322 гр., спец. СМ. СВП и "Объектно-ориентированное программирование"

Место и время проведения: вторник 2 (2507?) и 3 пары (2408?)
Преподаватель: Голяндина Нина Эдуардовна

Курс состоит из двух частей: программирование (Сpp, ООП) и статистика. Их объединяет программа («Большая программа»), в которой с помощью ООП реализуется моделирование распределений и проверка гипотезы согласии с видом распределения.
Зачеты ставятся по

Большая Программа (зачет 1)
Уроки по VS (зачет 1)
Небольшие задания по Сpp в течение семестра (зачет 2)
Две самостоятельные работы по Cpp (зачет 2)
Самостоятельная работа по статистике (зачет 2)
Теор.зачет по статистике (зачет 2)

Зачет

Таблица с результатами

Вебинары

12.05.2020, 14:00
Переписывание к.р. и теор.зачет по статистике.

05.05.2020, 14:00
Переписывание к.р. и ответы на вопросы по теории.

28.04.2020, 14:00
Исключения в C++.

21.04.2020, 14:00
Контрольная работа по статистике.

14.04.2020, 14:00
Отвечаю на вопросы по теории и дорассказываю недостающее. Материал к вопросу 44.
Материал лекций. Про мышку с морковкой (рисунок).

Дедлайн 14 апреля по программе
Что нужно сделать:

Есть базовый класс Sample и от него наследуются классы с генерацией выборки заданными способами (функция моделирования виртуальная)
В Doc хранится указатель на базовый класс Sample, класс Distribution d.
Диалог позволяет задавать параметры распределения, метод моделирования и объем выборки.
Есть пункт меню Гистограмма, по которому вызывается диалог, проводится моделирование и рисуется гистограмма. Есть пункт меню Перерисовать/Обновить гистограмму, по которому происходит моделирование с установленными ранее параметрами и гистограмма перерисовывается. Есть дублирующая ‘Перерисовать/Обновить’ кнопка. Названия можно, конечно, менять, оставляя их осмысленными.
Понятно, что должна быть реализована функция рисования гистограммы (стрелочки вырисовывать не надо, но по осям графика должны быть указаны максимум и минимум), которая вызывается из OnDraw. Эта функция берет данные из Doc и рисует, ничего не моделирует.

07.04.2020, 14:00
Что сделать:
1) Теор.задания внутри текста: стр. 34 - проверка двух гипотез, стр. 37 - три доверительных интервала, стр. 39 - демонстрация на примере потери можности в критерии хи-квадрат.
2) Практические задания по критериям о гипотезе согласия с видом распределения (файл в беседе vk). Там на два критерия, каждую проверку сделайте двумя способами - через критическую область по заданному уровню значимости и через p-value. Вот таблицы для критерия KS. Там сначала таблица для асимптотического варианта, а потом для точного критерия, но только несколько процентных точек. Тем не менее, по таблице можно написать неравенство для p-value, между какими значениями оно находится (в том числе, варианты больше 0.2 или меньше 0.01 тоже могут быть).
3) Досдать долги по программам.

31.03.2020, 14:00
Что было: про проверку гипотез о параметрах и доверительные интервалы в общем случае и через ОМП. Проверка гипотез согласия с видом распределения (хи-квадрат, Колмогорова-Смирнова) Материалы лекции.
Что сделать:
СВП: Сделать уроки 3 (вторая страница) и 4 (первое задание) в VS и прислать мне до вторника. Опять же, надо разобраться, как и что там происходит. Если возникнут вопросы, задавайте.
c/c (статистика): сделать задания на проверку гипотез (каждому будет индив. задание) тремя способами - (1) через доверит. и крит. область при заданном уровне значимости, (2) через p-value и (3) через доверительный интервал при заданном уровне значимости. Опять же, сделайте на листочках и пришлите до вторника (до понедельника, чтобы я успела посмотреть).
Не забудьте прислать долг за 10 марта.

24.03.2020, 14:00
Что было: про распределения, связанные с нормальным, про проверку гипотез и доверительные интервалы для параметров нормального распределения. Материалы лекции.
Что сделать:
СВП: Сделать уроки 2 и 3 (первая страница) в VS и прислать мне до вторника. Опять же, надо разобраться, как и что там происходит. Если возникнут вопросы, задавайте.
c/c (статистика): (1) найти оценки по методу моментов для биномиального распределения (оба параметра неизвестны), (2) построить функции правдоподобия для биномиального распределения, распределения Бернулли, экспоненциального распределения, найти оценки максимального правдоподобия (для биномиального распределения считайте, что число испытаний известно и оценивать нужно только p) и посмотреть, являются ли они эффективными. Опять же, сделайте на листочках и пришлите до вторника (до понедельника, чтобы я успела посмотреть).

17.03.2020
Что было: рассказ о точечных оценках, включая оценки по методу моментов и методу максимального правдоподобия.
Материалы лекции.

Материалы по программированию и не только

О большой программе

Общее задание с комментариями (промежуточные сдачи 10 марта и 14 апреля)

Примеры программы позапоза…прошлого года

Другие примеры программы, включая программу под DOS 1998 года

Ф.р. нормального и хи-квадрат распределений и обратные к ним.

Дополнительная информация:

Как правильно работать с заголовочными файлами

Кое-что о структуре классов для программы

Подготовка документации для созданной системы классов

В любом случае, надо начинать с того, что заголовочные файлы должны быть снабжены комментариями. Если пользоваться системой автоматической генерации документации (стандартно - http://en.wikipedia.org/wiki/Doxygen), то для этих комментариев есть стандарт. Комментировать надо сам класс (его предназначение) и его содержание. Функции типа Get и Set можно не комментировать, если из их названия понятно, с каким полем они связаны.

Вообще, документация должна состоять из след. частей:

Общее описание - зачем это все сделано, для чего предназначено и пр.
Структура (иерархия) классов.
Описание каждого класса - например, просто копии заголовочных файлов, которые уже задокументированы.
Пример использования (в функции main с комментариями, должно компилироваться).

Если делать вручную, то можно просто сформировать WORD-подобный файл, скопировав туда заголовочные файлы для классов и добавив общую часть и примеры. Документацию надо делать только для своих классов - распределение, выборка, хи-квадрат и пр.