Wnioskowanie statystyczne w ekonomii 1100-12-E21-0-WnStat

Wykład ma na celu zaprezentowanie narzędzi badawczych, wykorzystujących pojęcia, twierdzenia i metody z zakresu rachunku prawdopodobieństwa i statystyki matematycznej, które mogą być przydatne do analiz zjawisk ekonomicznych. W szczególności, celem wykładu jest określenie podstawowych zasad i omówienie wybranych metod tzw. wnioskowania statystycznego. W ramach wykładu realizowane są następujące zagadnienia:
1. Zmienne losowe i ich rozkłady (Pojęcie zmiennej losowej skokowej i ciągłej. Funkcja rozkładu prawdopodobieństwa zmiennej losowej, funkcja gęstości, dystrybuanta. Rozkłady teoretyczne zmiennych losowych). W1
2. Wprowadzenie do wnioskowania statystycznego (Pojęcie próby losowej. Metody, schematy, techniki losowania. Wielkość próby. Rozkłady statystyk z próby). W3
3. Estymacja parametrów populacji (Pojęcie estymatora i jego własności. Estymacja punktowa i przedziałowa. Ogólna postać przedziału ufności. Przedziały ufności dla wartości oczekiwanej, wariancji, odchylenia standardowego i wskaźnika struktury). W1, W2
4. Weryfikacja hipotez statystycznych (Hipotezy parametryczne i nieparametryczne. Test statystyczny. Błąd I i II rodzaju. Statystyczne testy istotności. Procedura weryfikacyjna i zasady podejmowania decyzji weryfikacyjnych. Parametryczne testy istotności: testy dla wartości średniej, wskaźnika struktury, wariancji. Nieparametryczne testy istotności: test zgodności chi-2, test zgodności lambda- Kołmogorowa, test zgodności Kołmogorowa-Smirnowa. W1, W2
5. Zależność stochastyczna/korelacyjna (Test niezależności chi-2. Współczynniki zbieżności oparte na statystyce chi-2. Współczynnik korelacji liniowej Pearsona i badanie jego istotności. Wskaźniki korelacyjne Pearsona i badanie ich istotności. Testowanie liniowości związku między zmiennymi - test F). Współczynniki korelacji kolejnościowej (rang) Spearmana, Kendalla i ich istotność). W1, W2
6. Wnioskowanie statystyczne w zakresie regresji (Szacowanie parametrów modelu regresji z jedną zmienną objaśniającą oraz weryfikacja głównych założeń. Regresja wieloraka. Testowanie istotności regresji - testy: t-Studenta, F. Testy liniowości: serii, White’a, RESET. Testy jednorodności wariancji składnika losowego: F, White’a. Testy normalności rozkładu reszt: Hellwiga, JB). W1, W2
7. Wnioskowanie w przyszłość - prognozowanie (Wybrane metody prognozowania: prognozowanie na podstawie modeli szeregów czasowych, prognozowanie na podstawie modeli przyczynowo-skutkowych. Ocena jakości prognoz - błędy prognoz ex ante i ex post). W1, W2
Analogiczny zakres tematyczny jest realizowany na ćwiczeniach, które odbywają się w laboratorium komputerowym z wykorzystaniem odpowiedniego oprogramowania statystyczno-ekonometrycznego. Ich celem jest umożliwienie studentom zdobycia praktycznych umiejętności stosowania metod i narzędzi poznanych na wykładzie.
Szczegółowy wykaz tematów realizowanych na ćwiczeniach jest następujący:
1. Wyznaczanie funkcji rozkładu prawdopodobieństwa i dystrybuanty rozkładu dwumianowego i Poissona. Wykorzystanie tablic statystycznych. Obliczanie liczebności teoretycznych. U1, U2
2. Funkcja gęstości i dystrybuanta rozkładu normalnego. Standaryzacja zmiennej. Korzystanie z tablic rozkładu normalnego. Wyznaczanie tzw. krzywej normalnej. U1, U2
3. Estymacja przedziałowa: wartości oczekiwanej (średniej), wariancji, wskaźnika struktury. Rozróżnienie dużej i małej próby. Wpływ wielkości próby na precyzję szacunków. U1, U2
4. Testowanie istotności wartości średniej, wskaźnika struktury i wariancji. Przykłady porównywania wybranych parametrów dla dwóch populacji lub cech w populacji. Testowanie różnic. U1, U2
5. Wykorzystanie testu zgodności chi-2 oraz lambda-Kołmogorowa do weryfikacji hipotezy o typie rozkładu. Porównywanie rozkładów za pomocą testu Kołmogorowa-Smirnowa. U1, U2
6. Badanie związku cech. Budowa tablicy korelacyjnej. Rozkłady brzegowe i warunkowe i ich parametry. Test niezależności chi-2. Ocena siły zależności za pomocą współczynnika zbieżności Czuprowa. Wykorzystanie innych współczynników opartych na statystyce chi-2. U1, U2
7. Obliczanie współczynnika korelacji liniowej Pearsona i badanie jego statystycznej istotności. Obliczanie i testowanie wskaźników korelacyjnych Pearsona. Ocena krzywoliniowości związku. Wykorzystanie współczynników korelacji kolejnościowej. U1, U2
8. Szacowanie parametrów liniowego równania regresji (kmnk). Weryfikacja podstawowych założeń (testy: istotności regresji, liniowości, jednorodności wariancji, normalności rozkładu, niezależności reszt). Interpretacja wyników. U1, U2
9. Wyznaczanie prognoz i ocena ich dopuszczalności oraz trafności. U1, U2, U3

Całkowity nakład pracy studenta

1. Godziny realizowane z udziałem nauczyciela (kontaktowe): 70 godzin (uczestnictwo w wykładach i ćwiczeniach, konsultacje, referowanie prac kontrolnych, egzamin, kontakt mailowy). 2. Czas poświęcony na pracę własną (indywidualną) studenta: 50 godzin (zapoznanie się z literaturą, uzupełnianie notatek z wykładu, gromadzenie danych do analiz empirycznych, przeprowadzenie analiz empirycznych w ramach przygotowania prac kontrolnych, wykonywanie na bieżąco zadań domowych, przygotowanie się do egzaminu).

Efekty uczenia się - wiedza

W1. Student zna metody i narzędzia z zakresu wnioskowania statystycznego, służące do badania zjawisk i procesów ekonomicznych (K_W06). W2. Student zna zasady przeprowadzania badań, tzw. procedury wnioskowania statystycznego (K_W06). W3. Student zna metody, schematy i techniki pozyskiwania danych niezbędnych do przeprowadzenia badań zjawisk ekonomicznych (K_W06). Uwaga, od cyklu 2023/2024 nastąpiła modyfikacja efektów: W1. Student zna i rozumie metody i narzędzia z zakresu wnioskowania statystycznego, służące do badania przebiegu i zależności zjawisk i procesów ekonomicznych (K_W04). W2. Zna i rozumie metody, schematy i techniki pozyskiwania danych niezbędnych do przeprowadzenia badań zjawisk ekonomicznych (K_W06).

Efekty uczenia się - umiejętności

U1. Student stosuje metody i narzędzia wnioskowania do badania zjawisk ekonomicznych (K_U04). U2. Interpretuje dane/informacje ekonomiczne oraz korzysta z różnych źródeł danych (K_U03, K_U08). U3. Diagnozuje i prognozuje zjawiska ekonomiczne (K_U04). U4. Wykorzystuje odpowiednie oprogramowanie statystyczno-ekonometryczne (K_U04). Uwaga, od cyklu 2023/2024 nastąpiła modyfikacja efektów: U1. Student potrafi stosować metody i narzędzia wnioskowania do badania zjawisk ekonomicznych; wykorzystuje odpowiednie oprogramowanie do analiz statystycznych i ekonometrycznych (K_U03, K_U08). U2. Potrafi interpretować dane ekonomiczne oraz korzystać z różnych źródeł danych (K_U03, K_U08). U3. Potrafi diagnozować i prognozować zjawiska ekonomiczne (K_U04).

Efekty uczenia się - kompetencje społeczne

K1. Student rozumie znaczenie wnioskowania statystycznego w badaniach ekonomicznych. Samodzielnie przeprowadza analizy i wyciąga wnioski posługując się zasadami logiki K_K01 (KRK K_K02). K2. Sumiennie i dokładnie wykonuje wyznaczone zadania. Postępuje etycznie K_K02, K_K03 (KRK K_K04). Uwaga, od cyklu 2023/2024 nastąpiła modyfikacja efektów: K1. Student rozumie znaczenie wnioskowania statystycznego w badaniach ekonomicznych i jest gotów do zgłębiania wiedzy i doskonalenia umiejętności w tym zakresie; sumiennie i dokładnie wykonuje wyznaczone zadania (K_K01).

Metody dydaktyczne

Wykład z elementami pokazu multimedialnego - Pokazy w Power Point, prezentacje komputerowe analiz z wykorzystaniem Excela oraz Gretla. Zajęcia ćwiczeniowe w laboratorium komputerowym. Przeprowadzanie analiz z wykorzystaniem: Excela oraz Gretla. Prezentacje otrzymanych wyników. Dyskusje. Uwaga, W cyklu 2020/2021 wykłady i ćwiczenia (30 godz.) w formie zdalnej z wykorzystaniem platformy MS Teams; materiały uzupełniające na Moodle. W cyklu 2021/2022 wykłady (15 godz.) w formie zdalnej z wykorzystaniem Platformy MS Teams; materiały uzupełniające na Moodle.

Metody dydaktyczne eksponujące

- pokaz

Metody dydaktyczne podające

- wykład informacyjny (konwencjonalny)

Metody dydaktyczne poszukujące

- ćwiczeniowa

Metody dydaktyczne w kształceniu online

- metody rozwijające refleksyjne myślenie
- metody wymiany i dyskusji
- metody służące prezentacji treści

Rodzaj przedmiotu

przedmiot obligatoryjny

Wymagania wstępne

Wiedza oraz praktyczne umiejętności z zakresu matematyki, w szczególności rachunku prawdowodobieństwa oraz statystyki opisowej. Podstawowe umiejętności obsługi komputera, znajomość pakietów obliczeniowych, takich jak np. EXCEL, czy też programu GRETL.

Koordynatorzy przedmiotu

Elżbieta Szulc

Kryteria oceniania

W1, W2, W3 - egzamin pisemny w części teoretycznej +++
U1, U2, U3 - egzamin pisemny w części składającej się z zadań do rozwiązania, nawiązujących do ćwiczeń ++, ocena bieżącej aktywności studenta podczas zajęć w laboratorium + oraz rozwiązanych przez niego samodzielnie (w domu) zadań ++, końcowa praca kontrolna +++
U4 - ocena bieżącej aktywności studenta podczas zajęć w laboratorium + oraz rozwiązanych przez niego samodzielnie (w domu) zadań ++, końcowa praca kontrolna +++
K1 - egzamin pisemny w części teoretycznej ++, ocena bieżącej aktywności studenta podczas zajęć w laboratorium oraz rozwiązanych przez niego samodzielnie (w domu) zadań +++
K2 - ocena wykonanych na bieżąco zadań ++, końcowa praca kontrolna +++

Literatura

Podstawowa:
1. Piłatowska M., Repetytorium ze statystyki, PWN, Warszawa 2006.
2. Sobczyk M., Statystyka, wyd. 4 zmienione, PWN, Warszawa 2004.
Uzupełniająca:
1. Bąk I., Markowicz I., Mojsiewicz M., Wawrzyniak K., Statystyka Matematyczna. Przykłady i zadania, CeDeWu, Warszawa 2020.
2. Kufel T., Ekonometria. Rozwiązywanie problemów z wykorzystaniem programu GRETL, wyd. 2, PWN, Warszawa 2007.

Więcej informacji

Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb:

Strona przedmiotu 1100-12-E21-0-WnStat w USOSweb