№ недели
| № модуля и модульной единицы дисциплины
| № и название лекционных/лабораторных/ практических/ семинарских/студийных занятий с указанием форм проведения занятия
| обучение
| Вид контрольного мероприятия
| Рейтинг (баллы)
|
традиционное
| Смешан
ное
| С использованием ДОТ
|
Учебное занятие в режиме
|
очное
| очное
| On line
| online
| Off line
|
| Модуль 1. Теория вероятность и математическая статистика
|
1
| Модульная единица 1.1.
Лекция № 1 Сведения из теории вероятностей и математической статистики. Случайные величины.
|
|
| 2
|
|
| Посещение/активность
| 2
|
Практическая работа №1 Классическое определение вероятности
|
| 1
|
|
|
| Выполнение
задании
| 4
|
2
3 3
| Модульная единица 1.2.
Лекция № 2.
Математическое ожидание. Дисперсия дискретной случайной величины.
|
|
| 2
|
|
| Посещение/активность
| 2
|
Практическая работа № 2.
Формула Бернулли. Приближенная формула Пуассона
|
| 1
|
|
|
| Выполнение
задании
| 4
|
Модульная единица 1.3.
Лекция № 3. Проверка статистических гипотез
|
|
| 2
|
|
| Посещение/активность
| 2
|
Практическая работа №3.
Случайная величина. Закон распределения. Функция распределения. Операции над случайными величинами
|
| 1
|
|
|
| Выполнение
задании
| 4
|
4
| Модульная единица 1.4.
Лекция № 4.
Способы оценивания и оценки.
|
|
| 2
|
|
| Посещение/активность
| 2
|
Практическая работа 4.
Случайная величина и ее функция распределения. Дискретные и непрерывные случайные величины и их числовые характеристики.
|
| 1
|
|
|
| Выполнение
задании
| 5
|
5
| Модульная единица 1.5.
Лекция № 5.
Средняя величина и вариационные показатели..
|
|
| 2
|
|
| Посещение/активность
| 2
|
Практическая работа № 5.
Средние величины. Вариационные показатели
|
| 1
|
|
|
| Выполнение
задании
| 5
|
6
| Модульная единица 2.1.
Лекция № 6.
Парная линейная регрессия и корреляция
|
|
| 2
|
|
| Посещение/активность
| 2
|
Практическая работа № 6.
Задачи линейной парной регрессии
|
| 1
|
|
|
| Выполнение
задании
| 5
|
7
| Модульная единица 2.2.
Лекция 7.
Нелинейные эконометрические модели.
|
|
| 2
|
|
| Посещение/активность
| 2
|
Практическая работа № 7.
Нелинейные уравнения регрессии
|
| 1
|
|
|
| Выполнение
задании
| 5
|
8
| Модульная единица 2.3.
Лекция 8.
Нелинейные параболические, гиперболические уравнения.
|
|
| 2
|
|
| Посещение/активность
| 2
|
Практическая работа № 8.
Нелинейные уравнения регрессии
|
| 1
|
|
|
| Выполнение
задании
| 5
|
| Модуль 2. Регрессионные модели и корреляционный анализ
|
9
| Модульная единица 2.4.
Лекция № 9.
Модель множественной линейной регрессии.
|
|
| 2
|
|
| Посещение/активность
| 2
|
Практическая работа № 9.
Множественная регрессия
|
| 1
|
|
|
| Выполнение
задании
| 4
|
10
| Модульная единица 2.5.
Лекция № 10.
Мультиколлинеарность. Фиктивные переменные
|
|
| 2
|
|
| Посещение/активность
| 2
|
Практическая работа № 10. Определение мультиколлинеарности
|
| 1
|
|
|
| Выполнение
задании
| 4
|
11
| Модульная единица 2.6.
Лекция № 11.
Статистическая значимость коэффициентов линейной регрессии.
|
|
| 2
|
|
| Посещение/активность
| 2
|
Практическая работа № 11.
Определение значимость коэффициентов линейной регрессии.
|
| 1
|
|
|
| Выполнение
задании
| 5
|
12
| Модульная единица 2.7.
Лекция № 12.
Проверка существенности факторов и показатели качества регрессии.
|
|
| 2
|
|
| Посещение/активность
| 2
|
Практическая работа № 12.
Оценить существенности факторов и показатели качества регрессии
|
| 1
|
|
|
| Выполнение
задании
| 4
|
13
| Модульная единица 2.8.
Лекция № 13.
Гетероскедастичность и гомоскедастичность регрессии.
|
|
| 2
|
|
| Посещение/активность
| 2
|
Практическая работа № 13.
Определение Гетероскедастичность и гомоскедастичность регрессии
|
| 1
|
|
|
| Выполнение
задании
| 5
|
14
| Модульная единица 2.9.
Лекция 14.
Системы эконометрических уравнений.
|
|
| 2
|
|
| Посещение/активность
| 2
|
Практическая работа № 14.
Эконометрические уравнения
|
| 1
|
|
|
| Выполнение
задании
| 5
|
15
| Модульная единица 2.10.
Лекция № 15.
Динамический ряд
|
|
| 2
|
|
| Посещение/активность
| 2
|
Практическая работа 15.
Динамический ряд
|
| 1
|
|
|
| Выполнение
задании
| 5
|
| ВСЕГО:
|
| 15
| 30
|
|
|
| 140
|