Ой курс, 1-й семестр 2016-2017 уч. года
Роль статистики в бизнесе
1. Четыре основных этапа статистического анализа.
2. Взаимосвязь понятий «вероятность» и «статистический вывод».
Структуры данных, классификация
3. Четыре основных способа классификации наборов данных.
4. Одномерный, двумерный, многомерный набор данных, примеры.
5. Дискретные и непрерывные количественные данные, примеры.
6. Порядковые и номинальные типы качественных данных, примеры.
7. Временные ряды. Первичные и вторичные данные.
Гистограммы
8. Построение гистограммы, вопросы, на которые она отвечает.
9. Возможные проблемы при построении и анализе гистограмм.
Обобщающие показатели
10. Среднее, взвешенное среднее - типическое значение для количественных данных.
11. Медиана - типическое значение для количественных и порядковых данных.
12. Мода - типическое значение для номинальных данных.
13. Определение перцентилей и квартилей.
14. Базовые показатели одномерных наборов данных и блочная диаграмма.
Изменчивость данных
15. Три способа описания степени изменчивости набора данных.
16. Определение и формула для стандартного отклонения и дисперсии.
17. Интерпретация стандартного отклонения для нормального распределения.
18. Стандартное отклонение выборки и генеральной совокупности.
19. Размах, коэффициент вариации.
Вероятность
20. Определение случайного эксперимента и события. Понятие вероятности события.
21. Три основных способа получения значений вероятности.
22. Относительная частота и закон больших чисел. Чем относительная частота отличается от вероятности события?
23. Понятие «субъективная вероятность».
24. Диаграмма Венна. Дополнение, пересечение, объединение. Определение независимых событий.
25. Понятие условной вероятности. Правило вычисления условной вероятности при наличии дополнительной информации.
26. Решение вероятностных задач с использованием дерева вероятностей. Правила построения дерева вероятностей.
Случайные величины
27. Определение случайной величины, распределение вероятностей. Дискретные и непрерывные случайные величины.
28. Вычисление среднего и стандартного отклонения дискретной случайной величины.
29. Вычисление среднего и стандартного отклонения для биномиального распределения.
30. Вычисление вероятности при биномиальном распределении.
31. Формула нормального распределения вероятности со средним значением 
и стандартным отклонением 
. Графическое изображение.
32. Стандартное нормальное распределение Z и соответствующие вероятности. Таблица вероятностей.
33. Типы задач на вычисление вероятностей в случае нормального распределения с использованием формулы для нормированного значения z.
Выборка
34. Генеральные совокупности и выборки. Репрезентативная выборка. Два основных типа выборки.
35. Параметры выборки и параметры генеральной совокупности.
36. Центральная предельная теорема для случайной выборки.
37. Стандартная ошибка выборки. Скорректированная стандартная ошибка для малой генеральной совокупности.
38. Стратифицированная случайная выборка, систематическая выборка.
Доверительные интервалы
39. Формулировка доверительного интервала для среднего значения и для доли признака в генеральной совокупности.
40. t – таблица и t – распределение (распределение Стьюдента).
41. Вычисление одностороннего доверительного интервала.
42. Интервалы предсказания для нового наблюдения.
Проверка статистических гипотез
43. Понятие о нулевой и исследовательской (альтернативной) гипотезах. Примеры.
44. Проверка гипотезы о равенстве среднего генеральной совокупности некоторому заданному значению с использованием доверительных интервалов.
45. Проверка гипотезы о равенстве среднего генеральной совокупности некоторому заданному значению с использованием t - статистики.
46. t – тест для зависимых выборок.
47. t – тест для независимых выборок.
48. Для чего используется «Двухвыборочный z-тест для средних»?
49. Для проверки каких гипотез применяют «Двухвыборочный t-тест с одинаковыми дисперсиями» и «Двухвыборочный t-тест с различными дисперсиями»?
50. Для проверки какой гипотезы служит «Парный двухвыборочный t-тест для средних»?