Статистическая обработка, анализ и представление результатов научных исследований

Программа занятий с аспирантами по дисциплине «Статистическая обработка, анализ и представление результатов научных исследований»

Вопросы по дисциплине

1. Понятие статистической шкалы.
2. Типы статистических шкал.
3. Возможности статистической обработки данных, представленных в разных статистических шкалах.
4. Понятия генеральной совокупности и выборки. Понятие объема выборки. Примеры.
5. Числовые характеристики выборки. Классификация.
6. Числовые характеристики выборки. Расчет с использованием статистического пакета.
7. Правила представления результатов научных исследований. Примеры из диссертационных исследований и /или научных статей.
8. Точечное и интервальное оценивание числовых характеристик.
9. Понятие статистической гипотезы. Нулевая и альтернативная гипотеза. Математическая запись статистических гипотез. Примеры записи статистических гипотез.
10. Критерии проверки статистических гипотез. Классификация критериев значимости.
11. Обоснование выбора критерия для проверки статистической гипотезы.
12. Критерии проверки статистических гипотез для данных, представленных в номинальной шкале.
13. Критерии согласия. Классификация критериев согласия. Критерий хи-квадрат. Использование критерия хи-квадрат для проверки статистических гипотез.
14. Критерий лямбда. Использование критерия лямбда для проверки статистических гипотез.
15. Использование критериев согласия для проверки статистических гипотез в статистическом пакете.
16. Параметрические критерии проверки гипотез. Классификация. Назначение. Условия применения.
17. Использование критерия Стьюдента (независимые выборки) для проверки статистических гипотез.
18. Использование критерия Стьюдента (связанные выборки) для проверки статистических гипотез.
19. Использование критерия Манна-Уитни для (независимые выборки) для проверки статистических гипотез.
20. Использование критерия Вилкоксона (связанные выборки) для проверки статистических гипотез.
21. Использование критерия Фишера (независимые выборки) для проверки статистических гипотез.
22. Проверка статистических гипотез с использованием параметрических критериев в статистическом пакете.
23. Непараметрические критерии проверки статистических гипотез. Классификация. Назначение. Условия применения.
24. Дисперсионный анализ. Понятие. Область применения. Использование дисперсионного анализа в научных исследованиях.
25. Правила оформления результатов проверки статистических гипотез в научных исследованиях.
26. Графическое представление результатов проверки статистических гипотез в научных исследованиях.
27. Корреляционный анализ. Определение. Области применения корреляционного анализа в научных исследованиях.
28. Коэффициент корреляции. Определение. Значение коэффициента корреляции как отражение тесноты связи между двумя случайными величинами.
29. Коэффициент корреляции. Графическое отображение тесноты связи.
30. Оценка достоверности коэффициента корреляции.
31. Коэффициенты корреляции Пирсона и Спирмена. Условия применения. Расчет коэффициентов корреляции с использованием статистического пакета.
32. Правила оформления результатов корреляционного анализа в научных публикациях.
33. Понятие регрессионной модели (простая, полиномиальная и множественная регрессии.)
34. Модели простой регрессии. Критерии адекватности модели. Проверка адекватности модели с использованием статистического пакета. Сравнение альтернативных моделей.
35. Значимость (достоверность) коэффициентов модели простой регрессии. Оценка значимости (достоверности) коэффициентов модели простой регрессии в статистическом пакете.
36. Графическое представление моделей простой регрессии.
37. Полиномиальная регрессия. Понятия полинома, степени полинома.
38. Графическое представление модели полиномиальной регрессии. Построение графика «Предсказание-наблюдение»
39. Множественный регрессионный анализ. Условие применения. Назначение. Расчет коэффициентов множественной регрессии в статистическом пакете.
40. Классификация многомерных методов. Назначение.
41. Факторный анализ. Назначение. Условие применения.
42. Этапы и методы факторного анализа.
43. Реализация факторного анализа с использованием статистического пакета.
44. Представление результатов факторного анализа.
45. Дискриминантный анализ. Назначение. Условия применения. Реализация дискриминантного анализа с использованием статистического пакета.
46. Представление результатов дискриминантного анализа.
47. Кластерный анализ. Назначение. Условие применения.
48. Реализация кластерного анализа с использованием статистического пакета. Представление результатов кластерного анализа.
49. Использование многомерных методов в научной работе.
50. Представление результатов с использованием многомерных методов в научных исследованиях.