Мат статистика 3MIT осень 2019 — различия между версиями

Материал из CSC Wiki
Перейти к:навигация, поиск
(Практика)
(Практика)
 
Строка 42: Строка 42:
 
# [https://wiki.compscicenter.ru/images/0/0d/MathStat-2018-12-05.pdf 27.09.2019]
 
# [https://wiki.compscicenter.ru/images/0/0d/MathStat-2018-12-05.pdf 27.09.2019]
 
# [https://wiki.compscicenter.ru/images/6/62/MathStat-2019-10-04.pdf 04.10.2019]
 
# [https://wiki.compscicenter.ru/images/6/62/MathStat-2019-10-04.pdf 04.10.2019]
 +
# [11.10.2019]
 +
# [18.10.2019]
 +
# [01.11.2019]
 +
# [https://wiki.compscicenter.ru/images/3/39/MathStat-2019-11-08.pdf 08.11.2019]
  
 
== Рекомендуемая литература ==
 
== Рекомендуемая литература ==
  
 
# [https://nsu.ru/mmf/tvims/chernova/ms/ms_nsu14.pdf Чернова Н.И. Математическая статистика.]
 
# [https://nsu.ru/mmf/tvims/chernova/ms/ms_nsu14.pdf Чернова Н.И. Математическая статистика.]

Текущая версия на 07:25, 8 ноября 2019

Лекции

Лектор: Пусев Руслан Сергеевич

Программа занятий:

  1. Математическая постановка задач статистики.
  2. Два определения выборки. Эмпирическое распределение.
  3. Выборочные характеристики как оценки генеральных: моменты, значение ф.р. в точке, квантили.
  4. Выборка из нормального распределения: лемма Фишера.
  5. Оценивание параметров. Требования, предъявляемые к оценкам.
  6. Метод моментов. Состоятельность и асимптотическая нормальность оценок метода моментов.
  7. Метод максимального правдоподобия. Асимптотическая нормальность ОМП.
  8. Неравенство Рао-Крамера.
  9. Достаточные статистики и некоторые их применения.
  10. Доверительные интервалы.
  11. Асимптотические доверительные интервалы.
  12. Байесовские и минимаксные оценки.
  13. Модель линейной регрессии. Теорема Гаусса-Маркова.
  14. Проверка гипотез. Основные понятия.
  15. Проверка параметрических гипотез в гауссовских моделях.
  16. Лемма Неймана-Пирсона.
  17. Проверка гипотез для непрерывных данных: критерии согласия.
  18. Проверка гипотез для непрерывных данных: критерии однородности.
  19. Проверка гипотез для дискретных и номинативных данных: критерии согласия.
  20. Проверка гипотез для дискретных и номинативных данных: критерии однородности, независимости.
  21. Локально наиболее мощные ранговые критерии.
  22. Проверка гипотез для ранговых данных: критерии однородности, симметрии, независимости.
  23. Моделирование вероятностных распределений.

Практика

Преподаватели:

  • Пусев Руслан Сергеевич (ruslan.pusev@gmail.com)
  • Гориховский Вячеслав Игоревич (gorihovskyvyacheslav@gmail.com)

Материалы занятий:

  1. 06.09.2019
  2. 13.09.2019
  3. 20.09.2019
  4. 27.09.2019
  5. 04.10.2019
  6. [11.10.2019]
  7. [18.10.2019]
  8. [01.11.2019]
  9. 08.11.2019

Рекомендуемая литература

  1. Чернова Н.И. Математическая статистика.