Различия
Показаны различия между двумя версиями страницы.
Предыдущая версия справа и слева Предыдущая версия Следующая версия | Предыдущая версия Следующая версия Следующая версия справа и слева | ||
study:fall2019:probmod [2019/09/20 18:19] nina [Возможные темы докладов] |
study:fall2019:probmod [2019/12/27 21:17] nina [521 и 522 гр., все. Дискретные и вероятностные модели] |
||
---|---|---|---|
Строка 5: | Строка 5: | ||
**Преподаватели: | **Преподаватели: | ||
- | Курс для магистров 1 года обучения, | + | Курс для магистров 1 года обучения, |
+ | {{ : | ||
+ | |||
+ | Материал, | ||
+ | У нее есть лекции для математиков и для не математиков. Ссылки для последних (знание математики там, конечно, | ||
+ | [[https:// | ||
+ | |||
+ | Вот еще [[http:// | ||
+ | |||
+ | [[https:// | ||
+ | [[https:// | ||
+ | [[https:// | ||
==== Возможные темы докладов ==== | ==== Возможные темы докладов ==== | ||
- 24.09.2019 Предельные теоремы в теории вероятностей и их демонстрация на численных примерах (с моделированием). Кукульская A. и Лобачев М. | - 24.09.2019 Предельные теоремы в теории вероятностей и их демонстрация на численных примерах (с моделированием). Кукульская A. и Лобачев М. | ||
+ | - 29.10.2019 (UPD) Проверка применимости критерия с помощью моделирования (равномерное распределение p-value). Как из консервативного или радикального критерия сделать точный критерий? | ||
+ | |||
==== План занятий ==== | ==== План занятий ==== | ||
+ | 03.12.2019 (ауд. 4399) Датчик псевдослучайных чисел. Моделирование. Метод Монте-Карло. (последнее занятие) Эта и предыдущая тема будут использоваться в третьем реферате (тем, кому не хватило двух). {{ : | ||
+ | |||
+ | 26.11.2019 (ауд. 4399 (!)) Методы оптимизации (используются в ММП, МНК, машинном обучении, | ||
+ | Расширенный вариант слайдов от Никиты Звонарева можно найти [[study: | ||
+ | |||
+ | 19.11.2019 (ауд. 3532) Линейная регрессия. Метод наименьших квадратов в общем случае (МНК). Это все может пригодиться для реферата 2.\\ | ||
+ | |||
+ | 12.11.2019 (ауд. 3532) Асимптотически нормальные оценки. Доверительные интервалы и проверка гипотез через SE. Неравенство Рао-Крамера. Оценки максимального правдоподобия (ОМП). \\ | ||
+ | Выкладываю примеры, | ||
+ | |||
+ | 05.11.2019 (ауд. 3532) Обзор разных гипотез и критериев. Доверительные интервалы. ОМП. Это все будет нужно для реферата 2. | ||
+ | |||
+ | 29.10.2019 (ауд. 4399 (!)) Доклад. Зависимость мощности от ... . Робастность/ | ||
+ | |||
+ | 22.10.2019 (ауд. 3532) Продолжаем заниматься прикладной статистикой, | ||
+ | |||
+ | 15.10.2019 (ауд. 3532) Продолжаем заниматься прикладной статистикой, | ||
+ | Свойства выбор.среднего. | ||
+ | |||
+ | 08.10.2019 (ауд. 3532) Ковариация, | ||
+ | |||
+ | 01.10.2019 (ауд. 3532) Про то, что значит " | ||
+ | |||
+ | 24.09.2019 (ауд.4399 (!)) Продолжаем про теорию вероятностей. Сходимость случайных величин, | ||
- | 17.09.2019 Продолжаем про теорию вероятностей. Разные распределения. | + | 17.09.2019 Продолжаем про теорию вероятностей. Разные распределения. |
10.09.2019 Теория вероятностей. Подготовка - вспомнить и разобраться в основах теории вероятностей. | 10.09.2019 Теория вероятностей. Подготовка - вспомнить и разобраться в основах теории вероятностей. | ||
Строка 44: | Строка 81: | ||
* Посещение занятия, | * Посещение занятия, | ||
* Выступление с докладом на 30 минут команды из 1-2 человек со слайдами и с показом примеров на R или Python – 40 баллов каждому; | * Выступление с докладом на 30 минут команды из 1-2 человек со слайдами и с показом примеров на R или Python – 40 баллов каждому; | ||
- | * Написание реферата на один из вопросов (теория и примеры применения на R или Python, выполненные самостоятельно) – 20 баллов, | + | * Написание реферата на один из вопросов (теория |
+ | * UPD. Для рефератов назначаются дедлайны. При опоздании каждую неделю число баллов уменьшается на 5. | ||
* Устный теоретический зачет – 40 баллов. | * Устный теоретический зачет – 40 баллов. | ||