pdf.ru - «Бесплатная электронная библиотека - Методички, методические указания, пособия»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.