| Kods | DE1115 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Nosaukums | Cēloņsakarība, identifikācija un statistiskās metodes inferencei | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Statuss | Obligātais/Ierobežotās izvēles | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Līmenis un tips | Augstākā līmeņa, Akadēmiskais | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Tematiskā joma | Matemātika un statistika | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Struktūrvienība | Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Mācībspēks | Andrejs Matvejevs, Oļegs Matvejevs | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Kredītpunkti | 6.0 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Daļas | 1 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Anotācija |
Lai kļūtu par vadošu speciālistu vai vadītāju finanšu nozarē, ir nepieciešama spēja kritiski izvērtēt informāciju un analizēt piedāvātās izmaiņas uzņēmējdarbības stratēģijā, mārketinga pieejās, investīciju rezultātos un citās jomās. Šim nolūkam ar bakalaura līmeņa statistikas zināšanām nepietiek – biznesa un investīciju lēmumu pieņemšanai nepieciešama spēja atšķirt korelācijas no cēloņsakarībām un analizēt datus tā, lai identificētu cēloņsakarīgas attiecības starp novērotajām parādībām.. Studējošie apgūs zināšanas, kas ļaus pieņemt pamatotus lēmumus par to, kuras statistiskās metodes ir piemērotas cēloņsakarību noteikšanai konkrētos datu apstākļos un kuras nav. Studiju kursā tiks aplūkotas datu un datu ģenerēšanas procesu pārbaudes metodes, lai izvērtētu statistisko instrumentu pielietojamību. Studenti tiks iepazīstināti ar mūsdienīgām statistikas un ekonometrijas pieejām, kas ļauj identificēt cēloņsakarības arī ierobežotu datu apstākļos. Tas sagatavos studējošos šo metožu praktiskai izmantošanai reālu problēmu risināšanā.. Studiju kurss sākas ar inferenču un cēloņsakarības pamatiem, detalizēti aplūkojot tādus jēdzienus kā kontrfaktiskais iznākums, ietekmes efekti, identifikācija, novērojamie lielumi, randomizācija, pseidorandomizācija un validitāte. Tiek analizētas regresijas un samērošanās metožu līdzības un atšķirības, kā arī ieviestas citas inferenču metodes, tostarp regresijas diskontinuitātes pieeja, difference-in-differences metode un instrumentālo mainīgo analīze. Kopumā studiju kurss attīsta kritisko domāšanu statistikas zinātnes kontekstā un māca izmantot pieejamos datus cēloņsakarību esības vai neesamības noteikšanai, tādējādi veidojot saikni starp statistiku un padziļinātu izpratni par atkarību dabu reālās dzīves procesos.. |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Studiju kursa saturs |
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
Mērķis un uzdevumi, izteikti kompetencēs un prasmēs |
Studiju kursa mērķis ir attīstīt studentu izpratni par cēloņsakarības noteikšanu fundamentālā līmenī un spēju kritiski izvērtēt un izvēlēties atbilstošus inferences rīkus, apzinoties to ierobežojumus un trūkumus, lai strādātu ar reālās pasaules datiem. Studiju kursa uzdevumi: - palīdzēt studentiem attīstīt fundamentālu izpratni par cēloņsakarības secinājumu jēdzieniem un apmācīt viņus precīzi formulēt un izklāstīt cēloņsakarības apgalvojumus; - attīstīt prasmes patstāvīgi izstrādāt un īstenot kvazieksperimentālas stratēģijas, tostarp tendence punktu saskaņošanu, regresijas pārtraukuma dizainus, atšķirību starp atšķirībām un instrumentālās mainīgās (ieskaitot Volda novērtētāju); - attīstīt kritiskās novērtēšanas prasmes empīriskajā pētniecībā, koncentrējoties uz iekšējās un statistiskās validitātes apdraudējumu identificēšanu, pieņēmumu novērtēšanu un metodoloģisko ierobežojumu atpazīšanu reālās pasaules pētījumos. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
Sasniedzamie studiju rezultāti un to vērtēšana |
Izprot kontrfaktuālo jēdzienu, ārstēšanas efekta veidus, atlases kļūdas un problēmas, kas saistītas ar izplatītām empīriskām pieejām. Spēj izklāstīt apgalvojumus par cēloņsakarību, identifikāciju un saistītiem jautājumiem, izmantojot pareizus mūsdienīgus terminus. - 1. kontroldarbs, eksāmens.
Kritēriji: māk statistiski korekti interpretēt apgalvojumus ar “jo”, “ja...tad”, definēt kontrfaktuālu, prot izskaidrot, kādi elementi ir nepieciešami, lai būtu iespējams veikt cēloņsakarības analīzi un kad trūkst datu. Saprot atšķirību starp regresiju un saskaņošanu. Spēj brīvi rīkoties ar nosacījuma neatkarības, kopējā atbalsta un paralēlo tendenču pieņēmumiem, saprast veidus, kā tos nodrošināt. - 1. kontroldarbs, 2. kontroldarbs. Kritēriji: pēc problēmas un pieejamiem datiem spēj izvēlēties starp regresiju un samērošanās, māk pārbaudīt pieņēmumus, kuriem jāizpildās, lai veiktu analīzi pēc katras no metodēm. Spēj pareizi interpretēt un izstrādāt pētījumus, izmantojot saskaņošanu pēc tendencei rādītāja un citiem saskaņošanas veidiem. Saprot katra saskaņošanas veida stiprās un vājās puses. - 2. kontroldarbs, eksāmens. Kritēriji: prot pareizi konstruēt un interpretēt noslieces rādītāju, interpretēt PSM rezultātus, māk pielietot dažādus samērošanās veidus. Spēj saskatīt iespējas noteikt cēloņsakarību, izmantojot regresijas pārtraukumu, un izstrādāt pētījumu, pamatojoties uz regresijas pārtraukumu. - 2. kontroldarbs, eksāmens. Kritēriji: saprot prasības situācijai un datiem, kas ļauj veikt identifikāciju, izmantojot regresijas pārtraukumu, māk konstruēt salīdzināmās grupas un veikt celoņsakarības analīzi, izmantojot regresijas pārtraukuma metodi. Spēj kritiski novērtēt pētījuma izstrādi un tās ierobežojumus. Spēj atšķirt dažādus validitātes veidus. - 3. kontroldarbs, eksāmens. Kritēriji: saprot dažādus validitātes veidus un norādīt metodoloģiskos draudus pētījumu validitātei. Izprot prasības attiecībā uz derīgu instrumentu un iespējamās problēmas, spēj atrast instrumentu, izstrādāt pareizu pētījuma plānu, pamatojoties uz izvēlēto instrumentu, un kritiski novērtēt metodoloģiskās problēmas pētījumos, kuros izmanto instrumentālās mainīgās. - 3. kontroldarbs, eksāmens. Kritēriji: saprot izaicinājuma grūtības relevanta un eksogēna instrumenta atrašanā, saredz vajadzību pēc un māk konstruēt Valdanovērtētāju, veikt 2SLS regresiju analīzi un pareizi interpretēt tā rezultātus, saprot pāridentifikācijas jēdzienu un mehāniku. |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Studiju rezultātu vērtēšanas kritēriji |
1. kontroldarbs - 15%
2. kontroldarbs - 30% 3. kontroldarbs - 25% Eksāmens - 30% |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Priekšzināšanas | Matemātika, varbūtību teorija un matemātiskā statistika, bakalaura darba aizstāvēšana. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Studiju kursa plānojums |
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||