Specializacija 2: Duomenų analizės metodai (FDM, ME, DI)

Dalyko anotacija lietuvių kalba

Šio kurso tikslas yra suteikti studentams koreliacinės ir regresinės analizių teorinių ir praktinių žinių. Kursas suteiks pagrindines žinias apie koreliacinę analizę, skaičiuojamus koreliacijos koeficientus, ranginę koreliaciją, koreliacijos reikšmingumo tikrinimą, regresinės analizės pagrindines sąvokas, mažiausiųjų kvadratų metodą, netiesinę regresiją ir koreliaciją, daugialypę regresiją, tiesinės regresijos prielaidų pažeidimus, fiktyvius kintamuosius.

Dalyko anotacija užsienio kalba

The main objectives of the course are to present basics of correlation and regression analysis. Teaching methods are lectures and practical works. The main topics cover: correlation of quantitative and qualitative variables, testing correlation statistical significance, building regression models, testing models and parameters significance, solving model’s identification problems.

Būtinas pasirengimas dalyko studijoms

Tikimybių teorija, Matematinė statistika, Algebra

Dalyko studijų rezultatai

1. Žinos ir supras kaip apskaičiuoti kiekybinių ir kokybinių kintamųjų koreliacijas ir patikrins statistinį reikšmingumą.
2. Gebės sudaryti regresinį modelį.
3. Gebės įvertinti regresinio modelio ir jo parametrų statistinį reikšmingumą.
4. Gebės identifikuoti sudaryto modelio trūkumus ir juo pašalinti.

Dalyko turinys

1. Koreliacinės analizės pagrindai.
2. Ranginė koreliacija.
3. Kategorinių duomenų koreliacija.
4. Klasikinis regresijos apibrėžimas.
5. Tiesinės regresijos modeliai ir mažiausiųjų kvadratų metodas.
6. Netiesinė regresija ir koreliacija.
7. Didžiausiojo tikėtinumo metodas.
8. Daugialypės regresijos modeliai.
9. Tiesinės regresijos prielaidų pažeidimai.
10. Fiktyvūs kintamieji ir jų panaudojimas.
11. Multikolinearumas, heteroskedastiškumas, autokoreliacija.

Dalyko studijos valandomis

Paskaitos 45 val.
Praktiniai darbai 30 val.
Savarankiškas darbas 85 val.
Iš viso: 160 val.

Studijų rezultatų vertinimas

Egzaminas (50%), kolokviumas (25%), 2 kontroliniai darbai (25%).

Literatūra

1. 2020 R.Krikštolaitis. Ekonometrika
2. 2007 R.Krikštolaitis. Priklausomybės tyrimas. Kaunas, VDU
3. 2002 V.Čekanavičius, G.Murauskas. Statistika ir jos taikymai. II dalis (Statistics and its Applications) Vilnius, TEV
Papildoma literatūra
4. 2020 B.E. Hansen. Econometrics
5. 2001 G.S. Madala. Introduction to Econometrics. 3rd ed.
6. 2016 Dougherty. Introduction to Econometrics
7. 2004 Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс. Москва: Дело.
8. 1998 С.А.Айвазян, В.С.Мхитарян. Прикладная статистика и основы эконометрики. Москва, Юнити