Uniwersytet Warszawski - Centralny System UwierzytelnianiaNie jesteś zalogowany | zaloguj się
katalog przedmiotów - pomoc

Analiza statystyczna w programie MS EXCEL

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 2400-EXCEL-OG Kod Erasmus / ISCED: 14.3 / (0311) Ekonomia
Nazwa przedmiotu: Analiza statystyczna w programie MS EXCEL
Jednostka: Wydział Nauk Ekonomicznych
Grupy: Przedmioty ogólnouniwersyteckie na Uniwersytecie Warszawskim
Przedmioty ogólnouniwersyteckie przez Internet (platforma edukacyjna)
Przedmioty ogólnouniwersyteckie ścisłe
Przedmioty ogólnouniwersyteckie Wydziału Nauk Ekonomicznych
Punkty ECTS i inne: 3.00
zobacz reguły punktacji
Język prowadzenia: polski
Rodzaj przedmiotu:

ogólnouniwersyteckie

Założenia (opisowo):

Zaliczenie przedmiotu pt. „Wstęp do Excela i analizy danych ekonomicznych”, bądź opanowanie materiału omawianego na tym kursie.


Uwaga: kurs ten wymaga od studentów stosunkowo dużo pracy i jest dedykowany dla osób, które znają podstawy Excela i chcą nauczyć się przeprowadzać analizę statystyczną danych. Zajęcia prowadzone są na poziomie zaawansowanym.


Skrócony opis:

Kurs przeznaczony jest dla osób, które chcą nauczyć się, bądź usystematyzować wiedzę na temat metod statystycznych stosowanych w badaniach oraz analizie danych. Jest to również kurs dla osób, które dużo pracują w Excelu (m.in. studentów, którzy ukończyli kurs pt. "Wstęp do Excela i analizy danych ekonomicznych") i chcą poznać zastosowania statystyczne wykorzystywanych na co dzień narzędzi Excela. Zakres kursu obejmuje m.in. statystyki opisowe, miary korelacyjne, testy statystyczne parametryczne i nieparametryczne, wykresy – histogramy, punktowe, pudełkowe (BoxPlot), modele regresji liniowej, zadania optymalizacyjne (Solver), analizy symulacyjne zyskowności projektów (metoda Monte Carlo). Zdobyta na kursie wiedza może być wykorzystywana do analizy danych zarówno na potrzeby pracy dyplomowej (licencjackiej, magisterskiej oraz doktorskiej), jak również w pracy zawodowej.

Pełny opis:

Szczegółowa tematyka kursu:

• szeregi czasowe: prezentacja graficzna, analiza stóp wzrostu, budowa i przeliczanie indeksów, zamiana wartości nominalnych i realnych, analiza danych (giełdowych, walutowych, makroekonomicznych)

• statystyki opisowe (m.in. średnia, mediana, dominanta, percentyle, odchylenie standardowe, rozstęp ćwiartkowy, współczynniki zmienności) – metody wyliczania, interpretacja, wizualizacja (histogramy, wykresy pudełkowe – tzw. BoxPlot)

• miary korelacyjne – metody wyliczania, interpretacja, wizualizacja (wykresy punktowe)

• testowanie hipotez statystycznych: budowa testów (rozkłady, istotność, błędy pierwszego i drugiego rodzaju), rodzaje testów (dla prób zależnych i niezależnych, dla małych i dużych prób, dla średniej i zróżnicowania), wybór odpowiedniego testu, interpretacja wyników testów, wizualizacja wyników, testy nieparametryczne

• modele regresji: model regresji liniowej (KMRL), estymacja modeli, istotność zmiennych, interpretacja modelu – jakość dopasowania, błędy, współczynniki zmiennych, modele ze stałą oraz bez stałej, zmienne zero-jedynkowe, trendy czasowe, praktyczne przykłady analiz ekonometrycznych

• badania operacyjne (optymalizacja): problemy optymalizacyjne w ekonomii i biznesie, analiza warunkowa (menedżer scenariuszy, tabele danych, szukaj wyniku), pakiet optymalizacyjny Solver – ustawienie celu, warunki ograniczające, wartości zmieniane, metody obliczeń, parametry obliczeń

• badania operacyjne (symulacja): zastosowania symulacji w ekonomii i biznesie, metoda Monte Carlo – idea, sposób użycia, wady i zalety, szacowanie rentowności i ryzyka przedsięwzięcia – biznesplan, badanie zysków firmy, analiza rachunku zysków i strat w powiązaniu ze strukturą i kosztem produkcji

• przykłady aplikacji statystycznych w Excelu służących do tworzenia histogramów, wykresów pudełkowych oraz testów statystycznych

Kurs jest przeznaczony dla osób, które znają podstawy Excela i jest realizowany na poziomie zaawansowanym. Nie jest wymagana znajomość modeli statystycznych.

Uwaga: Obowiązującą na kursie wersją oprogramowania jest Microsoft Excel 2016 (wersja językowa: polski, system operacyjny: Windows). Korzystanie z wcześniejszej wersji jest możliwe, ale będzie się wiązało z pewnymi utrudnieniami. Wersja językowa Angielska nie stanowi większego problemu, ale inny system operacyjny (np. Mac) może wiązać się z pewnymi utrudnieniami (inna konstrukcja Wstążki, inne działanie niektórych narzędzi Excela, inne skrótu klawiaturowe). Uniwersytet Warszawski nie udostępnia uczestnikom potrzebnego sprzętu komputerowego ani oprogramowania.

Literatura:

• Materiały własne

• Walkenbach J, 2014, Excel 2013 PL. Formuły, Helion, Warszawa

• Walkenbach J, 2014, Excel 2013. 101 porad i sztuczek które oszczędzą Twój czas, Helion, Warszawa

• Brand S., 2002, Analiza danych, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa

• Masłowski K., 2004, Excel 2003 PL - 161 praktycznych porad, Helion, Gliwice

• Koronacki J., Mielniczuk J., 2001, Statystyka dla studentów kierunków technicznych i przyrodniczych, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa

• Ferguson G., Takane Y., 1999, Analiza statystyczna w psychologii i pedagogice, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa

• Red. Szapiro T., 2000, Decyzje menedżerskie z Excelem, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa

• Lapin L., 1987, Statistics for modern business decision, Harcourt Brace Jovanovich

Efekty uczenia się:

Słuchacz uzyska umiejętność przeprowadzania analiz statystycznych w programie MS Excel z wykorzystaniem jego zaawansowanych narzędzi. Tematyka kursu obejmuje następujące zagadnienia: szeregi czasowe, miary statystyczne (statystyki opisowe oraz korelacyjne), testowanie hipotez statystycznych, modele regresji liniowej, badania operacyjne (metody optymalizacyjne oraz symulacyjne). Słuchacz będzie potrafił posługiwać się zaawansowanymi narzędziami statystycznymi w Excelu, m.in. tworzenie wykresów (histogramów, punktowych, pudełkowych tzw. BoxPlot), używanie dodatku statystycznego Analiza danych (AnalysisToolPak), używanie dodatku optymalizacyjnego Solver, korzystanie z dodatków statystycznych stworzonych przez innych użytkowników, tworzenie własnych narzędzi statystycznych przy użyciu wbudowanych funkcji Excelowych. Słuchacz będzie potrafił m.in. stawiać i weryfikować hipotezy statystyczne, tworzyć poprawne modele ekonometryczne i interpretować ich wyniki, konstruować modele zysków w firmie w zależności od danych wejściowych (m.in. cena, sprzedaż, koszty, podatki), tworzyć finansowe biznesplany z rozróżnieniem scenariuszy optymistycznych i pesymistycznych.

Metody i kryteria oceniania:

Na końcową ocenę składają się:

• Prace domowe (łącznie 60 pkt.): dwie zbiorcze prace domowe każda punktowana po 30 punktów.

• Końcowe zaliczenie „w realu” (łącznie 50 pkt.): po zakończeniu kursu odbędzie się zaliczenie w pracowni komputerowej. Zadnia na zaliczeniu końcowym będą modyfikacjami zadań domowych oraz zadań dołączanych do zajęć.

• Aktywność na forach dyskusyjnych (łącznie 25 pkt.): merytoryczne wypowiedzi na forach są dodatkowo punktowane. Można zdobyć maksymalnie 3 punkty za każdą wypowiedź.

Punktacja:

MAX Łącznie

Prace domowe 30x2 60

Zaliczenie 50x1 50

Fora dyskusyjne Każda wypowiedź

od 0 do 3 pkt 25

135

Oceny:

Punkty Ocena

[0 ; 50) 2

[50 ; 60) 3

[60 ; 70) 3,5

[70 ; 80) 4

[80 ; 90) 4,5

[90 ; 100) 5

od 100 5!

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2019/20" (zakończony)

Okres: 2019-10-01 - 2020-01-27
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć: Kurs internetowy, 30 godzin, 30 miejsc więcej informacji
Koordynatorzy: Przemysław Kusztelak
Prowadzący grup: Mateusz Heba, Przemysław Kusztelak
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie na ocenę
Kurs internetowy - Zaliczenie na ocenę

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2020/21" (jeszcze nie rozpoczęty)

Okres: 2020-10-01 - 2021-01-27
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć: Kurs internetowy, 30 godzin, 30 miejsc więcej informacji
Koordynatorzy: Przemysław Kusztelak
Prowadzący grup: Przemysław Kusztelak
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie na ocenę
Kurs internetowy - Zaliczenie na ocenę
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Warszawski.