Различия

Здесь показаны различия между двумя версиями данной страницы.

Ссылка на это сравнение

Предыдущая версия справа и слева Предыдущая версия
Следующая версия
Предыдущая версия
study:fall2019:probmod [2019/09/10 21:19]
nina [План занятий]
study:fall2019:probmod [2019/12/27 21:17] (текущий)
nina [521 и 522 гр., все. Дискретные и вероятностные модели]
Строка 5: Строка 5:
 **Преподаватели:​** Голяндина Нина Эдуардовна,​ ...                     \\ **Преподаватели:​** Голяндина Нина Эдуардовна,​ ...                     \\
  
-Курс для магистров 1 года обучения,​ Прикладная математика и информатика+Курс для магистров 1 года обучения,​ Прикладная математика и информатика.
  
 +{{ :​study:​fall2019:​probmod:​probmodel_questions0.pdf |Список вопросов}} для зачета (кому не хватило баллов,​ см. [[https://​docs.google.com/​spreadsheets/​d/​1OC_x5pmdcs4x1tXeFbijvWbG8ULMM4PCiBGtvahPxeM/​edit?​usp=sharing|список с баллами]]).
 +
 +Материал,​ который нужно знать для понимания лекций,​ можно найти в лекциях Н.И.Черновой.
 +У нее есть лекции для математиков и для не математиков. Ссылки для последних (знание математики там, конечно,​ тоже требуется):​\\
 +[[https://​nsu.ru/​mmf/​tvims/​chernova/​sibguti/​tv-sibguti.pdf|Теория вероятностей]] ​  ​[[https://​nsu.ru/​mmf/​tvims/​chernova/​ms/​ms_nsu14.pdf|Математическая статистика]]
 +
 +Вот еще [[http://​www.antonpiter.narod.ru/​7361/​5semestr/​VM_analiz_dannix.PDF|источник по прикладной статистике]] (там поменьше формул и побольше слов; части про пакеты стат.программ читать не надо). Главы 1-5, 9, 10, 8, 6, 7.
 +
 +[[https://​docs.google.com/​document/​d/​1jnAzUfpT8GR19nv0YbQWxH4T2-RRdpJO0HqVhOTxCvg/​edit?​usp=sharing|Реферат 1]] (дедлайн 15 октября)
 +[[https://​docs.google.com/​document/​d/​1hixn99FNW299GDaj-nK3Jp90Wvua3xoxesITuXpm2J8/​edit?​usp=sharing|Реферат 2]] (дедлайн 15 ноября)
 +[[https://​docs.google.com/​document/​d/​1woHRoyMkL2Y9XNnD1_wfdy4bKExteWrihYHgN5UthEY/​edit?​usp=sharing|Реферат 3]] (дедлайн за неделю до зачета)
 ==== 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 ?+  - 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 критерийКак по распределению p-level сравнить критерии по мощности? ​ Соколиков Е. и Мальцев А. 
  
 ==== 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). {{ :​study:​fall2019:​5stat_lecture:​simulation.pdf |Слайды}}.
 +
 +26.11.2019 (ауд. 4399 (!)) Методы оптимизации (используются в ММП, МНК, машинном обучении,​ ...).\\
 +Расширенный вариант слайдов от Никиты Звонарева можно найти [[study:​fall2019:​4cpp_pract|здесь]]\\
 +
 +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,​ которые разбирали на занятии 05.11: про {{ :​study:​fall2019:​probmod:​t-test_and_wilcoxon_outliers_.pdf |критерии и выбросы}} ​ и про {{ :​study:​fall2019:​probmod:​six-sided_die.pdf |кубик}}.
 +
 +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/​мощность,​ односторонние критерии. Радикальные и консервативные критерии. Это все будет нужно для реферата 2.
 +
 +22.10.2019 (ауд. 3532) Продолжаем заниматься прикладной статистикой,​ для которой нужно вспомнить мат.статистику,​ например,​ прочитать эти [[https://​nsu.ru/​mmf/​tvims/​chernova/​ms/​lec/​ms.html|лекции]] Н.Черновой. Критерии (про ОМП и доверит.интервалы отложим на след. раз). Это все будет нужно для реферата 2.
 +
 +15.10.2019 (ауд. 3532) Продолжаем заниматься прикладной статистикой,​ для которой нужно вспомнить мат.статистику,​ например,​ прочитать эти [[https://​nsu.ru/​mmf/​tvims/​chernova/​ms/​lec/​ms.html|лекции]] Н.Черновой. Эмпирическое распределение. Оценки,​ свойства оценок (несмещ.,​ состоятельность в средне-квадр.),​ способы получения оценок (метод подстановки,​ метод моментов).
 +Свойства выбор.среднего.
 +
 +08.10.2019 (ауд. 3532) Ковариация,​ дисперсия суммы, коэффициент корреляции,​ его свойства. Линейная регрессия,​ модели. Приступаем к прикладной статистике,​ для которой нужно вспомнить мат.статистику,​ например,​ прочитать эти [[https://​nsu.ru/​mmf/​tvims/​chernova/​ms/​lec/​ms.html|лекции]] Н.Черновой. Задачи статистики,​ выборка. Мат.ож. и дисперсия выборочного среднего. ​
 +
 +01.10.2019 (ауд. 3532) Про то, что значит "​промоделировать"​ в реферате. Про допредельный случай суммы двух равномерно-распределенных величин (треугольное распределение). Смесь распределений. Условное математическое ожидание. Определение регрессии.
 +
 +24.09.2019 (ауд.4399 (!)) Продолжаем про теорию вероятностей. Сходимость случайных величин,​ предельные теоремы (доклад Насти и Миши, там будут примеры того, что надо сделать в реферате,​ теория и моделирование). Условные распределения. Независимость.
  
-17.09.2019 Продолжаем про теорию вероятностей. Разные распределения. ​Разные ​меры зависимости, ...+17.09.2019 Продолжаем про теорию вероятностей. Разные распределения. ​Двумерные случайные ​величины. Независимость.
  
 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,​ на котором студент отвечает на вопросы на понимание,​ участвует в обсуждениях – 5 баллов,​ максимум 60 баллов за 12 занятий. ​   * Посещение занятия,​ на котором студент отвечает на вопросы на понимание,​ участвует в обсуждениях – 5 баллов,​ максимум 60 баллов за 12 занятий. ​
   * Выступление с докладом на 30 минут команды из 1-2 человек со слайдами и с показом примеров на R или Python – 40 баллов каждому;​ число докладов будет ограничено. ​   * Выступление с докладом на 30 минут команды из 1-2 человек со слайдами и с показом примеров на R или Python – 40 баллов каждому;​ число докладов будет ограничено. ​
-  * Написание реферата на один из вопросов (теория и примеры применения на R или Python, выполненные самостоятельно) – 20 баллов,​ максимум 60 баллов за три ​реферата. ​+  * Написание реферата на один из вопросов (теория ​в TEX, которая записана своими словами без переписанных один в один абзацев текста, ​и примеры применения на R или Python, выполненные самостоятельно) – 20 баллов ​(если вовремя), максимум 60 баллов.  
 +  * UPD. Для рефератов назначаются дедлайны. При опоздании каждую неделю число баллов уменьшается на 5
   * Устный теоретический зачет – 40 баллов.   * Устный теоретический зачет – 40 баллов.
  
study/fall2019/probmod.1568139555.txt.gz · Последние изменения: 2019/09/10 21:19 — nina
Наверх
CC Attribution-Noncommercial-Share Alike 4.0 International
Driven by DokuWiki Recent changes RSS feed Valid CSS Valid XHTML 1.0