Форум Поща Карта на сайта Търсене Връзки Контакти
Начало Обучение Избираеми дисциплини Oбщ списък на избираемите дисциплини и практикуми Интерактивна математика    English
Факултет по математика и информатика - Интерактивна математика

 Лектор  проф. д-р Снежана Гочева, гл.ас. Христина Кулина
 Анотация
      Важно приложение на математиката е статистическата обработка на данни в областта на икономиката, бизнеса, социологията, психологията, инженерните науки, в научните изследвания и др. Целта на предлаганата избираема дисциплина е запознаване на студентите и обучение за работа с готов статистически софтуер. Дисциплината е насочена да разшири знанията и уменията на студентите по статистика, с надграждане на теоретични и практически умения за решаване на практически задачи. Включени са голям брой примери и интерактивно обучение с компютър със системите SPSS и Mathematica. За самостоятелна работа се задават домашни и курсови работи. 
Съдържание
1. Основи на статистическата обработка на данни. Интерфейс и правила за работа с SPSS. (4 часа)
2. Точкови оценки. Корелация. Примери с SPSS. (4 часа)
3. Преобразования. Едномерни параметрични и непараметрични тестове. Примери с SPSS.(4 часа)
4. Едномерна линейна регресия. Статистически оценки. Примери с SPSS. (4 часа)
5. Графики – видове, построяване и форматиране. (2 часа)
6. Контролна работа (2 часа)
7. Многомерна линейна регресия - теория и практика. (4 часа)
8. Логистична регресия. Примери с SPSS. (6 часа)
9. Нелинейни параметрични регресионни модели.  Примери. (4 часа)
10. Факторен анализ – теория и практика с SPSS. (4 часа)
11. Клъстерен анализ. Примери с SPSS  (4 часа) 
12. Контролна работа (2 часа)

 

1.       Основи на статистическата обработка на данни. Интерфейс и правила за работа с SPSS. (4 часа) 

2.       Точкови оценки. Корелация. Примери с SPSS. (4 часа) 

3.       Преобразования. Едномерни параметрични и непараметрични тестове. Примери с SPSS. (4 часа)

4.       Едномерна линейна регресия. Статистически оценки. Примери с SPSS. (4 часа)

5.       Графики – видове, построяване и форматиране. (2 часа)

6.       Контролна работа (2 часа)

7.       Многомерна линейна регресия - теория и практика. (4 часа)

8.       Логистична регресия. Примери с SPSS. (6 часа)

9.       Нелинейни параметрични регресионни модели.  Примери. (4 часа)

10.    Факторен анализ – теория и практика с SPSS. (4 часа)

11.    Клъстерен анализ. Примери с SPSS  (4 часа) 

Контролна работа (2 часа)
Актуално
Още новини
Архив на новините
© 2009 ФМИ