Это старая версия документа!
522 гр., Подготовка к обучению в магистратуре на профиле "Статистическое моделирование"
Первые занятия (сентябрьские?) на 3 и 4 парах четверга будут посвящены подтягиванию уровня.
01.10.2020, 3 пара, 4399. Доверительные интервалы, упр. 4, 8.
24.09.2020, 3 и 4 пары, 2505. Свойства оценок, оценки максимального правдоподобия, проверка гипотез. Домашнее задание (к 30.09.2020 делайте задания 1,2,3,5,6,7).
17.09.2020, 3 и 4 пары, 2505. Было: ковариация, коэффициент корреляции (как косинус угла и как мера качества линейного предсказания), случайные вектора, ковар. и коррел. матрицы. Центрирование и стандартизация. Многомерное нормальное рапределение. Форма двумерной плотности, линии уровня. Статистика: определение выборки до и после эксперимента, эмпирическая случайная величина. Метод подстановки как метод построения оценок. Оценки мат.ож. и дисперсии. Матрица многомерных данных, центрированная, нормированная. Оценка ковариационной и корреляционной матрицы. (До 17.09 нужно было прислать набранные в TEX решения задач, которые разбирали 10.09. Продлеваем до 24 сентября, но нужно прислать мне работы, в том числе, исправленные, до 21 сентября, чтобы во вторник забрать с комментариями.)
10.09.2020, 3 и 4 пары, 2505. Разбирали задачи по линейной алгебре (в частности, базис, ранг через базис, свойства собственных чисел и векторов), мат.ан. и началам теории вероятностей. Ссылка на задачи. В задаче линалг-1 не надо считать определители, в задаче линалг-2 не надо считать корни характеристического полинома. Задачу матан-2 надо понять и объяснить результат через задачу матан-3.
Теорвер, статистика
Частично (и коротко) буду рассказывать на Вероятностных и статистических моделях, но там все будет медленнее, чем нам нужно.
Материал, который нужно знать по теории вероятностей, можно найти в лекциях Н.И.Черновой.
У нее есть лекции для математиков и для не математиков. Ссылка для последних (знание математики там, конечно, тоже требуется):
Теория вероятностей
С литературой по математической статистике дело обстоит сложнее. Литература по математической статистике: черновой конспект (будет обновляться и дополняться), возможны ошибки, просьба сразу сообщать о найденных.
Вот еще 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.
TEX
Скачайте и установите MIKTEX (complete версия, со всеми пакетами, не basic) - это здесь https://miktex.org/download, выбираете Net Installer. Информацию по TEX можно найти здесь.
В качестве редактора можно установить TeXstudio – см. https://www.texstudio.org/ , ссылка на загрузку под windows на главной странице.
Более подробно: Вам нужно установить дистрибутив LaTeX, если вы пользуетесь windows — то это miktex (https://miktex.org/download), если macOS — то это mactex (http://www.tug.org/mactex/), если linux — то это TeX Live (используйте нужный пакетный менеджер).
Также вам нужно поставить редактор, рекомендуется установить TeXstudio (https://www.texstudio.org/). Какой бы редактор ни установили, там должна быть проверка орфографии.
После этого можете попробовать скомпилировать пробный файл (распакуйте архив и откройте в TeXstudio example.tex) и убедиться, что вы можете скомпилировать этот файл нажатием клавиши F1.
Заодно проверьте, что Ctrl + <щелчок мыши> по исходнику переносит вас в соответствующую позицию в откомпилированном pdf файле и наоборот.
R
По поводу R см. страницу курса Программирование для анализа данных.
Установка: R и Rstudio. См. список литературы здесь (внизу ссылка на простые видео по R на английском).