Programowanie narzędzi analitycznych 2400-M1IiEPNA
Obszary tematyczne poruszane na zajęciach można podzielić według następujących kategorii:
(1) Wstęp do R, podstawowe obliczenia, tworzenie wektorów i macierzy.
(2) Programowanie podstawowych testów statystycznych.
(3) Programowanie Metody Najmniejszych Kwadratów.
(4) Wstęp do Metody Największej Wiarygodności.
(5) Wykresy funkcji wiarygodności. Maksymalizacja funkcji log-wiarygodności od jednego parametru.
(6) Maksymalizacja funkcji log-wiarygodności od wielu parametrów z użyciem gradientu i hesjanu. Wykresy 3D.
(7) Wstęp do Metody Momentów.
(8) Wstęp do Uogólnionej Metody Momentów.
(9) Estymacja parametrów Uogólnioną Metodą Momentów.
(10) Kolokwium
(11) Bootstrap
(12)-(15) Eksperymenty Monte Carlo
Szacunkowy nakład pracy studenta: 4ECTS x 25h = 100h
(K) - godziny kontaktowe (S) - godziny pracy samodzielnej
zajęcia: 30h (K) 0h (S)
konsultacje: 5h (K) 0h (S)
przygotowanie do zajęć: 0h (K) 15h (S)
przygotowanie do zaliczenia: 0h (K) 15h (S)
przygotowanie pracy zaliczeniowej: 0h (K) 35h (S)
Razem: 35h (K) + 65h (S) = 100h
|
W cyklu 2025Z:
Tworzenie nowych technik statystycznych i modeli ekonometrycznych wiąże się z koniecznością ich oprogramowania. Niejednokrotnie, w pracy badawczej czy analitycznej, podczas wnioskowania pojawia się potrzeba dostosowania istniejących modeli do analizowanych danych. Czasami, charakter danych jest na tyle odmienny od wcześniej rozważanych, że niezbędne jest stworzenie autorskiego modelu czy narzędzia statystycznego opartego o inne niż standardowe założenie czy rozkład. Lista tematów: Szacunkowy nakład pracy studenta: |
Koordynatorzy przedmiotu
Rodzaj przedmiotu
Efekty uczenia się
Po ukończeniu przedmiotu, student:
W ZAKRESIE WIEDZY:
zna i rozumie wady i zalety wykorzystywania programów komputerowych w analizowaniu danych
zna i rozumie podstawowe techniki i narzędzia informatyczne
zna i rozumie wybrane narzędzia analityczne i obliczeniowe wykorzystywane w pracy ekonomisty.
W ZAKRESIE UMIEJĘTNOŚCI:
potrafi skonstruować własne funkcje i skrypty.
potrafi stworzyć funkcje i skrypty realizujące testy i modele statyczne i ekonometryczne będące rozwinięciami klasycznych metod.
potrafi pracować z podstawowymi formatami danych oraz strukturami danych.
W ZAKRESIE KOMPETENCJI:
wykazuje świadomość w zakresie pracy z programami przygotowanymi przez innych oraz dzięki doświadczeniu pracy na zajęciach potrafi opracować programy które mogą być wykorzystywane przez innych.
jest gotów komunikatywnie zaprezentować dane w postaci tabel i wykresów
Kryteria oceniania
Uzyskanie zaliczenia przedmiotu wymaga:
1. zaliczenia kolokwium (30%)
2. oddania pracy zaliczeniowej (30%);
3. pracy na zajęciach w szczególności aktywności (40%)
4. Skala ocen:
<60% - 2
[60%,65%) - 3
[65%,70%) - 3,5
[70%,80%) - 4
[80%,90%) - 4,5
[90%,100%] - 5
Literatura
1. Materiały przygotowane przez prowadzącego
2. Givens G.H., Hoeting J.A., Computational Statistics, John Wiley & Sons, 2012
3. Laura M. Chihara,Tim C. Hesterberg, Mathematical Statistics with Resampling and R, John Wiley & Sons, 2011
4. Mycielski J., Skrypt do Ekonometrii, Wydział Nauk Ekonomicznych
|
W cyklu 2025Z:
1. Materiały przygotowane przez prowadzącego |