Բանախոսությունների շարք «Քանակական վերլուծության հիմունքներ» թեմայով

#EnlightTalks բանախոսությունների շարք՝ «Ինլայթ»-ի եռամսյա վերլուծական պրակտիկա ծրագրի շրջանակում: 

Վելուծական պրակտիկայի շրջանակներում հուլիսի 7-ից օգոստոսի 2-ը կայացավ «Ինլայթ»-ի վերլուծաբան, մասնագիտությամբ տնտեսագետ Հակոբ Հակոբյանի բանախոսությունների շարքը՝ «Քանակական վերլուծության հիմունքներ» թեմայի շուրջ։

Առաջին բանախոսության ընթացքում բանախոսը մանրամասն ներկայացրեց տվյալների տեսակները՝ պանելային տվյալներ, տարածական տվյալներ և ժամանակային շարքեր, տվայլների տեսակների միջև առկա տարբերությունները, բացի այդ իրականացվեց նաև հավանականության և վիճակագրության ընդհանուր ներկայացում: Ժամանակային շարքերի մասին խոսելիս բանախոսը նշեց, որ դրանց ճշգրիտ ուսումնասիրման համար անհրաժեշտ է տևական ժամանակ և պարբերականորեն հավաքագրված տվյալներ: Միևնույն ժամանակ նշվեց, որ ցուցանիշի բնույթից, վարքից և առանձնահատկություններից կախված տվյալ ցուցանիշի գնահատման համար անհրաժեշտ ժամանակահատվածը կարող է տարբեր լինել: Բանախոսն անդրադարձավ նկարագրողական վիճակագրության ցուցանիշներին, ներկայացրեց վիճակագրական միջինը կամ մաթեմատիկական սպասումը, մեդիանան, մոդան, քվարտիլները, ստանդարտ շեղումը կամ դիսպեսիան, կուրտոսիսը (kurtosis), մանրամասն ներկայացվեց նրանցից յուրաքանչյուրի գործնական կիրառման անհրաժեշտությունը և հնարավորությունները:

Երկրորդ բանախոսության ընթացքում բանախոսը հանգամանալից ձևով ներկայացրեց բաշխման ձևերը, անդրադարձավ սկյունեսին (թեքվածությանը) և բացատրեց, որ նրա դրական կամ բացասական լինելը հիմք է հանդիսանում բաշխման ձևը և թեքվածությունը որոշելու համար: Խոսելով նորմալ բաշխման (Գաուսյան բաշխում) մասին՝ բանախոսը նշեց, որ ցանկացած բաշխում կարելի է բերել նորմալ բաշխման համահարթեցման միջոցով և բացատրեց ներկայացման եղանակը: Ներկայացվեց, որ 2 փոփոխականների միջև հարաբերակցության և վարքագծի ներկայացման համար կիրառվում է կովարիանսը: Այնուհետև այդ փոփոխականների միջև կապի ուժգնության գնահատման համար ներկայացվեց կոռելյացիան: Բանախոսը նշեց, որ եթե կոռելյացիան մոտ է 1-ին, ապա առկա է դրական կոռելյացիա, եթե մոտ է -1-ին, ապա առկա է բացասական կոռելյացիա: Նշվեց, որ ցուցանիշների փոխադարձ ազդեցության թվաբանական ներկայացման համար կիրառվում է ռեգրեցիան: Բանախոսը ներկայացրեց փոքրագույն քառակուսիների մեթոդով իրականացվող ռեգրեսիան և նրա իրականացման համար անհրաժեշտ պայմանները կամ ենթադրությունները: Երկրորդ բանախոսության վերջում բանախոսն անդրադարձավ STATA-ի կիրառմանը և ներկայացրեց գործնական օրինակներ:

Երրորդ բանախոսությունն առավել ինտերակտիվ դարձնելու նպատակով բանախոսը նախապես հանձնարարված նյութերի հիման վրա իրականացրեց քննարկումներ: Քննարկումների արդյունքում իրականացվեց գծային ռեգրեսիոն հավասարման ազատ անդամի և գործակցի դուրսբերումը, որը հնարավորություն տվեց բանախոսության մասնակիցներին ավելի պատկերավոր կերպով ընկալել ռեգրեսիոն վերլուծության իրականացման կիրառական նշանակությունը: Այնուհետև STATA-ի միջոցով իրականացվեց նախօրոք ընտրված վիճակագրական տվյալների ռեգրեսիոն վերլուծություն:

Ամփոփիչ հանդիպման ժամանակ բանախոսը պատասխանեց մասնակիցների հարցերին, իրականացվեց դասընթացի ամփոփում և արդյունքների գնահատում: 

Պատրաստեց՝ Նարինե Պետրոսյանը


Հակոբ Հակոբյանի հեղինակած վերլուծություններին կարող եք ծանոթանալ հղմամբ:

LEAVE A REPLY

Please enter your comment!
Please enter your name here