Oprogramowanie analiz statystycznych 1100-12-E13-1-OAS

Celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z możliwościami oprogramowania (komercyjnego, jak i typu open source) w odniesieniu do analizy danych statystycznych. Uwaga jest szczególnie skupiona na wypracowaniu umiejętności samodzielnego rozwiązywania problemów ekonomicznych, tj. zaprojektowania badania, jego rozwiązania (z wykorzystaniem określonej metody statystycznej czy ekonometrycznej oraz konkretnego oprogramowania), prezentacji i interpretacji wyników.
Na zajęciach student ma możliwość wykorzystania wiedzy z zakresu matematyki, statystyki, ekonometrii i prognozowania w odniesieniu do analizy różnorodnego typu danych statystycznych i różnych praktycznych problemów ekonomicznych.

Ćwiczenia w laboratorium komputerowym
1. Wprowadzenie do oprogramowania SPSS (tworzenie banków danych i przekształcenia na zmiennych, import danych z Excela i Gretla) - W1, U1.
2. Prognozowanie na podstawie wielu różnych modeli i porównywanie ich zdolności predykcyjnej z wykorzystaniem funkcji FIT ERRORS (w SPSS) - W1, U1.
3. Wybór modelu konkurencyjnego wg kryterium estymacyjnego z wykorzystaniem modułu PROGNOZOWANIE (wyrównanie wykładnicze, modele szeregów czasowych) w SPSS. Opracowanie wyników w programie Excel - W1, U1.
4. Wybór modelu konkurencyjnego wg kryterium predykcyjnego z wykorzystaniem modułu PROGNOZOWANIE (wyrównanie wykładnicze, modele szeregów czasowych) i FIT ERRORS w SPSS. Wykorzystanie języka skryptowego. Opracowanie wyników w programie Excel - W1, U1.
5. Wybór modelu najlepszego spośród modeli przyczynowo-skutkowych wg kryterium estymacyjnego i predykcyjnego – z wykorzystaniem modułu ‘prognozowanie’ i FIT ERRORS w SPSS. Opracowanie wyników w programie Excel – W1, U1.
6. Analiza Anova (jedno- i dwuczynnikowa) w SPSS. Interpretacja wyników. Opracowanie wyników w programie Excel – W1, U1.

7. Wprowadzenie do języka skryptowego Gretla (podstawowe funkcje i polecenia; pisanie własnych poleceń w języku skryptowym Gretla) - W1, U1.
8. Automatyczny wybór stopnia trendu – tworzenie skryptu w języku skryptowym programu Gretl. Wykorzystanie funkcji ‘if’ i ‘loop’ - W1, U1.
9. Automatyczny wybór rzędu autoregresji – tworzenie skryptu w języku skryptowym programu Gretl. Wykorzystanie funkcji ‘if’ i ‘loop’ - W1, U1.
10. Generowanie danych sztucznych o zadanym modelu generującym dane – tworzenie skryptu w języku programu Gretl. Wykorzystanie funkcji ‘if’ i ‘loop’ w złożonych zastosowaniach. Wnioskowanie o rozkładach statystyk. Rozróżnianie modelu prawdziwego od modelu fałszywego wg kryterium estymacyjnego. Opracowanie wyników w programie Excel - W1, U1.
11. Generowanie danych sztucznych o zadanym modelu generującym dane – z wykorzystaniem funkcji ‘matrix’. Wnioskowanie o rozkładach statystyk. Opracowanie wyników w programie Excel - W1, U1.
12. Generowanie danych sztucznych o zadanym modelu generującym dane – z wykorzystaniem funkcji ‘matrix’ i wyznaczanie prognoz. Wnioskowanie o rozkładach błędów prognoz i ich trafności. Rozróżnianie modelu prawdziwego od modelu fałszywego wg kryterium predykcyjnego. Opracowanie wyników w programie Excel - W1, U1.