Теория вероятностей 2018/2019 (пилотный поток) — различия между версиями
Sdll (обсуждение | вклад) |
Eternius (обсуждение | вклад) |
||
(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 | + | === 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 | + | [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''' | + | '''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
Содержание
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.
- Результаты группы 171.
- Результаты группы 172.
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.
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
- Группа 171 — инвайт iewcms8
- Группа 172 — инвайт a3mj2r
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.