Аналіз даних та багатовимірна статистика - Аксьонова, Ірина Вікторівна (Харківський національний економічний університет імені Семена Кузнеця, 2024)
Соціально-економічні процеси характеризуються великою кількістю показників і являють собою багаторівневу систему зі складними взаємозв'язками між елементами. Для здійснення досліджень великих масивів інформації доцільно використовувати багатовимірні статистичні методи, що дозволяють аналізувати структуру взаємозв'язків між різноманітними показниками. Моделюючи й аналізуючи взаємозв'язки між параметрами економічних систем, багатовимірні статистичні методи дозволяють оцінити стан і перспективи розвитку складних соціально-економічних процесів, вибрати обґрунтовані тактичні і стратегічні управлінські рішення, оцінити надійність і точність висновків, зроблених на підставі обмежених статистичних даних. Навчальна дисципліна «Аналіз даних та багатовимірна статистика» досліджує різноманітні сучасні методи статистичного аналізу, що найчастіше використовуються в дослідницькій практиці, й формує практичні навички застосування цих методів на підставі пакетів прикладних програм. Метою викладання навчальної дисципліни «Аналіз даних та багатовимірна статистика» є набуття теоретичних знань і практичних навичок роботи зі статистичною інформацією як основою наукових досліджень. Завдання навчальної дисципліни полягають у вивченні сутності інструментів аналізу даних та багатовимірної статистики як основи роботи з наукою інформацією, в опануванні статистичними методами аналізу часових рядів, узагальнення та групування даних, структурного, кластерного, дискримінантного та факторного аналізів. Об’єктом навчальної дисципліни є соціально-економічні явища та процеси, що відбуваються на макро-, мезо- та мікрорівнях. Предметом вивчення навчальної дисципліни є методи попередньої обробки даних, статистичні та економіко-математичні методи групування, узагальнення та аналізу інформації наукового дослідження.
Keywords: робоча програма; статистична інформація; компонентний аналіз часового ряду; методи аналізу структури соціально-економічних даних; кластерний аналіз; сутність дискримінантного аналізу; поняття факторного аналізу