Цель реализации Программы.
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.
1. Освоить программный инструментарий персонального анализа первичных данных, а именно форматы исходной информации, механизмы работы, методы интерпретации результатов.
Как миксовать качественные и количественные исследования, чтобы получать больше инсайтов
2. Изучить основные характеристики описательной статистики, методы их вычисления и интерпретации.
3. Изучить методы количественного анализа неопределенности, способы классификации недетерминированных задач.
4. Сформировать представление и навыки практического вычисления количественных характеристик процессов в условиях неопределенности.
5. Освоить методы принятия решений в условиях неопределенности. Раздел 1. Методы статистической обработки данных
- Таблицы частот и гистограммы.
- Формы гистограмм.
- Анализ взаимозависимостей с помощью диаграмм рассеивания.
- Временные ряды.
- Исследование данных с помощью сводных таблиц.
Навыки по результатам изучения темы:
- уметь строить и интерпретировать таблицы частот и гистограммы (Excel, StatPro);
- уметь строить и интерпретировать диаграммы рассеивания (Excel, StatPro);
- уметь строить и интерпретировать временные ряды (Excel, StatPro);
- уметь проводить анализ данных и проверять гипотезы с помощью сводных таблиц (Excel).
- 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.
Навыки по результатам изучения темы:
- уметь строить описательную статистику совокупности в Excel;
- уметь интерпретировать показатели описательной статистики;
- уметь строить и применять для анализа данных прямоугольные диаграммы (Excel, StatPro);
- уметь выбирать адекватный инструментарий и корректного применения его для анализа количественной информации.
Раздел 2. Количественные методы оценки вероятности
Количественные VS качественные методы в социологическом исследовании.
- 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.
Навыки по результатам изучения темы:
- уметь классифицировать вероятности (простая, совместная, условная) и применять основные законы вычисления вероятностей;
- уметь вычислять математическое ожидание и дисперсию дискретных случайных величин и интерпретировать их;
- уметь вычислять основные вероятностные характеристики для взвешенных сумм случайных величин.
- 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.
Навыки по результатам изучения темы:
- уметь идентифицировать наиболее известные распределения;
- уметь решать задачи с использованием нормального распределения (Excel);
- уметь решать задачи с использованием нормального распределения (Excel);
- уметь применять программный инструмент BestFit для подбора распределений.
- 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.
Навыки по результатам изучения темы:
- владеть методологией разбора и анализа многошаговых ситуаций в условиях неопределенности;
- уметь применять надстройку TreePlan для принятия обоснованных решений;
- уметь проводить анализ чувствительности принимаемых решений в Excel.
- 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.
Навыки по результатам изучения темы:
- уметь использовать программный инструмент StatPro для построения простых случайных выборок,
- уметь применять метод стратификации (метод пропорциональных частичных выборок).
- 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.
Навыки по результатам изучения темы:
- уметь классифицировать статистические задачи по типу оцениваемых параметров;
- уметь вычислять доверительные интервалы для задач статистического оценивания (Excel, StatPro);
- уметь определять размеры случайных выборок, исходя из желаемой точности результата (Excel, StatPro).
- 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.
Навыки по результатам изучения темы:
- уметь формулировать нулевую и альтернативную гипотезы;
Примечание: на момент составление темы актуальная цена не известна
Источник: slivap.biz
Косоруков О.А. Методы количественного анализа в бизнесе: Учебник
Издательство: Инфра-М, 2005 год; Серия: Учебники для программы МВА; ISBN: 5-16-002258-9, 5160022589; Гриф МО РФ; 487 с.
В учебнике раскрыты базовые подходы к обработке количественной информации, проблем, связанных с вероятностью, статистическим анализом, принятием решений в условиях неопределенности, которая является ключевым аспектом большинства проблем бизнеса. Рассмотрено несколько подходов к моделированию на основе количественной информации: оптимизационные, имитационные и регрессионные модели представлены конкретные модели из различных сфер бизнеса. Учебник в целом имеет практическую направленность и предполагает активную работу читателей с программным инструментарием.
Для слушателей программ МВА, преподаватели и студентов вузов.
Курс «Методы количественного методы анализа в бизнесе» является базовой дисциплиной при подготовке специалистов по программе МВА, связанной с
изучением теоретических основ статистики, оптимизации и получением комплексных знаний по практическому использованию методов обработки и
анализа информации в бизнес — среде.
Целью данной книги является изложение теоретических и методологических основ статистики и количественных методов анализа информации в бизнес-среде, методологии применения этих методов для принятия конкретных управленческих решений в условиях рыночной экономики.
Книга также имеет целью дать необходимые знания и навыки и для овладения современным программным инструментарием, позволяющим эффективно применять широко используемые в настоящее время в бизнес-среде методы количественного анализа деловой информации. В этой связи книга содержит многочисленные примеры решения конкретных задач на основе реальных экономических данных. Тематика примеров охватывает разнообразные социально-экономические сферы деятельности: учет, финансы, управление персоналом, маркетинг, операционный менеджмент и так далее.
В целях обеспечения качественного усвоения материала предусматривается значительный объем самостоятельной работы. В этой связи в каждой части курса предлагается самостоятельно выполнить ряд практических заданий, которые имеют целью научить слушателей самостоятельно анализировать различные ситуации, возникающие в бизнес – среде, выявлять и формулировать проблемы, а также самостоятельно определять адекватные методы и программные средства для их решения.
Источник: www.studmed.ru
Методы количественного анализа в бизнесе
Название: Методы количественного анализа в бизнесе
Автор: Косоруков О.А.
Издательство: ИЭФ «Синергия»
Год: 2006
Формат: PDF
Качество: eBook (изначально компьютерное)
Язык: русский
Cтраниц: 487 с.
Размер: 7,11 Мб.
Для сайта: MirKnig.com
Курс «Методы количественного анализа в бизнесе» является базовой дисциплиной при подготовке специалистов по программе МВА, связанной с изучением теоретических основ статистики, оптимизации и получением комплексных знаний по практическому использованию методов обработки и анализа информации в бизнес-среде.
Целью данной книги является изложение теоретических и методологических основ статистики и количественных методов анализа информации в бизнес-среде, методологии применения этих методов для принятия конкретных управленческих решений в условиях рыночной экономики.
Книга также имеет целью дать необходимые знания и навыки и для овладения современным программным инструментарием, позволяющим эффективно применять широко используемые в настоящее время в бизнес-среде методы количественного анализа деловой информации. В этой связи книга содержит многочисленные примеры решения конкретных задач на основе реальных экономических данных. Тематика примеров охватывает разнообразные социально-экономические сферы деятельности: учет, финансы, управление персоналом, маркетинг, операционный менеджмент и так далее. Название: Методы количественного анализа в бизнесе
Автор: Косоруков О.А.
Издательство: ИЭФ «Синергия»
Год: 2006
Формат: PDF
Качество: eBook (изначально компьютерное)
Язык: русский
Cтраниц: 487 с.
Размер: 7,11 Мб.
Для сайта: MirKnig.com
Курс «Методы количественного анализа в бизнесе» является базовой дисциплиной при подготовке специалистов по программе МВА, связанной с изучением теоретических основ статистики, оптимизации и получением комплексных знаний по практическому использованию методов обработки и анализа информации в бизнес-среде.
Целью данной книги является изложение теоретических и методологических основ статистики и количественных методов анализа информации в бизнес-среде, методологии применения этих методов для принятия конкретных управленческих решений в условиях рыночной экономики.
Книга также имеет целью дать необходимые знания и навыки и для овладения современным программным инструментарием, позволяющим эффективно применять широко используемые в настоящее время в бизнес-среде методы количественного анализа деловой информации. В этой связи книга содержит многочисленные примеры решения конкретных задач на основе реальных экономических данных. Тематика примеров охватывает разнообразные социально-экономические сферы деятельности: учет, финансы, управление персоналом, маркетинг, операционный менеджмент и так далее.
Источник: fleko.ru