GENB002A Статистика
Анотация:
• Курсът е въведение в методите на съвременната приложна статистика като инструмент за планиране, анализиране, представяне и интерпретация на експериментални и неекспериментални изследвания в различни области на науката, практиката и обществения живот.
• Целта на курса е да запознае студентите с основните теоретични концепции на статистиката, с начините на използване на съвременни статистически методи, с изчислителните инструменти, които се прилагат най-широко. Създаването на умения за самостоятелна работа (избор на подходящ статистически метод, интерпретация на резултатите и т.н.) е също сред важните задачи на курса.
Преподавател(и):
проф. Енчо Герганов д-р
доц. Георги Петков д-р
Описание на курса:
Компетенции:
Успешно завършилите курса студенти:
1) знаят:
• терминологията, която се използва от статистиката;
• основните теоретични положения на статистическия подход при събирането, анализа, представянето и интерпретацията на данни от експериментални и неекспериментални емпирични проучвания.
2) могат:
• да разпознават практическите ситуации, в които статистическите методи биха били полезни и уместни;
• да се ориентират в научната литература, която използва методите на статистиката, да разпознават ситуациите, в които тези методи са корекнто или некоректно използвани.
Предварителни изисквания:
Няма
Форми на провеждане:
Редовен
Учебни форми:
Лекция
Език, на който се води курса:
Български
Теми, които се разглеждат в курса:
Тематичен план на заниманията по семестри
Първи семестър
Лекции
Лекция 1. За какво ни е статистиката? Статистиката като част от ежедневието: примери и контрапримери. Какво мислят за статистиката великите мъже. Малко история: от Библията до днес. Парадоксите на статистиката. Определения за статистиката. Ролята на статистиката в обществото и в науката.
• основни понятия: статистика,
• основни факти и реалии: статистиката като наука и практика
• големите изследователи и автори в областта: от Библията до Колмогоров
Лекция 2. Статистиката е там, където явленията могат да се измерят. Променливи. Измерване. Основни свойства на числата и равнища на измерването. Скали на измерване. Методи на скалиране. Типове скали. Устойчивост и валидност на скалите. Класификация на проучванията, които статистиката използва.
• основни понятия: измерване, скала, променлива
• основни факти и реалии: качеството на данните като основа на статистическия извод
Лекция 3. Как да (не)лъжем с помощта на статистиката или как да отличим добрите данни от лошите. Генерална съвкупност и извадка: параметри и оценки. Проблем за представителността на извадковите данни. Понятие за извадкова рамка и модел на извадката. Стохастични и нестохастични грешки. Планиране на обема на извадката. Фактори, влияещи върху обема на извадката. Процедури за претегляне на извадкови данни и манипулации с липсващите и непълните данни.
• основни понятия: популация, извадка, извадкова грешка
• основни факти и реалии: представителността като основа за използавне на статистическия подход
• големите изследователи и автори в областта: Чебишев
Лекция 4. Как статистиката събира описателна информация: описателни извадкови проучвания. Историческа справка. Области на приложение. Основни етапи на планирането и осъществяването на такъв тип проучвания. Представяне на резултатите и логика на интерпретацията. Статистически и логически грешки при използването на описателните проучвания.
• основни понятия: видове извадкови проучвания
• основни факти и реалии: статистиката има ограничени познавателни способности
Лекция 5. Как статистиката експериментира: наблюдение и експеримент. Историческа справка. Области на приложение на експеримента. Предимства и ограничения. Как да анализираме данните от експериментите. Логика на представянето и интерпертацията на резултатите.
• основни понятия: експеримент, наблюдение
• основни факти и реалии: логическата разлика между различните подходи при събиране на данни
• големите изследователи и автори в областта: Роналд Фишер
Лекция 6. Статистиката е движение: времеви редове и техните съставящи. Историческа справка. Декомпозиция. Тренд. Прогнозиране на тренда. Сезонност. Данни с отстранени сезонни колебания. Циклични и нециклични изменения. Прогнозиране на сезонен времеви ред.
• основни понятия: времеви ред, прогнозиране
• основни факти и реалии: изучаването на явленията в динамика като основа на прогнозирането.
• големите изследователи и автори в областта: Тюки, Кендал
Лекция 7. Можем ли да спечелим шестица от тотото или върху какво стои статистиката (увод в ТВ).
Вероятност. Основни понятия. Изчисляване на вероятностите. Условна вероятност. Закон за пълната вероятност. Правило на Бейс. Независимост.
• основни понятия: вероятност, вероятностно разпределение
• основни факти и реалии: практически подходи при изчисляване на дискретни вероятности
• големите изследователи и автори в областта: Чебишев, Бейс, Колмогоров
Лекция 8. Защо статистиката съществува: случайни променливи и вероятностни разпределения. Историческа справка. Параметри на разпределенията. Най-често използваните дискретни и непрекъснати разпределения. Гранични теореми и тяхната роля за статистическите изследвания.
• основни понятия: разпределение, параметри
• основни факти и реалии: вероятностното разпределение като модел на действителността
• големите изследователи и автори в областта: Гаус, Бернули, Чебишев
Лекция 9. Статистиката има собствен език: основни понятия и подходи. Описателни статистики и статистически изводи. Как да обобщим и представим метрични данни. Как да обобщим и представим неметрични данни.
• основни понятия: средна, стандартно отклонение, медиана
• основни факти и реалии: методи за анализ на метрични данни
Лекция 10. За геометричната красота на статистическите данни. Геометрично представяне на неметрични данни. Геометрично представяне на метрични данни. Двумерни и тримерни графики. Графиките могат да са много заблуждаващи или как правилно да използваме графичния подход при представяне на резултатите.
• основни понятия: неметрични данни, стълбови диаграми, линейни диаграми
• основни факти и реалии: правила за графично представяне на данните
Практически занимания
Семинар 1. Стастическите пакети - неотменен инструмент на съвременната статистика.
Семинар 2. Статистическите подходи: може ли по мнението на 1000 души се правят изводи за мнението на 10 млн. души.
Семинар 3. Прогнозиране: можем ли да предвидим изборните резултати.
Самостоятелна работа на студентите
1. Реферат върху планирането и осъществяването на неекспериментални (описателни) статистически изследвания.
2. Презентация на резултатите от емпирично проучване на електоралните нагласи, което студентите ще извършат самостоятелно.
Втори семестър
Лекции
Лекция 11. Връзката между явленията – корелация. Съдържание на понятието "корелация" и коефициент на корелация. Посока и стойност на корелацията. Изчисляване на коефициента на корелация. Фактори, влияещи върху размера на коефициента на корелация. Интерпретация на коефициента на корелация. Корелация и причинност.
• основни понятия:
• основни факти и реалии:
• големите изследователи и автори в областта: Пирсън, Спирмън
Лекция 12. Как статистиката предвижда. Линейна регресия - оценяване и предвиждане. Принципи на прогнозирането. Построяване на линията на регресия. Грешки при прогнозирането. Оценяване на стандартната грешка. Предположения при построяване на регресионния модел. Връзка между корелацията и регресията. Множествена корелация. Оценяване на модела и доверителни интервали.
• основни понятия: регресия, коефициенти, множествена корелация
• основни факти и реалии: регресионният модел – построяване и приложения
големите изследователи и автори в областта: Гаус, Лежандър
Лекция 13. Как статистиката прави изводи – общи принципи. Роля на извадките за статистическия извод. Методи за получаване на случайни извадки и рандомизация. Роля на вероятностите в методите на статистическия извод. Вероятност и концепция за базовото разпределение.
• основни понятия: статистически извод, проверка на хипотези, рандомизация
• основни факти и реалии: принципи на статистическия извод
• големите изследователи и автори в областта: фон Нейман, Пирсън
Лекция 14. Как статистиката прави изводи – оценяване и проверка на хипотези. Формулиране на нулевата и на алтернативната хипотеза. Грешки при проверката на хипотези: тип І и тип ІІ грешки. Ниво на значимост, критични множества и критични стойности. Случай на една извадка и на две извадки
• основни понятия: хипотези, грешки, ниво на значимост
• основни факти и реалии: подходи на статистическия извод
• големите изследователи и автори в областта: Леман, Фишер
Лекция 15. Защо статистиката е толкова полезна: приложения в социологията. Историческа справка. Подходи на приложението на статистическите методи в социологията: предимства и ограничения. Проблеми на измерването на обществените явления. Най-често срещани статистически модели. Основни грешки при използването на статистическите методи в социологията.
• основни понятия: таблица на спрегнатост, модели в социологията
• основни факти и реалии: възможности за приложение на статистиката с социологията
• големите изследователи и автори в областта: Лазерфелд, Гудман
Лекция 16. Защо статистиката е толкова полезна: приложения в икономиката. Историческа справка. Подходи на приложението на статистическите методи в икономиката: предимства и ограничения. Проблеми на измерването на икономическите явления. Най-често срещани статистически модели. Основни грешки при използването на статистическите методи в икономиката.
• основни понятия: статистичеки модел
• основни факти и реалии: приложимост и неприложимост на статисическите модели в икономиката
Лекция 17. Защо статистиката е толкова полезна: приложения в психологията. Историческа справка. Подходи на приложението на статистическите методи в психологията: предимства и ограничения. Проблеми на измерването на характеристиките на личността. Най-често използвани статистически модели. Основни грешки при използването на статистическите методи в психологическите изследвания.
• основни понятия: психологическо измерване, факторен анализ
• основни факти и реалии:
• големите изследователи и автори в областта: Търнстоун, Пирсън
Лекция 18. Защо статистиката е толкова полезна: приложения в маркетинговите изследвания. Историческа справка. Подходи на приложението на статистическите методи в маркетинговите изследвания: предимства и ограничения. Проблеми на измерването на характеристиките, които искаме да изучим. Най-често използвани статистически модели и подходи. Понятие за многомерни модели. Основни грешки при използването на статистическите методи в маркетинговите изследвания.
• основни понятия: многомерни методи
• основни факти и реалии: полезност при изучавани на поведението на пазара
Лекция 19. Защо статистиката е толкова полезна: приложения в информатиката, физиката. Историческа справка. Статистическите методи като част от инструментариума на съвременната информатика. Понятие за генетични алгоритми. Статистика и физика = статистическа физика. Области на приложение.
• основни понятия: генетичен алгоритъм
• основни факти и реалии: как информатиката и физиката използват статистическите методи
Лекция 20. Статистиката взема решения. Мета-анализ за синтез на информация. Обобщени изводи от различни източници. Област на приложимост, предимства и недостатъци. Модели на мета-анализа и връзката му с другите статистически подходи.
• основни понятия: методи за сливане на резултатите
• основни факти и реалии: специфични подходи при подготовка на мета-анализа
Литература по темите:
1. Калинов К. (2010) СТАТИСТИЧЕСКИ МЕТОДИ В ПОВЕДЕЧЕСКИТЕ И СОЦИАЛНИТЕ НАУКИ, второ преработено и допълнено издание, НБУ, София.
2. Гатев К. (1995) ВЪВЕДЕНИЕ В СТАТИСТИКАТА, изд.ЛИА, София.
3. Хейг П. и П. Харис (1994) СОНДАЖИ И СТАТИСТИКА, изд. Делфин Прес, Бургас.
4. Хейг П. (1994) АНКЕТИРАНЕ, изд. Делфин Прес, Бургас.
5. Хейг П. (1994) ИЗГОТВЯНЕ НА МАРКЕТИНГОВИЯ ВЪПРОСНИК, изд. Делфин Прес, Бургас.
Средства за оценяване:
ФОРМИ ЗА ПРОВЕРКА И ОЦЕНКА НА ЗНАНИЯ И УМЕНИЯ
ТЕКУЩО ОЦЕНЯВАНЕ:
ПЪРВИ СЕМЕСТЪР* ВТОРИ СЕМЕСТЪР
УЧАСТИЕ В ПРАКТИЧЕСКИТЕ ЗАНИМАНИЯ 15 % 15 %
ДОМАШНИ РАБОТИ 25 % 25 %
ТЕСТОВЕ 60% 60%
УСЛОВИЯ ПРИ КОИТО СТУДЕНТ МОЖЕ ДА СЕ ОСВОБОДИ ОТ ФИНАЛЕН ИЗПИТ ИЛИ ОТ ЧАСТ ОТ ФИНАЛНИЯ ИЗПИТ:
1. Успеваемост на тестовете над 80%
2. Взема активно участие в практическите занимания
3. Предаде в срок поне 80% от домашните задания и поне 80% от тях са правилно решени