Моделирование и количественные методы анализа в бизнесе
повышение квалификации
О программе
Освоение курса связанно с изучением теоретических основ статистики, теории вероятностей и получением комплексных знаний по практическому использованию методов обработки и анализа информации в бизнес - среде. Изучение курса позволяет использовать полученные знания на практике при обработке первичных данных, представлении полученных результатов в виде таблиц, графиков, диаграмм, построении обобщающих показателей. На их основе обеспечивается возможность использования наиболее эффективных статистических и количественных методов и моделей в экономическом анализе, включая построение распределений, количественные методы оценки вероятностей, методы принятия решений в условиях неопределенности, методы построения доверительных интервалов, методы построения и оценки статистических гипотез.
Варианты обучения
очно-заочно
3 недели (30 ак. ч.)
Срок обучения
По мере набора
Когда
Расписание занятий размещено на сайте Факультета на странице программы
График занятий
39 600 р.
Стоимость
Программа обучения
Тема 1. Описание данных: графики и таблицы
Таблицы частот и гистограммы. Формы гистограмм. Анализ взаимозависимостей с помощью диаграмм рассеивания. Временные ряды. Исследование данных с помощью сводных таблиц.
Тема 2. Описание данных: обобщающие показатели
Измерение среднего значения по совокупности. Медиана. Мода. Минимум, максимум и разброс. Измерение степени разброса: дисперсия и стандартное отклонение. Квартили и персентили. Интерпретация стандартного отклонения: правила областей. Вычисление обобщенных показателей с помощью надстройки StatPro. Меры взаимосвязи: ковариация и корреляция. Описание наборов данных с помощью прямоугольных диаграмм. Примеры использования программного инструментария.
Тема 3. Вероятность и распределения вероятностей
Понятие о вероятности. Правило дополнения. Аддитивное правило вероятности. Условная вероятность и мультипликативное правило. Вероятностная независимость. Дискретные случайные величины. Математическое ожидание и дисперсия. Производные вероятностные распределения. Распределение двух случайных величин: сценарный подход. Распределение двух случайных величин: подход с точки зрения совместной вероятности. Независимые случайные величины. Взвешенные суммы случайных величин.
Тема 4. Нормальные, биномиальные и Пуассоновские распределения
Представление непрерывных случайных величин с помощью функции плотности распределения вероятностей. Нормальное распределение. Функция плотности распределения вероятностей для нормального распределения. Стандартизация: Z-значения. Таблицы нормального распределения и Z-значения. Вычисления с нормальным распределением в Excel. Вероятности стандартизованных диапазонов. Применение нормального распределения. Биномиальное распределение. Математическое ожидание и стандартное отклонение для биномиального распределения. Биномиальное распределение в контексте выборок. Применение биномиального распределения. Распределение Пуассона. Подбор закона распределения по имеющимся данным.
Тема 5. Многошаговые процедуры принятия решений в условиях неопределенности
Примеры многошаговых процедур принятия решений. Оценка стратегий (EMV). Задача с тендером. Дерево решений и его программная реализация (TreePlan). Дополнительные факторы, влияющие на выбор решения. Задача с выводом на рынок нового товара.
Тема 6. Выборки и распределения выборок
Терминология теории выборок. Методы построения случайных выборок. Простейший подход. Использование StatPro для построения простых случайных выборок. Систематический метод построения выборок. Метод стратификации. Кластерный подход. Многоступенчатые методы построения выборок. Введение в теорию оценок. Источники ошибок при оценивании. Закон распределения выборочного математического ожидания. Центральная предельная теорема. Определения размеров выборки. Некоторые ключевые идеи теории простых случайных выборок.
Тема 7. Оценка доверительных интервалов
Распределения выборочных характеристик. t-распределение. Доверительный интервал для среднего значения. Доверительный интервал для суммарного значения. Доверительный интервал для пропорции. Доверительный интервал для стандартного отклонения. Доверительный интервал для разности двух средних значений. Доверительный интервал для разности между долями. Управление длиной доверительного интервала. Размер выборки для оценки среднего значения. Размер выборки для оценки других параметров.
Тема 8. Проверка гипотез
Основные понятия теории проверки гипотез. Нулевая и альтернативная гипотезы. Односторонние и двусторонние тесты. Типы ошибок. Уровень значимости и область отвержения гипотезы. Проверка гипотез для математического ожидания. Проверка гипотез для доли совокупности. Проверка гипотез для разности математических ожиданий. Проверка гипотез для разности между долями совокупности.
Работодатели-партнеры
АФК "Система"
Финансово-промышленная группа
Медси
Сеть частных медицинских клиник
Башнефть
ПАО АНК «Башнефть» (дочернее общество ПАО «НК «Роснефть») – одно из старейших предприятий нефтегазовой отрасли страны, осуществляющее деятельность по добыче и переработке нефти и газа, реализации нефтепродуктов и продуктов нефтехимии.
Оставьте отзыв
Учились здесь? Оставьте отзыв, и, может быть, это поможет другим в выборе. Кроме этого, из ваших оценок формируется наш рейтинг.