Содержание
- 2. Основные моменты Преподаватели: Лекции: Зандер Евгения Викторовна Семинары: Сырцова Екатерина Александровна В конце семестра: У групп
- 3. Оценка в семестре для групп менеджмента: 50 % - коллоквиумы (10 в течение семестра: 6 (7)
- 4. Оценка в семестре для групп экономической безопасности: 60 % - коллоквиумы (12 в течение семестра: 7
- 5. Общение Электронные курсы: Для групп экономической безопасности – «Эконометрика для ЭБ» Для групп менеджмента – ОММСЭП
- 6. Литература Зандер Е. В., Ибрагимов Н. М. Эконометрика: учебное пособие. / Сибирский федеральный университет. Красноярск, 2007.
- 7. Эконометрика Эконометрика — это наука об измерении количественных и качественных экономических взаимосвязей с помощью математических и
- 8. Повторение основных понятий теории вероятностей и статистики Случайная переменная Математическое ожидание Дисперсия
- 9. Случайная переменная – любая переменная, значение которой не может быть точно предсказано. Дискретная (число очков на
- 10. Математическое ожидание
- 11. Дисперсия
- 12. Генеральная совокупность и выборка Генеральная совокупность – все существующие объекты Выборка – часть генеральной совокупности, по
- 13. Теоретические величины и их оценки Генеральная совокупность Теоретические величины Мат. Ожидание Дисперсия Выборка Оценки Выборочное среднее
- 14. Этапы эконометрического моделирования Определение проблемы/темы Сбор данных – составление выборки Предварительная обработка данных: Расчет и анализ
- 15. Выборки Принципы построения выборки: Независимость наблюдений Случайность Достаточный объем Репрезентативность — соответствие характеристик выборки характеристикам генеральной
- 16. Ошибки выборки
- 17. Типы данных пространственные данные (англ. cross-sectional data) — наборы показателей экономических переменных, полученных в определенный момент
- 18. Выборки Тип данных Единица наблюдения Объем выборки Показатели (для каждого наименование и единицы измерения) Период Источник
- 19. Время, потраченное на чтение (в неделю), часов
- 20. Самые читающие страны мира Показатель – время, потраченное на чтение в неделю, часы (данные за 2014
- 21. Сопоставимость данных Список самых кассовых фильмов: Аватар $2,8 млрд Титаник $2,2 млрд Звёздные войны: Пробуждение силы
- 22. Чтение книг в России
- 23. Чтение книг в России Доля населения, не читающего книги, % Временная выборка Единица наблюдения - год
- 24. Количество зарегистрированных браков в Красноярском крае
- 25. Описательные статистики Среднее Медиана, квантиль, дециль Мода Дисперсия Стандартное отклонение Вариация
- 26. Среднее значение Пример № 1 (Про принтеры*) Руководитель службы качества получил задание: сравнить качество принтеров своей
- 27. Среднее значение В баре 10 человек, каждый в год получает 35 000 $ Средний годовой доход
- 28. Медиана В баре 10 человек, каждый в год получает 35 000 $ Средний годовой доход людей,
- 29. Среднее значение, медиана, мода Медиана – середина вариационного (ранжированного) ряда; Мода – значение признака, встречающееся в
- 30. Пример про принтеры Среднее количество проблем с качеством на каждый проданный принтер: Для своей фирмы –
- 31. Гистограмма распределения По оси Х – число проблем с качеством на один принтер По оси Y
- 32. Гистограмма распределения По оси Х – число проблем с качеством на один принтер По оси Y
- 33. Квартили, децили, перцентили ?-квантиль — это некоторое значение, которое не превышает случайная величина с заданной вероятностью
- 34. Пример Рассчитаны описательные статистики для величины «сумма баллов за семестр» для групп ГМУ по эконометрике за
- 35. Стандартное отклонение 250 пассажиров самолета Средний вес – 70,3 кг Стандартное отклонение (средний разброс) – 12
- 36. Стандартное отклонение Пример «У вас берут на анализ кровь, по результату которого некий показатель = 134.
- 37. Вариация
- 38. Что делать в случае, если выборка неоднородна? Использование относительных показателей вместо абсолютных Группировка наблюдений Отсев аномальных
- 39. Вопрос По словам остроумного Мишеля Матвеева, в этом семействе был один великий ученый, была парочка редкостных
- 40. Нормальное распределение Распределение роста
- 41. Нормальное распределение Среднее, мода и медиана совпадают Симметрично относительно среднего Очень большие и очень маленькие значения
- 42. Нормальное распределение 68,2 % наблюдений находится в пределах одного стандартного отклонения от среднего; 95,4 % наблюдений
- 43. Асимметрия и эксцесс Для нормального распределения коэффициенты асимметрии и эксцесса равны нулю. Коэффициент асимметрии: Коэффициент эксцесса:
- 44. Описательные статистики. Коэффициенты асимметрии и эксцесса Среднедушевые доходы, руб.: Асимметрия 1,92; эксцесс 4,51. Количество преступлений экономической
- 45. Гистограмма распределения
- 46. Проверка распределения на нормальность Соотношение среднего, моды и медианы Коэффициенты асимметрии и эксцесса Гистограмма распределения Формальные
- 47. Приведение распределения к нормальному закону
- 48. Приведение распределения к нормальному закону При правосторонней асимметрии наиболее распространенным методом приведения к нормальному закону является
- 49. Результаты выборов
- 50. Результаты выборов
- 51. Результаты выборов
- 52. Результаты выборов
- 53. Статистические выводы
- 54. Проверка гипотез Нулевая гипотеза H0 Альтернативная гипотеза H1
- 55. Пример 1 Нулевая гипотеза: новый экспериментальный препарат НЕ более эффективен для профилактики малярии, чем плацебо Альтернативная
- 56. Пример 2 Нулевая гипотеза: лечение заключенных от наркозависимости не снижает вероятности их повторного ареста после выходы
- 57. Ошибки первого и второго рода Ошибка первого рода – отклонение верной нулевой гипотезы Ошибка второго рода
- 58. Примеры Нулевая гипотеза: письмо не спам Альтернативная гипотеза: письмо – спам Нулевая гипотеза: пациент не болен
- 59. Примеры Спам-фильтр Ошибка первого рода: отбраковка письма, которое на самом деле не является спамом Ошибка второго
- 60. Уровень значимости Уровень значимости – вероятность отклонения нулевой гипотезы при условии, что она истинная. Другими словами,
- 61. Оценка взаимосвязи Корреляция
- 62. Ковариация Ковариация является базовой мерой линейной связи между двумя случайными величинами: Ковариация является неудобной мерой связи,
- 63. Корреляция
- 64. Свойства коэффициента парной корреляции Коэффициент корреляции показывает направление и тесноту связи
- 65. Построение графика рассеивания
- 66. Пример По выборке из 139 стран рассмотрены два показателя: 1. Electric consumption – потребление электроэнергии, квт/чел,
- 67. Пример По выборке из 139 стран рассмотрены два показателя: 1. Electric consumption – потребление электроэнергии, квт/чел,
- 68. Проверка значимости Чтобы сделать вывод о наличии/отсутствии корреляционной связи, необходимо проверить значимость коэффициента корреляции. Алгоритм: 1.
- 69. Пример Проверим значимость найденного коэффициента корреляции = 0,67. n – 2 = 139 – 2 =
- 70. Корреляционная матрица Способ представления парных коэффициентов корреляции; Матрица, которая состоит из парных коэффициентов корреляции. Свойства корреляционной
- 71. Пример Electric consumption – потребление электроэнергии, квт/чел, за 2012 год; Internet users – количество пользователей интернетом
- 72. Примеры корреляций Наблюдается тесная прямая корреляционная связь между количеством аистов и количеством новорожденных; Наблюдается тесная корреляционная
- 73. Еще примеры
- 74. И еще
- 76. Скачать презентацию