Rambler's Top100





3
ВВЕДЕНИЕ
Для современной науки и большинства направлений практической
деятельности сейчас характерен статистический подход. Закономерно-
сти экономики только в среднем смогут считаться детерминистически-
ми, при более детальном исследовании оказывается, что они носят ти-
пично случайный характер.
Дисциплина «Анализ данных» рассматривает теоретические и
практические вопросы анализа статистических данных. Анализ данных
следует рассматривать как изучение методик практического примене-
ния теоретических методов математической статистики. Прикладной
характер, изучаемой дисциплины подчеркивается ориентацией ее на
применение конкретного программного продукта EXCEL.
Социально-экономические процессы и явления зависят от большо-
го количества характеризующих их параметров, что обуславливает
трудности, связанные с выявлением структуры взаимосвязей этих пара-
метров. В подобных ситуациях, когда решение принимается на основе
анализа стохастической, неполной информации необходимо примене-
ние методов статистического анализа данных.
Методы анализа данных позволяют обоснованно выбрать среди
множества возможных вероятностно-статистических моделей такую,
которая наилучшим образом соответствует исходным статистическим
данным, характеризующим реальное поведение исследуемой совокуп-
ности объектов, оценить надежность и точность выводов, сделанных на
основании большого статистического материала.
Таким образом, в дисциплине изучается совокупность глубоко
формализованных статистических методов, базирующихся на представ-
лении исходной информации в многомерном геометрическом простран-
стве и позволяющих определять неявные (латентные), но объективно
существующие закономерности в организационной структуре и тенден-
циях развития изучаемых социально-экономических процессов и явле-
ний.
Основной задачей дисциплины является обучение студентов теоре-
тическим основам наиболее распространенных методов статистического
анализа данных и развития навыков применения стандартных про-
граммных средств, в которых реализованы процедуры статистического
анализа данных.
Для успешного изучения дисциплины студенту необходимы зна-
ния по основным разделам «Высшей математики» и «Математическая
статистика». Необходимы знания таких основополагающих понятий
как: виды случайных величин, характеристики случайных величин, ос-
новные законы распределения случайных величин, способы оценки вы-
борочных характеристик, основы статистического вывода с использова-