Основная образовательная программа высшего профессионального образования по направлению подготовки 080100. 62 «Экономика»

Тема 4. Корреляционный анализ

При изучении данной темы следует акцентировать внимание на понимании сути корреляционной зависимости. Изучение корреляционной зависимости между переменными сводится к измерению тесноты связи, отбору факторов, оказывающих наиболее существенное влияние на результативный признак, обнаружению неизвестных причин связей, построению корреляционной модели и оценке ее параметров, проверке значимости параметров связи и их интервальному оцениванию.

Изучив Тему 4, студент должен:

знать:

  • Какая зависимость между переменными называется корреляционной

  • Задачи корреляционного анализа

  • Применение метода наименьших квадратов для оценки параметров корреляционных моделей

  • Меры тесноты связи в корреляционных моделях

  • Алгоритм проверки значимости параметров связи корреляционных моделей

  • Расчет интервальных оценок для параметров корреляционных моделей

  • Процедуру анализа двумерной и трехмерной моделей

  • Коэффициенты ранговой корреляции

  • Измерение тесноты связи в нелинейных моделях

уметь:

  • Самостоятельно строить и анализировать двумерные и трехмерные корреляционные модели

  • Решать задачи с использованием теоретического материала

  • Использовать статистические пакеты для решения задач корреляционного анализа

получить навыки построения и анализа корреляционных моделей в профессиональной деятельности, использования для этих целей статистических пакетов.

Тема 5. Регрессионный анализ

Понятия корреляции и регрессии тесно связаны между собой, однако существует и четкое различие. В корреляционном анализе оценивается сила стохастической связи, а в регрессионном анализе исследуются ее формы.

Регрессионный анализ, как принято понимать в статистике, - метод стохастического анализа зависимости одной случайной величины от переменных, рассматриваемых как неслучайные величины, независимо от их истинного распределения.

    Изучив Тему 5, студент должен:

    знать:

  • Основные виды уравнений регрессии

  • Алгоритм отбора факторов для построения регрессионной модели

  • Процедуры анализа регрессионных моделей

  • Алгоритм анализа двумерной регрессионной модели

уметь:

  • Применять теорию регрессионного анализа для решения задач

  • Видеть возможности использования регрессионного анализа в профессиональной деятельности

получить навыки использования статистических пакетов для решения задач регрессионного анализа.

Литература

  1. Колемаев В.А., Староверов О.В., Турундаевский В.Б. Теория вероятностей и математическая статистика. – М. Высшая школа, 1990.

  2. Пугачев В.С. Теория вероятностей и математическая статистика. – М. Наука, 1979.

  3. Захаров В.Н., Севастьянов Б.А., Чистяков В.П. Теория вероятностей. – М. Наука, 1983.

  4. Четыркин Е.М., Калихман И.Л. Вероятность и статистика. – М. Финансы и статистика, 1982.

  5. Лозинский…..

  6. Кленин А.Н., Шевченко К.К. Математическая статистика для экономистов-статистиков. – М. МЭСИ, 1990р.

  7. Мхитарян В.С., Трошин Л.И. Статистическая оценка параметров и проверка гипотез. – М. МЭСИ, 1977.

  8. Иванова В.М. и др. Математическая статистика. – М. Высшая школа, 1981.

  9. Трошин Л.И.,Мхитарян В.С. Теория статистического оценивания, сравнения и связи. М., МЭСИ, 1979

  10. Браунли К.А. Статистическая теория методологии в науке и технике.- М., Наука, 1977

  11. Айвазян С.А., Енюков С.И., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Основы моделирования и первичная обработка данных.- М., Финансы и статистика, 1983

  12. Болч Б., Хуань К.Дж. Многомерные статистические методы для экономики.-М., Статистика, 1979

Глоссарий

Вероятность – количественная мера объективной возможности появления события в условиях данного эксперимента.

Вероятность доверительная – вероятность, признаваемая достаточной для суждения о достоверности характеристик, полученных на основе выборочных наблюдений.

Вероятность события классическая - отношение числа исходов эксперимента, благоприятствующих появлению события, к общему числу исходов.

Дисперсия случайной величины – математическое ожидание квадрата отклонений случайной величины от ее математического ожидания.

Интервальная оценка – числовой интервал, относительно которого с вероятностью близкой к единице можно утверждать, что оцениваемый параметр находится внутри него.

Конкурирующая (альтернативная) гипотеза – гипотеза противоположная нулевой, которая будет верна в том случае, если нулевая гипотеза противоречит опытным данным.

Корреляционная зависимость – зависимость математического ожидания одной случайной величины от вариации других.

Критическая область – подмножество значений выборочной характеристики, составляющей основу статистического критерия, при которых нулевая гипотеза отвергается.

Математическое ожидание – средняя величина возможных значений случайной величины, взвешенных по их вероятности.

Мощность критерия – вероятность не совершить ошибку второго рода, отвергнуть ложную нулевую гипотезу.

Несмещенная оценка – точечная оценка параметра, математическое ожидание которой равно самому параметру.

Нулевая гипотеза – статистическая гипотеза, которую необходимо проверить.

Состоятельная оценка – точечная оценка, которая сходится по вероятности к оцениваемому параметру.

Статистическая гипотеза – любое предположение либо относительно неизвестного закона распределения, либо относительно неизвестных параметров известного закона распределения.

Статистический критерий – однозначно определенное правило, устанавливающее условия, при которых проверяемую гипотезу следует отвергнуть, либо не отвергать. Основу критерия составляет выборочная характеристика, точное или приближенное распределение которой известно при справедливости нулевой гипотезы. Правила проверки гипотезы определяют, при каких условиях гипотеза будет принята.

Точечная оценка – функция результатов наблюдения, значение которой принимается за приближенное значение параметра генеральной совокупности.

Уровень значимости – вероятность не совершить ошибку первого рода, вероятность отвергнуть истинную нулевую гипотезу. С уменьшением вероятности ошибки первого рода увеличивается вероятность ошибки второго рода.

Эффективная оценка – точечная оценка, обладающая наименьшей дисперсией среди всех возможных несмещенных оценок параметра данной генеральной совокупности при фиксированном объеме выборки.

Разработчик: Зав. кафедрой «Математические методы анализа экономики» к.э.н, профессор Магомадов Э.М.

Аннотация рабочей программы дисциплины «Теория игр»

ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ДИСЦИПЛИНЫ, ЕЕ МЕСТО В УЧЕБНОМ ПРОЦЕССЕ

Курс является очень важным в обучении экономистов-математиков, т.е. одним из основных в обучении новой категории специалистов – аналитиков в области принятия решений, т.е. специалистов, владеющих методами принятия решений и умеющих использовать автоматизированные системы принятия решений.

Целью преподавания дисциплины «Теория игр» является формирование у студентов теоретических знаний, практических навыков по вопросам, касающимся принятия управленческих решений; обучение студентов основам процесса принятия управленческих решений, применению математических методов в процессе подготовки и принятия управленческих решений в организационно-экономических и производственных системах, т.е. тех инструментов, с помощью которых в современных условиях формируются и анализируются варианты управленческих решений.

Задачей курса является

− ознакомление с основами процесса принятия управленческих решений;

− обучение теории и практике принятия решений в современных условиях хозяйствования;

− рассмотрение широкого круга задач, возникающих в практике менеджмента и связанных с принятием решений, относящихся ко всем областям и уровням управления.

В результате изучения дисциплины студент должен:

1. Знать

− теоретические основы принятия решений;

− содержательную сторону задач, возникающих в практике менеджмента и маркетинга, т.е. уметь идентифицировать проблему.

2. Владеть математическими методами принятия решений, с помощью которых в современных условиях формируются и анализируются варианты управленческих решений.

3. Уметь использовать полученные знания для осуществления анализа управленческих ситуаций:

− уточнять совместно с ЛПР постановку задачи,

− выбирать метод принятия решений,

− собирать необходимую информацию,

− строить модель задачи,

− организовывать обработку информации на ЭВМ,

− Интерпретировать полученные результаты и представлять их ЛПР.

4. Иметь представление о путях совершенствования процесса принятия решений, об особенностях принятия решений в условиях изменения внешней среды;

5. Применять информационные технологии в процессе моделирования и оптимизации управленческих решений.

Основные виды занятий: лекции, практические занятия, занятия в компьютерных классах.

Сфера профессионального использования

Все виды менеджмента, маркетинг, управление проектами, антикризисное управление, логистика, инвестиционная деятельность, банковское дело, оценочная деятельность и др.

Курс требует знания дисциплин «Математический анализ», «Линейная алгебра», «Дискретный анализ», «Методы оптимизации»,»Исследование операций», «Теория вероятностей и Математическая статистика», «Микро- и макроэкономика», дисциплин предметной области, дисциплин, связанных с информационной поддержкой принятия решений.

СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

Тема 1 Анализ задач и методов принятия решений.

1.1. Постановка задачи принятия решений (ЗПР)

1.2. Схема процесса принятия решений.

1.3. Классификация ЗПР.

1.4. Классификация методов принятия решений (ПР)

1.4.1. Методы ИО

1.4.2. Методы принятия решений, основанные на анализе конфликтных ситуаций

1.4.3. Методы теории полезностей,

1.4.4. Метод анализа иерархий

1.4.5. Методы ПР на основе теории нечетких множеств.

1.5. Сравнительный анализ методов ИО и методов ПР.

1.6. Характеристика методов теории полезностей.

1.7. Автоматизированные системы принятия, планирования, синтеза решений и их классификация.

1.8. Функциональная подсистема принятия решений.

Тема 2 Теория игр и принятие решений (игровой подход к оптимизации управленческих решений).

2.1. Ситуации в практике менеджмента, допускающие игровой подход.

2.2. Основные понятия и определения математической теории игр.

2.3. Основные методы решения.

2.4. Методика решения прикладных задач.

Тема 3 Принятие решений на основе метода анализа иерархий (МАИ).

3.1. Иерархическое представление проблемы.

3.2. Синтез приоритетов на иерархии и оценка ее однородности.

3.3. Многокритериальный выбор на иерархиях с различным числом и составом альтернатив под критериями.

3.4. Методика решения прикладных задач.

Тема 4 Методы принятия решений на основе нечетких множеств.

4.1. Элементы теории нечетких множеств.

4.2. Нечеткие операции, отношения, свойства отношений.

4.3. Многокритериальный выбор альтернатив на основе теории нечетких множеств.

ЛИТЕРАТУРА

  1. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Анализ, синтез, планирование решений в экономике. М.: ФиС, 2000.

  2. Борисов А.Н., Крумберг О.А., Федоров И.П. принятие решений на основе нечетких моделей. Рига: Зинатне, 1990.

  3. В.М. Трояновский. "Математическое моделирование в менеджменте". Русская деловая литература, 1999.

  4. Воробьев Н.Н. Теория игр для экономистов-кибернетиков. М.: Наука, 1985.

  5. Глухов В.В., Медников М.Д., Коробко С.Б. Математические методы и модели для менеджмента. СПб., "Лань", 2000

  6. Глухов В.В., Медников М.Д., Коробко С.Б. Экономико-математические методы и модели в менеджменте. СПб., СПбГТУ, 2000

  7. Дубров А.М., Лагоша Б.А., Хрусталев Е.Ю. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе. М.: ФиС, 2000

  8. Жак С.В. Математические модели менеджмента и маркетинга. Ростов-на-Дону, ЛаПО, 1997.

  9. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М.: МИР, 1976.

  10. Карданская Н.Л. "Основы принятия управленческих решений" М: Русская деловая литература, 1998.

  11. Кини Р.Л., Райфа Х. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения. М.: Радио и связь, 1981.

  12. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархии. М.: Радио и связь, 1989

  1. Основная образовательная программа высшего профессионального образования по направлению подготовки 080100. 62 «Экономика» (1)

    Основная образовательная программа
    ООП бакалавриата, реализуемая в ЧГУ по направлению подготовки 080100.62 «Экономика» и профилю подготовки «Бухгалтерский учет, анализ и аудит» для программ бакалавриата представляет собой систему документов, разработанную и утвержденную
  2. Основная образовательная программа высшего профессионального образования по направлению подготовки 080100. 62 «Экономика» (3)

    Основная образовательная программа
    ООП бакалавриата, реализуемая в ЧГУ по направлению подготовки 080100.62 «Экономика» и профилю подготовки «Экономическая теория» для программ бакалавриата представляет собой систему документов, разработанную и утвержденную с учетом
  3. Основная образовательная программа высшего профессионального образования по направлению подготовки 080100. 62 «Экономика» (4)

    Основная образовательная программа
    ООП бакалавриата, реализуемая в ЧГУ по направлению подготовки 080100.62 «Экономика» и профилю подготовки «Бухгалтерский учет, анализ и аудит» для программ бакалавриата представляет собой систему документов, разработанную и утвержденную
  4. Основная образовательная программа высшего профессионального образования направление подготовки (297)

    Основная образовательная программа
    1.1. Основная образовательная программа высшего профессионального образования (ООП ВПО) бакалавриата, реализуемая вузом по направлению подготовки 050100 «Педагогическое образование» и профилю подготовки «Экономическое образование».
  5. Основная образовательная программа высшего профессионального образования Направление подготовки (266)

    Основная образовательная программа
    1.1 Основная образовательная программа (ООП), реализуемая вузом по направлению подготовки 080100.62 «Экономика» и профилю подготовки «Мировая экономика»
  6. Основная образовательная программа высшего профессионального образования (11)

    Основная образовательная программа
    Методические указания Введение в технологию обучения СГА (Дополнительный курс) Студенческие учебно-научные и творческие работы Основные правила оформления 51
  7. Основная образовательная программа высшего профессионального образования направление подготовки (245)

    Основная образовательная программа
    2.3. Методические рекомендации по разработке структуры (содержания) выпускных квалификационных работ. Направление подготовки 080100 «Экономика». .…… …69
  8. Основная образовательная программа высшего профессионального образования Направление подготовки 080100 Экономика (1)

    Основная образовательная программа
    4 Документы, регламентирующие содержание и организацию образовательного процесса при реализации ООП бакалавриата по направлению подготовки 080100 – Экономика
  9. Методические рекомендации по разработке структуры основных образовательных программ бакалавриата и магистратуры по направлению подготовки 080200 «менеджмент»

    Методические рекомендации
    Методические рекомендации по разработке структуры основных образовательных программ бакалавриата и магистратуры по направлению подготовки 080200 «Менеджмент» [Текст] / Государственный университет управления, Центр качества; [сост.

Другие похожие документы..