521 и 522 гр., все. Вероятностные и статистические модели

Место и время проведения: вторник, вторая пара, ауд.2516 .

Преподаватели: Голяндина Нина Эдуардовна

Курс для магистров 1 года обучения, Прикладная математика и информатика (Математическое моделирование, программирование и искусственный интеллект).

Посещаемость и выбранные рефераты.

Информацию по TEX, включая установку и рекомендации по набору текста, можете найти здесь и здесь.

Примеры на R и Python базовых действий, которые могут быть полезны для реферата 1.

Доклад прошлого года про распределение p-values, который может быть полезен для реферата 2.

Материал по теории вероятностей, 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):
Теория вероятностей

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.

План занятий

03.11.2020 Статистика. Оценки максимального правлоподобия (продолжение). Наверно, потом рассмотрим доверительные интервалы и их связь с проверкой гипотез.

27.10.2020 Статистика. Несимметричность ошибок I и II рода. Сравнение критериев по мощности с помощью распределения p-value.
Оценки максимального правлоподобия.

20.10.2020 Статистика. Распределение p-value. Вероятность ошибки I рода и уровень значимости. Альтернативная гипотеза. Вероятность ошибки второго рода и мощность критерия, состоятельность. От чего зависит мощность.

13.10.2020 Статистика. Распределения Стьюдента хи-квадрат, Фишера. Гипотезы, критерии, p-value (t-test, хи-квадрат).

06.10.2020 Статистика. Постановка задачи, выборка, метод построения оценок. Парная регрессия.

29.09.2020 Теория вероятностей. Линейные комбинации и смеси. Про двумерные распределения, одномерные распределения компонент вектора, условные распределения, условные мат.ожидания. Меры и виды зависимости, ковариации, корреляции, связь с условными распределениями. Многомерное нормальное распределение и связь с линейностью.

22.09.2020 Теория вероятностей. Подготовка та же. Предполагается рассказать про асимметрию и эксцесс, про разные распределения (откуда и где возникают), про сходимость случайных величин.

15.09.2020 Теория вероятностей. Подготовка - вспомнить и разобраться в основах теории вероятностей. Литература. Нужно прочитать первые 8 глав и проверять себя с помощью контрольных вопросов. При первом чтении можно пропустить 4.3, 4.4, 7.4. UPD. Кто не помнит - вспомните про мат.анализ, интегралы и производные.
Рассказала: вер.пространство, независимость, несовместность, условные вероятности, формула полной вероятности и формула Байеса, случ. величины, распределения, плотность, функция распределения.

08.09.2020 Вводное занятие. Тест.

Примерная схема получения баллов для зачета

(Может быть подкорректирована.)

Зачет ставится по бальной системе, включая устный зачет по материалам лекций и докладов. Для получения зачета нужно набрать 50 баллов. Однако, теперь кроме зачета ставится еще и градация, которая, по сути, является оценкой.

Соответствие оценок и баллов:
90 и больше зачтено А (отлично)
80-89 зачтено В (очень хорошо)
70-79 зачтено С (хорошо)
61-69 зачтено D (удовлетворительно)
50-60 зачтено Е (посредственно)
менее 50 не зачтено F

Примерное распределение баллов следующее.

  • Посещение занятия, на котором студент отвечает на вопросы на понимание, участвует в обсуждениях – 3 баллов, максимум 30 баллов за 10 занятий.
  • Возможно, будут выступление с докладом на 30 минут команды из 1-2 человек со слайдами и с показом примеров на R или Python – 40 баллов каждому при хорошем уровне доклада; число докладов будет ограничено и они будут выдаваться только тем, кто хорошо знаком с материалом.
  • 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) – 30 баллов при условии правильного выполнения вовремя, каждая неделя опоздания с предоставлением правильного варианта реферата уменьшает число баллов на 5; максимум три реферата.
  • Устный теоретический зачет (два вопроса) – 20 баллов за правильный и полный ответ на один вопрос. Исправленные ошибки снижают число баллов на 10 по каждому вопросу.
study/fall2020/probmod.txt · Последнее изменение: 2020/10/27 22:25 — nina
Наверх
CC Attribution-Noncommercial-Share Alike 4.0 International
Driven by DokuWiki Recent changes RSS feed Valid CSS Valid XHTML 1.0