Программа дисциплины «Методы изучения динамики социальных явлений» icon

Программа дисциплины «Методы изучения динамики социальных явлений»



Смотрите также:
Программа учебной дисциплины «Теория потребления и методы изучения потребителей» Для направления...
Томский политехнический университет Кафедра технической физики Мышкин В. Ф., Власов В. А...
Программа поспецкурс у "газовая динамика" Санкт Петербург 2002 г...
Методы социально-экономического прогнозирования ...
Программа дисциплины Теория и методы социального моделирования (по выбору)...
Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 7,0 зачетных единиц (252 час)...
Лекция №6 «Ряды динамики»...
Программа дисциплины Современные исследовательские программы и методы изучения культуры для...
Программа дисциплины Современные исследовательские программы и методы изучения культуры для...
Н. А. Кохан Квопросу о перспективе динамики национально-культурного компонента...
I. Рабочая программа дисциплины...
Программа разработана в соответствии с...



скачать
Программа дисциплины


«Методы изучения динамики социальных явлений»


для направления 521200 – Социология

(вторая ступень высшего профессионального образования)

для специальности 020300 – Социология

(третья ступень высшего профессионального образования)


I. Пояснительная записка


Авторы программы: зав. кафедрой Методов сбора и анализа социологической информации ГУ-ВШЭ Крыштановский Александр Олегович и зав. кафедрой Высшей математики ГУ-ВШЭ Самыловский Александр Иванович.

Требования к студентам: Учебная дисциплина «Методы изучения динамики социальных явлений» (8-й семестр) использует материал предшествующих ей дисциплин «Линейная алгебра», «Математико-статистические модели социологии», «Моделирование и прогнозирование социальных процессов», «Анализ социологических данных» учебного плана факультета Социологии. Кроме того, весьма полезным для эффективного (активного) усвоения содержания учебной дисциплины является знакомство студентов с теорией вероятностей в объеме любого стандартного семестрового учебного курса.

Аннотация: Учебная дисциплина «Методы изучения динамики социальных явлений» предназначена для ознакомления студентов с современными математическими подходами, моделями и методами, которые начинают эффективно использоваться в соответствующей социологической проблематике. Учебная дисциплина является необходимым элементом университетского образования современного социолога – аналитика, находящегося на уровне стандартов, принятых в мировом профессиональном социологическом сообществе.

Учебная задача дисциплины: В результате изучения дисциплины студент должен овладеть соответствующим математическим инструментарием, научиться подбирать инструментарий, адекватный решаемым прикладным теоретическим и прикладным социологическим задачам, научиться понимать (и оценивать) неизбежную определенную ограниченность возможностей формальных математических методов для окончательного принятия социальных решений.

Формы контроля: По учебной дисциплине предусмотрено одно домашнее задание (эссе) как форма промежуточного контроля. Форма итогового контроля – зачет, к которому допускаются студенты, сдавшие (защитившие) эссе. Студенты, посетившие менее 80% аудиторных занятий, выполняют на зачете дополнительную письменную контрольную работу.


^ II. Тематический расчет часов

(8-й семестр)


№ раздела


Название раздела

Количество часов: лекции + семинары + самостоят. работа

1.

Модели и методы математической статистики и анализа данных в изучении динамики социальных явлений


4 + 4 + 24

2.

Модели и методы теории статистических решений в изучении динамики социальных явлений


4 + 0 + 24

3.

Модели и методы теории случайных процессов и временных рядов в изучении динамики социальных явлений


4 + 4 + 24


Итого аудиторных часов – 20 (лекции – 12, семинары – 8);

итого внеаудиторных часов самостоятельной работы – 72.

Всего учебных часов – 92.


III. Содержание программы


Раздел 1. Модели и методы математической статистики и анализа данных в изучении динамики социальных явлений.

Скалярные и векторные случайные величины как математические модели социальных явлений. Анализ динамики числовых характеристик случайных величин методами дисперсионного (ДА), корреляционного (КА), регрессионного (РА) анализов. Однофакторный, двухфакторный и многофакторный дисперсионный анализ. Взаимодействие факторов. Планировние активного эксперимента. Полный, частный, множественный коэффициенты корреляции. Парная и множественная регрессия. Стандартизованные вычислительные схемы в ДА, КА, РА. Взаимосвязь подходов, методов, результатов ДА, КА, РА в исследовании социальной динамики. Возможности методов многомерного статистического анализа (МСА) для исследования проблематики социальной динамики: модели главных компонент и канонических корреляций.


^ Раздел 2. Модели и методы теории статистических решений в изучении динамики социальных явлений.

Проверка гипотез как теория статистических решений. Характеристики решающего правила (РП): оперативная характеристика, мощность. Наиболее мощное РП, равномерно наиболее мощное РП. Рандомизированное РП. Принятие решений в условиях неопределенности. Последовательный анализ как математическая модель динамической процедуры принятия решений при поступлении и анализе дополнительной информации о социальном явлении (в динамике). Последовательный критерий отношения вероятностей при проверке статистических гипотез о поведении социального процесса. Последовательное оценивание параметров моделей социальных явлений.

^ Раздел 3. Модели и методы теории случайных процессов и временных рядов в изучении динамики социальных явлений.

Последовательности зависимых испытаний, зависимых скалярных и векторных случайных величин как математические модели социальной динамики. Различные динамические модели случайных процессов, возможности аналитического исследования моделей динамики: марковские процессы и их модели, корреляционная теория случайных процессов, стационарность, асимптотическое поведение, эргодичность, предельное распределение характеристик моделей. Статистика случайных процессов. Статистические методы построения и исследования моделей. Модель случайного процесса в виде временного ряда. Исследование структуры временного ряда: тренд, циклы, сезонность, случайность, сегментирование тренда. Модели и методы непараметрической статистики в анализе временных рядов. Модели авторегрессии и скользящего среднего в анализе стационарных временных рядов, вычисление параметров моделей на основе статистического анализа ряда. Корреляционный анализ в исследовании временных рядов, сериальные корреляции, коррелограммы и спектры. Модели нестационарных временных рядов. Интеграция и коинтеграция временных рядов, регрессия коинтеграции, вектор коинтеграции. Многомерные временные ряды. Исследование адекватности модели временного ряда реальным данным. Прогнозирование социальной динамики на основе моделей временных рядов.


IV. Список литературы

^

Базовый учебник



1. Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Статистический анализ данных на компьютере. – М.: ИНФРА-М, 1998.

Основная литература по учебной дисциплине



1. Горелова Г.В., Кацко И.А. Теория вероятностей и математическая статистика в примерах и задачах с применением Excel. Учебное пособие для ВУЗов. Ростов-на-Дону: Феникс, 2002.

2. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики. Учебник. М.: Финансы и статистика, 1999.

3. Колемаев В.А., Калинина В.Н. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебник. Серия «Высшее образование». М.: ИНФРА-М, 2000.

4. Прикладной статистический анализ: Учебное пособие для ВУЗов / Колл. авт. Алексахин С.В., Балдин А.В. и др. «Издательство ПРИОР», 2001.

5. Теория статистики с основами теории вероятностей: Учебное пособие для ВУЗов / Колл. авт., под ред. И.И.Елисеевой. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001.

^

Дополнительная литература по учебной дисциплине



1. Афифи А., Эйзен С. Статистический анализ: Подход с использованием ЭВМ. М.: Мир, 1982.

2. Болч Бен У., Хуань Клифф Дж. Многомерные статистические методы для экономики. М.: Статистика, 1979.

3. Глинский В.В., Ионин В.Г. Статистический анализ. Учебное пособие. М.: ИИД «Филинъ», 1998.

4. Гренандер У., Фрайбергер В. Краткий курс вычислительной вероятности и статистики. М.: Наука, 1978.

5. Кендэл Морис Дж. Временные ряды. М.: Финансы и статистика, 1981.

6. Курбатов В.И., Угольницкий Г.А. Математические методы социальных технологий: Учебное пособие. М.: Вузовская книга, 1998.

7. Мангейм Джарол Б., Рич Ричард К. Политология. Методы исследования. М.: Весь Мир, 1999.

8. Мостеллер Фредерик, Тьюки Джон У. Анализ данных и регрессия: В 2-х вып. М.: Финансы и статистика, 1982.

9. Поллард Дж. Справочник по вычислительным методам статистики. М.: Финансы и статистика, 1982.

10. Самарский А.А., Михайлов А.П. Математическое моделирование: Идеи, методы, примеры. М.: Физматлит, 2001.

11. Статистические методы для ЭВМ / Сб. под ред. Курта Энслейна, Энтони Рэлстона, Герберта С. Уилфа. М.: Наука, 1986.

12. Томас Ричард. Количественные методы анализа хозяйственной деятельности. М.: Дело и Сервис, 1999.

13. Morton Rebecca B. Methods and Models. A Guide to the Empirical Analysis of Formal Models in Political Science. UK: Cambridge University Press, 2000.

14. Neter John, Wasserman William, Kutner Michael H. Applied Linear Statistical Models. 3rd edition. USA: IRWIN, Inc., 1990.

^

Литература для углубленного изучения научной области



1. Анастази Анна, Урбина Сьюзан. Психологическое тестирование. 7-е международное издание. СПб.: Питер, 2001.

2. Бендат Джулиус С., Пирсол Аллан Г. Прикладной анализ случайных данных. М.: Мир, 1989.

3. Бикел Питер Дж., Доксам Куэлл А. Математическая статистика. Вып. 1, 2. М.: Финансы и статистика, 1983.

4. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. Вып. 1, 2. М.: Мир, 1974.

5. Браунли К.А. Статистическая теория и методология в науке и технике. М.: Наука, 1977.

6. Карлин Сэмюель. Основы теории случайных процессов. М.: Мир, 1971.

7. Кемени Джон Дж., Снелл Дж. Лори. Конечные цепи Маркова. – М.: Наука, 1970.

8. Кемени Джон Дж., Снелл Дж. Лори. Кибернетическое моделирование. Некоторые приложения. М.: Советское радио, 1972.

9. Кендалл Морис Дж., Стьюарт Алан. Многомерный статистический анализ и временные ряды. М.: Наука, !976.

10. Клейнер Г.Б., Смоляк С.А. Эконометрические зависимости: принципы и методы построения. М.: Наука, 2000.

11. Леман Э. Проверка статистических гипотез. М.: Наука, 1979.

12. Лунеев В.В. Юридическая статистика: Учебник. М.: Юристъ, 1999.

13. Математические методы в социальных науках / Сб. статей под ред. Пауля Лазарсфельда и Нейла У. Генри. М.: Прогресс, 1973.

14. Мирский Г.Я. Характеристики стохастической взаимосвязи и их измерения. М.: Энергоиздат, 1982.

15. Налимов В.В., Голикова Т.И. Логические основания планирования эксперимента. М.: Металлургия, 1981.

16. Плаус Скотт. Психология оценки и принятия решений. М.: ИИД «Филинъ», 1998.

17. Сачков Ю.В. Вероятностная революция в науке (Вероятность, случайность, независимость, иерархия). М.: Научный мир, 1999.

18. Себер Дж. А.Ф. Линейный регрессионный анализ. М.: Мир, 1980.

19. Сидоренко Е.В. Методы математической обработки в психологии. СПб.: Речь, 2000.

20. Сосулин Ю.Г., Фишман М.М. Теория последовательных решений и её применения. М.: Радио и связь, 1985.

21. Франк Роберт Х. Микроэкономика и поведение. Университетский учебник. М.: ИНФРА-М, 2000.

22. Хеннан Э. Многомерные временные ряды. М.: Мир, 1974.

23. Чернов Герман, Мозес Линкольн. Элементарная теория статистических решений. М.: Советское радио, 1962.

24. Шеффе Генри. Дисперсионный анализ. М.: Наука, 1980.

25. Hogg Robert V., Craig Allen T. Introduction to Mathematical Statistics. USA: Prentice-Hall, Inc., 1995.

26. Kadane Joseph B., et al. Rethinking the Foundations of Statistics. UK: Cambridge University Press, 2000.


^ V. Тематика эссе


Дисперсионный анализ данных социальной динамики; корреляционный анализ данных социальной динамики; регрессионный анализ данных социальной динамики; непараметрические статистические методы анализа данных социальной динамики; модели и методы теории случайных процессов в анализе и прогнозировании социальной динамики; методы исследования адекватности математических моделей социальной динамики реальным данным.


Авторы программы: А.О.Крыштановский


А.И.Самыловский







Скачать 73,95 Kb.
оставить комментарий
Дата30.09.2011
Размер73,95 Kb.
ТипПрограмма дисциплины, Образовательные материалы
Добавить документ в свой блог или на сайт

Ваша оценка этого документа будет первой.
Ваша оценка:
Разместите кнопку на своём сайте или блоге:
rudocs.exdat.com

Загрузка...
База данных защищена авторским правом ©exdat 2000-2017
При копировании материала укажите ссылку
обратиться к администрации
Анализ
Справочники
Сценарии
Рефераты
Курсовые работы
Авторефераты
Программы
Методички
Документы
Понятия

опубликовать
Документы

наверх