Теория вероятностей 2018/2019 (пилотный поток) — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
 
(не показаны 3 промежуточные версии 2 участников)
Строка 25: Строка 25:
  
 
=== Ведомость с оценками ===
 
=== Ведомость с оценками ===
 +
 +
==== ТеорВер ====
  
 
{| class="wikitable" style="text-align:center"
 
{| class="wikitable" style="text-align:center"
 
|-
 
|-
 
! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1fBLH2S22l3ZQR6S5uyElIXdq1K5JTalUZLheWAMcxVU/edit?ts=5b7ebe1d#gid=0 171] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1fBLH2S22l3ZQR6S5uyElIXdq1K5JTalUZLheWAMcxVU/edit?ts=5b7ebe1d#gid=1577787603 172]
 
! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1fBLH2S22l3ZQR6S5uyElIXdq1K5JTalUZLheWAMcxVU/edit?ts=5b7ebe1d#gid=0 171] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1fBLH2S22l3ZQR6S5uyElIXdq1K5JTalUZLheWAMcxVU/edit?ts=5b7ebe1d#gid=1577787603 172]
 +
|}
 +
 +
==== МатСтат ====
 +
 +
{| class="wikitable" style="text-align:center"
 +
|-
 +
! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/19FgczbVOeGm-7nsCPHBtOwitmISNNv8IPToIVbplZKY/edit#gid=0 171] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/19FgczbVOeGm-7nsCPHBtOwitmISNNv8IPToIVbplZKY/edit#gid=1286344601 172]
 
|}
 
|}
  
Строка 84: Строка 93:
 
[https://www.dropbox.com/s/kzj68tlfwxzascq/%D0%9A%D0%BE%D0%BB%D0%BB%D0%BE%D0%BA%D0%B2%D0%B8%D1%83%D0%BC_%E2%84%963_%D0%A2%D0%92_2019.pdf?dl=0 Программа] третьего коллоквиума.
 
[https://www.dropbox.com/s/kzj68tlfwxzascq/%D0%9A%D0%BE%D0%BB%D0%BB%D0%BE%D0%BA%D0%B2%D0%B8%D1%83%D0%BC_%E2%84%963_%D0%A2%D0%92_2019.pdf?dl=0 Программа] третьего коллоквиума.
  
=== Гранд Финал ===
+
=== Гранд финал ===
  
 
Дата проведения: 1 июня.
 
Дата проведения: 1 июня.
Строка 97: Строка 106:
 
== Обзор лекций по матстату ==
 
== Обзор лекций по матстату ==
  
[https://www.overleaf.com/read/mjzfrygqjbbj Overleaf] черновик черновика лекций.
+
[https://www.overleaf.com/read/mjzfrygqjbbj Overleaf] черновик лекций.
  
 
'''Лекция 1'''. Основная задача статистики. Эмпирическое распределение. Теорема Гливенко-Кантелли(б\д).
 
'''Лекция 1'''. Основная задача статистики. Эмпирическое распределение. Теорема Гливенко-Кантелли(б\д).
Строка 107: Строка 116:
 
'''Лекция 4'''. Сравнение оценок. Подходы к сравнению оценок: равномерный, байесовский, минимальный, асимптотический. Неравенство Рао - Крамера. Четыре условия регулярности.
 
'''Лекция 4'''. Сравнение оценок. Подходы к сравнению оценок: равномерный, байесовский, минимальный, асимптотический. Неравенство Рао - Крамера. Четыре условия регулярности.
  
'''Лекция 5'''. Свойство информации Фишера. Метод максимального правдоподобия. Теорема об экстремальном свойстве правдоподобия. Теорема о состоятельности решения уравнения правдоподобия.
+
'''Лекция 5'''. Свойство информации Фишера. Метод максимального правдоподобия. Теорема об экстремальном свойстве правдоподобия. Теорема о состоятельности решения уравнения правдоподобия. Условия регулярности 5-8. Теорема Бахадура(б\д).
  
'''Лекция 6'''. Условия регулярности 5-8. Теорема Бахадура(б\д). Условное математическое ожидание. Семь свойств условного математического ожидания.
+
'''Лекция 6'''. Условное математическое ожидание. Семь свойств условного математического ожидания.
  
 
'''Лекция 7'''. Свойства условного математического ожидания 8-10. Теорема о наилучшем квадратичном прогнозе. Условные распределения. Теорема о вычислении условного математического ожидания. Теорема о достаточном условии существования условной плотности.
 
'''Лекция 7'''. Свойства условного математического ожидания 8-10. Теорема о наилучшем квадратичном прогнозе. Условные распределения. Теорема о вычислении условного математического ожидания. Теорема о достаточном условии существования условной плотности.
Строка 116: Строка 125:
  
 
'''Лекция 9'''. Доверительные интервалы. Метод центральной статистики. Метод построений асимптотически доверительного интервала. Линейная регрессионная модель. Метод наименьших квадратов.
 
'''Лекция 9'''. Доверительные интервалы. Метод центральной статистики. Метод построений асимптотически доверительного интервала. Линейная регрессионная модель. Метод наименьших квадратов.
 +
 +
'''Лекция 10'''. Гауссовская линейная регрессия. Доверительные интервалы и области для параметров гауссовской линейной модели. Проверка гипотез.
 +
 +
'''Лекция 11'''. Проверка гипотез. Сравнение критериев. Построение РНМК.
  
 
== Семинарские занятия ==
 
== Семинарские занятия ==
Строка 167: Строка 180:
 
* [https://app.box.com/s/6mag8plul535jnzer7q4fvdmnqmuwe5k ДЗ №21], дэдлайн — 17 мая.
 
* [https://app.box.com/s/6mag8plul535jnzer7q4fvdmnqmuwe5k ДЗ №21], дэдлайн — 17 мая.
 
* [https://app.box.com/s/m89ef6e8hinbhilvr6p2ps1ve5nvvc6n ДЗ №22], дэдлайн — 31 мая.
 
* [https://app.box.com/s/m89ef6e8hinbhilvr6p2ps1ve5nvvc6n ДЗ №22], дэдлайн — 31 мая.
 +
* [https://app.box.com/s/s00nzw9v8r0jq9oibg616sts1wy661za ДЗ №23], дэдлайн — 7 июня.
  
 
== Список рекомендуемой литературы ==
 
== Список рекомендуемой литературы ==

Текущая версия на 12:50, 16 июня 2019

Преподаватели и учебные ассистенты

Группа БПМИ171 БПМИ172
Лектор Шабанов Дмитрий Александрович
Семинарист Шабанов Дмитрий Александрович Косов Егор Дмитриевич
Ассистент Хачиянц Алексей Гринберг Вадим

Организационные моменты

Оценка будет складываться из нескольких факторов:

  • Две контрольных работы.
  • Два коллоквиума — по одному на модуль.
  • Домашние задания. В среднем, на каждом семинаре будут выдавать по 2-3 задачи для самостоятельного решения, которые будет нужно письменно сдавать ассистентам.
  • Письменный экзамен — "расширенная КР". Два часа на 6 задач.

Итоговая оценка высчитывается следующим образом: Оитог = 0.3 * ОКР + 0.3 * Околлоквиум + 0.1 * ОДЗ + 0.3 * Оэкзамен

Таким образом, накопленная оценка считается так: Онак = 3/7 * ОКР + 3/7 * Околлоквиум + 1/7 * ОДЗ

Будет возможность при накопленной оценке "отлично" и выше выставить её в качестве итоговой (автомат).

Ведомость с оценками

ТеорВер

171 172

МатСтат

171 172

Стоит заметить, что она не является официальным источником информации и ведётся ассистентами (если там нет ваших оценок — пинайте ассистентов).

Контакт с ассистентами

Чат в Телеграме для обсуждения релевантных вопросов.

Контрольные работы

Первая контрольная

Разборы пробников этого года и всех прошлых лет: ссылка.

Контрольная прошла на семинарах, 15 и 19 октября у соответственно групп 172 и 171.

Вторая контрольная

Разборы пробников этого года и всех прошлых лет: ссылка.

Контрольная прошла на семинарах, 14 и 17 декабря у соответственно групп 171 и 172.

  • [ Результаты] группы 171.
  • [ Результаты] группы 172.

Коллоквиумы

Формирование оценки на коллоквиуме:

  • письменный ответ на 1 из вопросов (с доказательствами), из 3 баллов, время подготовки — 30-40 минут.
  • два вопроса из программы по выбору принимающего (без доказательств, только определения формулировки), из 1 балла каждый.
  • всего можно заработать 5 баллов.

Первый коллоквиум

Дата проведения: 29 октября.

Программа первого коллоквиума.

Результаты.

Второй коллоквиум

Дата проведения: 10 декабря.

Программа второго коллоквиума.

Третий коллоквиум

Дата проведения: 2 марта.

Программа третьего коллоквиума.

Гранд финал

Дата проведения: 1 июня.

Программа четвертого коллоквиума.

Лекции

Здесь можно найти обновлённые конспекты лекций Шабанова. Ещё будут правиться (давно пора).

  • Отредактированы лекции с 1-й по 6-ю включительно.

Обзор лекций по матстату

Overleaf черновик лекций.

Лекция 1. Основная задача статистики. Эмпирическое распределение. Теорема Гливенко-Кантелли(б\д).

Лекция 2. Доказательство теоремы Гливенко-Кантелли. Параметрическая модель. Свойства оценок(несмещенность, состоятельность, сильная состоятельность, асимптотическая нормальность). Взаимосвязь свойств оценок.

Лекция 3. Наследование свойств. Методы нахождения оценок: принцип подстановки, метод моментов, метод выборочных квантилей. Теорема о выборочных квантилях.

Лекция 4. Сравнение оценок. Подходы к сравнению оценок: равномерный, байесовский, минимальный, асимптотический. Неравенство Рао - Крамера. Четыре условия регулярности.

Лекция 5. Свойство информации Фишера. Метод максимального правдоподобия. Теорема об экстремальном свойстве правдоподобия. Теорема о состоятельности решения уравнения правдоподобия. Условия регулярности 5-8. Теорема Бахадура(б\д).

Лекция 6. Условное математическое ожидание. Семь свойств условного математического ожидания.

Лекция 7. Свойства условного математического ожидания 8-10. Теорема о наилучшем квадратичном прогнозе. Условные распределения. Теорема о вычислении условного математического ожидания. Теорема о достаточном условии существования условной плотности.

Лекция 8. Алгоритм вычисления условного математического ожидания. Байесовские оценки. Теорема о Байесовской оценке.

Лекция 9. Доверительные интервалы. Метод центральной статистики. Метод построений асимптотически доверительного интервала. Линейная регрессионная модель. Метод наименьших квадратов.

Лекция 10. Гауссовская линейная регрессия. Доверительные интервалы и области для параметров гауссовской линейной модели. Проверка гипотез.

Лекция 11. Проверка гипотез. Сравнение критериев. Построение РНМК.

Семинарские занятия

Первый семестр:

Второй семестр:

Домашние задания

Домашние задания можно сдавать двумя способами:

  • Лектору по окончании лекции, решения оформлены в письменном виде
  • Ассистенту через classroom / в Телеграм, решения оформлены в ТеХе / красивый скан красиво написанной работы

Дэдлайн по сдаче Домашнего задания — 23.59 пятницы, что будет через 2 недели после выдачи листка с задачами. Рекомендуется не затягивать до последнего и сдавать ДЗ на лекции, что будет через 2 недели после лекции, к теме которой это ДЗ относится. Если не успеете сдать на лекции, останется только возможность сдачи в электронном виде. В зависимости от выходных дней / загруженности студентов, сроки сдачи могут оспариваться.

За семестр у каждого студента есть право на 1 сдачу ДЗ после дэдлайна. Если пропускаете дэдлайн повторно — домашнее задание не принимается. Вы можете решить в конце семестра, какое именно из пропущенных ДЗ вы хотите зачесть как сданное после дэдлайна, и, собственно, сдать его.

Ссылки на classroom

Список ДЗ

Примечание: на дом даются задачи из раздела "Самостоятельная работа".

  • ДЗ №1, дэдлайн — 21 сентября.
  • ДЗ №2, дэдлайн — 28 сентября.
  • ДЗ №3, дэдлайн — 5 октября (перенесено на 8-е).
  • ДЗ №4, дэдлайн — 12 октября.
  • ДЗ №5, дэдлайн — 3 ноября.
  • ДЗ №6, дэдлайн — 16 ноября.
  • ДЗ №7, дэдлайн — 23 ноября.
  • ДЗ №8, дэдлайн — 30 ноября.
  • ДЗ №9, дэдлайн — 7 декабря.
  • ДЗ №10, дэдлайн — 14 декабря.
  • ДЗ №11, дэдлайн — 25 января.
  • ДЗ №12, дэдлайн — 1 февраля.
  • ДЗ №13, дэдлайн — 8 февраля.
  • ДЗ №14, дэдлайн — 15 февраля.
  • ДЗ №15, дэдлайн — 22 февраля.
  • ДЗ №16, дэдлайн — 1 марта.
  • ДЗ №17, дэдлайн — 15 марта.
  • ДЗ №18, дэдлайн — 5 апреля.
  • ДЗ №19, дэдлайн — 26 апреля.
  • ДЗ №20, дэдлайн — 17 мая.
  • ДЗ №21, дэдлайн — 17 мая.
  • ДЗ №22, дэдлайн — 31 мая.
  • ДЗ №23, дэдлайн — 7 июня.

Список рекомендуемой литературы

Учебники

  • Феллер В. Введение в теорию вероятностей и её приложения. Том 1, Том 2.
  • Ширяев А.Н. Вероятность. Том 1, Том 2.

Задачники

  • Севастьянов Б.А., Чистяков В.П., Зубков А.М. Сборник задач по теории вероятностей. Ссылка.
  • Прохоров А.В., Ушаков В.Г., Ушаков Н.Г. Задачи по теории вероятностей. Ссылка.
  • Ширяев А.Н. Задачи по теории вероятностей. Ссылка.

Страницы прошлых лет

2017/2018 учебный год

2016/2017 учебный год