Прикладной регрессионный анализ

Цели и задачи дисциплины

ЦЕЛИ: - знакомство с доступным программным обеспечением (язык R) для реализации полного цикла информационно-технологического процесса. ЗАДАЧИ: - формирование навыков доступа к обрабатываемым данным (загрузка из разных источников и комплектация совокупности взаимосвязанных исходных таблиц); - редактирование загруженных показателей, аннотирование данных; - получение общих сведений о структуре данных; - графическое представление данных и результатов вычислений в понятной информативной форме; - моделирование данных (математическое описание зависимостей и тестирование статистических гипотез); - оформление результатов (подготовка таблиц и диаграмм приемлемого публикационного качества). ПРОФЕССИОНАЛЬНЫЕ ЗАДАЧИ: - разработка и совершенствование вероятностных статистических методов анализа массовых количественных данных в конкретных предметных областях; - статистическое моделирование и прогнозирование последствий выявленных статистических закономерностей в конкретных предметных областях; - подготовка аналитических обзоров, докладов, презентаций, рекомендаций, проектов нормативных документов на основе статистических расчетов.

Краткое содержание дисциплины

Основные компоненты статистической среды R. Описание языка R. Базовые графические возможности R. Описательная статистика, подгонка распределений и смежные задачи. Классические методы статистики.

Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины

Выпускник должен обладать:

ПК-2 Способен активно участвовать в построении и исследовании новых математических моделей в естественных науках и определять возможные области их применения
ПК-3 Способен разрабатывать и применять математические методы и прикладное программное обеспечение для решения задач научной и проектно-технологической деятельности