Прикладная статистика в машинном обучении 20/21 — различия между версиями
Bdemeshev (обсуждение | вклад) |
(7 лекция) |
||
(не показано 76 промежуточных версии 6 участников) | |||
Строка 3: | Строка 3: | ||
Курс читается для студентов 3-го курса в 1-2 модулях. | Курс читается для студентов 3-го курса в 1-2 модулях. | ||
− | '''Лектор:''' Демешев Борис Борисович | + | '''Лектор:''' [https://t.me/boris_demeshev Демешев Борис Борисович] |
Лекции проходят по пятницам (09:30 - 10:50) онлайн на вышкинской [https://vr360.hse.ru/account/broadcasts vr360]. | Лекции проходят по пятницам (09:30 - 10:50) онлайн на вышкинской [https://vr360.hse.ru/account/broadcasts vr360]. | ||
− | '''Семинарист:''' Владимир Омелюсик | + | '''Семинарист:''' [https://t.me/vsomelyusik Владимир Омелюсик] |
Семинары проходят по вторникам в 13:00 - 14:20 в ауд. G115 и в 14:40 - 16:00 в D504 | Семинары проходят по вторникам в 13:00 - 14:20 в ауд. G115 и в 14:40 - 16:00 в D504 | ||
+ | |||
+ | '''Учебные ассистенты:''' [https://t.me/allikam Камилла Бахтиева] (181), [https://t.me/mercivboku Наталия Бондаренко] (182) | ||
=== Полезные ссылки === | === Полезные ссылки === | ||
Строка 19: | Строка 21: | ||
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/14AXPTOShR_x323-AhI-jubwXuEuRKr7YjDZzgZmR4_A/edit#gid=0 Таблица с баллами] | [https://docs.google.com/spreadsheets/d/14AXPTOShR_x323-AhI-jubwXuEuRKr7YjDZzgZmR4_A/edit#gid=0 Таблица с баллами] | ||
− | == | + | == Боевой листок == |
=== Лекции === | === Лекции === | ||
− | Лекция 1: Метод максимального правдоподобия: точечные и интервальные оценки. | + | [10 сентября] Лекция 1: Метод максимального правдоподобия: точечные и интервальные оценки. |
− | + | ||
* [https://vr360.hse.ru/account/broadcasts/164 видео] | * [https://vr360.hse.ru/account/broadcasts/164 видео] | ||
+ | * Почитать: [http://www2.stat.duke.edu/~sayan/SAMSI/lec/411notes03.pdf Ryan Martin, Maximum Likelihood] | ||
+ | * [https://drive.google.com/file/d/1ec6TRZ3hLunb85KkVVNbj2ydmzFHDp9U/view?usp=sharing/ Тех-конспект лекции] | ||
− | Лекция 2: Тест отношения правдоподобия и тест Вальда. | + | [17 сентября] Лекция 2: Тест отношения правдоподобия и тест Вальда. |
− | * [http://hedibert.org/wp-content/uploads/2014/04/W-LR-LM-Tests-in-Econometrics-Engle1984.pdf Engle, LR, LM, W tests] | + | * [https://vr360.hse.ru/account/broadcasts/323 видео] |
− | * | + | * Почитать: [http://hedibert.org/wp-content/uploads/2014/04/W-LR-LM-Tests-in-Econometrics-Engle1984.pdf Engle, LR, LM, W tests] |
+ | * [https://drive.google.com/file/d/13iTEdhwyWNb7EC7T3fpH6FT8-WwIFyOM/view?usp=sharing/ Тех-конспект лекции] | ||
+ | [24 сентября] Лекция 3: Тест множителей Лагранжа и энтропия. | ||
+ | * [https://vr360.hse.ru/account/broadcasts/443 видео] | ||
+ | * Почитать: [https://colah.github.io/posts/2015-09-Visual-Information/ Visual Information] | ||
+ | * [https://drive.google.com/file/d/1jOWpdL-y71ehiTUn_vp8-qu6hgZwTUhS/view?usp=sharing/ Тех-конспект лекции] | ||
+ | |||
+ | [1 октября] Лекция 4: EM-алгоритм. | ||
+ | * [https://vr360.hse.ru/account/broadcasts/544 видео] | ||
+ | * Почитать: [http://www.columbia.edu/~mh2078/MachineLearningORFE/EM_Algorithm.pdf Martin Haugh, EM algorithm] | ||
+ | * [https://drive.google.com/file/d/1n99-Fj_N2pH8xtNuGD0MVxvfZY9kvclu/view?usp=sharing/ Тех-конспект лекции] | ||
+ | |||
+ | [8 октября] Лекция 5: EM-алгоритм и Bootstrap. | ||
+ | * [https://www.youtube.com/watch?v=nofJ8TxC2ZA&feature=youtu.be видео] | ||
+ | * Почитать: [https://arxiv.org/pdf/1411.5279.pdf Tim Hesterberg, What teachers should know about bootstrap?], [https://ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-05-introduction-to-probability-and-statistics-spring-2014/readings/MIT18_05S14_Reading24.pdf Jeremy Orloff Bootstrap CI] | ||
+ | * [https://github.com/V-Marco/psmo_20_21/blob/master/lectures/5.pdf конспект] | ||
+ | * [https://drive.google.com/file/d/17smGIhK20-w7cVCv1w_gz67tRyQzx-4-/view?usp=sharing/ Тех-конспект лекции] | ||
+ | |||
+ | [15 октября] Лекция 6: Регрессия и нормальное распределение. | ||
+ | * Почитать: [https://www.maa.org/sites/default/files/pdf/upload_library/22/Allendoerfer/stahl96.pdf Stahl, Evolution of the Normal distribution], [http://www-biba.inrialpes.fr/Jaynes/cc07s.pdf Jaynes, Normal distribution (chapter from Probability: the logic of Science] | ||
+ | * [https://github.com/V-Marco/psmo_20_21/blob/master/lectures/6.pdf конспект] | ||
+ | * [https://github.com/olyagnilova/gauss-markov-pythagoras/raw/master/paper.pdf печатный конспект, страницы 26-27] | ||
+ | * [https://drive.google.com/file/d/1QnTcHvFJGL_onWmCkGPLlU_f-JWxos5u/view?usp=sharing/ Тех-конспект лекции] | ||
+ | |||
+ | [22 октября] Лекция 7: Распределение хи-квадрат и F-распределение. F-тест. | ||
+ | * [https://github.com/olyagnilova/gauss-markov-pythagoras/raw/master/paper.pdf печатный конспект, страница 28 и 31] | ||
+ | * [https://drive.google.com/file/d/1mdG7v7eRB4i9fnOwc13B6RoACcGD8VMX/view?usp=sharing/ Тех-конспект лекции] | ||
+ | |||
+ | [29 октября] Лекция 8: Повтор про F-распределение, t-распределение. | ||
+ | * [https://drive.google.com/file/d/1hpTXfHXLoimaWhC40KDJ0IR5FAHZHOn2/view?usp=sharing/ Конспект от руки] | ||
+ | |||
+ | [5 ноября] Лекция 9: Гетероскедастичность и бутстрэп | ||
+ | * Почитать: [https://www.researchgate.net/publication/254447243_Thirty_Years_of_Heteroskedasticity-Robust_Inference MacKinnon Heteroscedasticity], [https://medium.com/@vktech/practitioners-guide-to-statistical-tests-ed2d580ef04f бутстрэп на практике от vk] | ||
+ | * [https://drive.google.com/file/d/1G-XHPo6hFJpTFfiq4uu6RFmchew03tt4/view?usp=sharing/ Тех-конспект лекции] | ||
+ | |||
+ | [13 ноября] Лекция 10: разбор задач из контрольной | ||
+ | * [https://www.youtube.com/watch?v=uxUjBlIMTJ4&list=PL1poMUvVlAqf5idtcXaJErosZWBdZVu5H&index=3/ Видео лекции] | ||
+ | * [https://drive.google.com/file/d/187wsU3vDVI0MH89EKd_5Qm4ztT0RoIvj/view?usp=sharing/ Конспект от руки] | ||
+ | * [https://drive.google.com/file/d/1jHfClh1k7Mo-MvkThajzJmfkg9UU-79M/view?usp=sharing/ Тех-конспект лекции] | ||
+ | |||
+ | [20 ноября] Лекция 11: Гостевая лекция: метрики, MDE, бутстрэп. | ||
+ | * [https://drive.google.com/file/d/1DxJFiKYvrwcC8YNuitHQrRGTP5sSU2Ha/view?usp=sharing/ Презентация лектора-гостя] | ||
+ | * [https://www.youtube.com/watch?v=cWmS-ws4z9I&list=PL1poMUvVlAqf5idtcXaJErosZWBdZVu5H&index=6/ Видео лекции] | ||
+ | * [https://drive.google.com/file/d/1J9-NokteDQAP7ALrCmD8e7Bfi9ngIPu6/view?usp=sharing/ Тех-конспект лекции] | ||
+ | |||
+ | [27 ноября] Лекция 12: Байесовский подход | ||
+ | * [https://www.youtube.com/watch?v=ckDRLsvQOOM&list=PL1poMUvVlAqf5idtcXaJErosZWBdZVu5H&index=7/ Видео лекции] | ||
+ | * [https://drive.google.com/file/d/1nrKXvnj6-qu73u5yFpFxp27LOotiCGaJ/view?usp=sharing/ Конспект от руки] | ||
+ | * [https://drive.google.com/file/d/1YurUDL-XJVsf0b0YUR-62mgccTzxxRYk/view?usp=sharing/ Тех-конспект лекции] | ||
+ | |||
+ | [4 декабря] Лекция 13: Байесовский подход: продолжение | ||
+ | * [https://www.youtube.com/watch?v=qX4yWGN6mPA&list=PL1poMUvVlAqf5idtcXaJErosZWBdZVu5H&index=5/ Видео лекции] | ||
+ | * [https://drive.google.com/file/d/1hrTGi-I7fgzG_d8flhS-ntQJxKUoRN_h/view?usp=sharing/ Конспект от руки] | ||
+ | * [https://drive.google.com/file/d/1e5cxx0Y2oRAzOBD3xgKEV1RiFR15V1yf/view?usp=sharing/ Тех-конспект лекции] | ||
+ | |||
+ | [11 декабря] Лекция 14: Алгоритм Метрополиса-Гастингса | ||
+ | * [https://www.youtube.com/watch?v=eMih7kNAmdk&list=PL1poMUvVlAqf5idtcXaJErosZWBdZVu5H&index=4/ Видео лекции] | ||
+ | * [https://drive.google.com/file/d/11bF3eQO6eqC9zzLh6uqcXsFDllfHVeJw/view?usp=sharing/ Конспект от руки] | ||
+ | * [https://drive.google.com/file/d/1SJnHh2D06aqpM622rQgOr3RGtAnT3I-u/view?usp=sharing/ Одна версия тех-конспекта] и [https://drive.google.com/file/d/1ymKrhRrT5Qr12YUo62OGobLd1ZR4giXu/view?usp=sharing/ вторая] | ||
+ | |||
+ | [18 декабря] Лекция 15: | ||
+ | * [https://drive.google.com/file/d/1q8Og_3lB2XxfIsOGubHpID1JrDu2kGoT/view?usp=sharing/ Конспект от руки] | ||
+ | * [https://drive.google.com/file/d/1ATlrmdvaNd-XxioiADhy-kw4O37s5FyK/view?usp=sharing/ Тех-конспект лекции] | ||
+ | |||
+ | Если что, все тех-конспекты и конспекты от руки, что указаны здесь, лежат в [https://drive.google.com/drive/folders/17djgKYxeuoa1h_FOJXQA552wSVZkgvZ5?usp=sharing/ этой] папке, поэтому если мы ошиблись со ссылками (а мы могли), то ищите нужный файл в ней | ||
=== Семинары === | === Семинары === | ||
− | Семинар 1: Метод максимального правдоподобия. [https://github.com/V-Marco/psmo_20_21/blob/master/seminars/sem1/PSMO_Sem1.pdf Конспект] | + | Семинар 1: Метод максимального правдоподобия. |
+ | * [https://github.com/V-Marco/psmo_20_21/blob/master/seminars/sem1/PSMO_Sem1.pdf Конспект] | ||
+ | * [https://github.com/V-Marco/psmo_20_21/blob/master/seminars/sem1/sem1.ipynb Код] | ||
+ | * [https://www.youtube.com/watch?v=1OqPRX_wj_Y Видео] | ||
+ | |||
+ | Семинар 2: Тесты LR, LM и Wald. | ||
+ | * [https://github.com/V-Marco/psmo_20_21/blob/master/seminars/sem2/PSMO_Sem2.pdf Конспект] | ||
+ | * [https://www.youtube.com/watch?v=pGPi7xBbYgk Видео] | ||
+ | |||
+ | Семинар 3: Энтропия и дивергенция Кульбака-Лейблера. | ||
+ | * [https://github.com/V-Marco/psmo_20_21/blob/master/seminars/sem3/PSMO_Sem3.pdf Конспект] | ||
+ | * [https://youtu.be/LPJhUHoCpWI Видео] | ||
+ | * [https://github.com/V-Marco/econometrics/blob/master/pro_files/pro_themes/pro_themes.pdf Заметки (стр. 16)] NB: Кульбак! | ||
+ | |||
+ | Семинар 4: EM-алгоритм. | ||
+ | * [https://github.com/V-Marco/psmo_20_21/blob/master/seminars/sem4/PSMO_sem4.ipynb Кодспект] | ||
+ | * [https://www.youtube.com/watch?v=Pp5895IFxpU Видео] | ||
+ | |||
+ | Семинар 5: EM-алгоритм и Bootstrap. | ||
+ | * [https://github.com/V-Marco/psmo_20_21/blob/master/seminars/sem5/PSMO_Sem5.pdf Конспект (EM)] | ||
+ | * [https://github.com/V-Marco/psmo_20_21/blob/master/seminars/sem5/PSMO_sem5.ipynb Кодспект (Bootstrap)] | ||
+ | * [https://www.youtube.com/watch?v=eUY0_Ct1Vnk&list=PLEwK9wdS5g0ossOlR-LPShQTnrH0oYzMC&index=1 Видео] | ||
+ | |||
+ | Семинар 6: Геометрия МНК. | ||
+ | * [https://github.com/V-Marco/psmo_20_21/blob/master/seminars/sem6/PSMO_Sem6.pdf Конспект] | ||
+ | * [https://youtu.be/udDCM9o4pWU Видео] | ||
+ | |||
+ | Семинар 7: Распределения. | ||
+ | * [https://github.com/V-Marco/psmo_20_21/blob/master/seminars/sem7/sem7_task.pdf Задачи] | ||
+ | * [https://github.com/V-Marco/psmo_20_21/blob/master/seminars/sem7/PSMO_Sem7.pdf Конспект] | ||
+ | * [https://youtu.be/ZIw4xcTcquI Видео] | ||
+ | |||
+ | Семинар 8: Тестирование гипотез в линейной регрессии. | ||
+ | * [https://github.com/V-Marco/psmo_20_21/blob/master/seminars/sem8/sem8_task.pdf Задачи] | ||
+ | * [https://github.com/V-Marco/psmo_20_21/blob/master/seminars/sem8/PSMO_Sem8.pdf Конспект] | ||
+ | * [https://github.com/V-Marco/psmo_20_21/blob/master/seminars/sem8/psmo_sem8.ipynb Код] | ||
+ | * [https://youtu.be/jpD2bjrMsIY Видео] | ||
+ | |||
+ | Семинар 9: Гетероскедастичность. | ||
+ | * [https://github.com/V-Marco/psmo_20_21/blob/master/seminars/sem9/psmo_sem9.ipynb Кодспект] | ||
+ | * [https://youtu.be/cdb_c53r6rk Видео] | ||
+ | |||
+ | Семинар 10: Мультиколлинеарность. Отбор регрессоров. | ||
+ | * [https://github.com/V-Marco/psmo_20_21/blob/master/seminars/sem10/psmo_sem10.ipynb Кодспект] | ||
+ | * [https://youtu.be/TzBmIz1cC1g Видео] | ||
+ | |||
+ | Семинар 11: Эндогенность. | ||
+ | * [https://github.com/V-Marco/psmo_20_21/blob/master/seminars/sem11/sem11_task.pdf Задачи] | ||
+ | * [https://github.com/V-Marco/psmo_20_21/blob/master/seminars/sem11/PSMO_Sem11.2.pdf Конспект] | ||
+ | * [https://youtu.be/5vgxlH57p3M Видео] | ||
+ | |||
+ | Семинар 12: Множественное тестирование. Байесовские методы. | ||
+ | * [https://github.com/V-Marco/psmo_20_21/blob/master/seminars/sem12/psmo_sem12_to_solve.ipynb Задачи] | ||
+ | * [https://github.com/V-Marco/psmo_20_21/blob/master/seminars/sem12/PSMO_sem12.pdf Конспект (множественное тестирование)] | ||
+ | * [https://github.com/V-Marco/psmo_20_21/blob/master/seminars/sem12/psmo_sem12.ipynb Кодспект (байесовские методы)] | ||
+ | * [https://youtu.be/z0FiFrfFhLE Видео] | ||
+ | |||
+ | Семинар 13: Байесовские методы. | ||
+ | * [https://github.com/V-Marco/psmo_20_21/blob/master/seminars/sem13/sem13_task.pdf Задачи] | ||
+ | * [https://github.com/V-Marco/psmo_20_21/blob/master/seminars/sem13/sem13.pdf Конспект] | ||
+ | * [https://youtu.be/3Y6J1TCEOXg Видео] | ||
+ | |||
+ | Семинар 14: Байесовские методы. | ||
+ | * [https://github.com/V-Marco/psmo_20_21/blob/master/seminars/sem14/PSMO_sem14.pdf Конспект] | ||
+ | * [https://github.com/V-Marco/psmo_20_21/blob/master/seminars/sem14/psmo_sem14.ipynb Кодспект] | ||
+ | * [https://youtu.be/xc3tbaWThU4 Видео] | ||
=== Домашние задания === | === Домашние задания === | ||
− | '''Домашнее задание 1''' | + | '''Домашнее задание 1.''' Метод максимального правдоподобия. |
− | Дедлайн: | + | Дедлайн: 11.10.2020, 23:59 МСК |
+ | |||
+ | [[https://github.com/V-Marco/psmo_20_21/blob/master/hw/hw1/psmo_hw1.pdf Условие]] | ||
+ | |||
+ | '''Домашнее задание 2.''' EM-алгоритм. Линейная регрессия. | ||
+ | |||
+ | Дедлайн: 01.12.2020, 23:59 МСК | ||
+ | |||
+ | [[https://github.com/V-Marco/psmo_20_21/blob/master/hw/hw2/psmo_hw2.ipynb Условие]] | ||
+ | |||
+ | '''Домашнее задание 3.''' Тестирование гипотез. Байесовский подход. | ||
+ | |||
+ | Дедлайн: 17.12.2020, 23:59 МСК | ||
+ | |||
+ | [[https://github.com/V-Marco/psmo_20_21/blob/master/hw/hw3/psmo_hw3.pdf Условие]] | ||
+ | |||
+ | '''Бонусное домашнее задание''' | ||
+ | |||
+ | Дедлайн: 17.12.2020, 23:59 МСК | ||
+ | |||
+ | [[https://github.com/V-Marco/psmo_20_21/blob/master/hw/hw_bonus/psmo_hw_bonus.pdf Условие]] | ||
+ | |||
+ | === Задания для подготовки === | ||
+ | |||
+ | '''Квиз 2.''' Дивергенция Кульбака-Лейблера. EM-алгоритм. | ||
+ | |||
+ | [[https://github.com/V-Marco/psmo_20_21/blob/master/misc/quiz2_prep.pdf Условие]] | ||
+ | |||
+ | '''Квиз 3.''' Проверка гипотез в линейной модели. Гетероскедастичность. | ||
+ | |||
+ | [[https://github.com/V-Marco/psmo_20_21/blob/master/misc/quiz3_prep.pdf Условие]] | ||
+ | |||
+ | '''Квиз 4.''' Тестирование гипотез. Байесовский подход. | ||
+ | |||
+ | [[https://github.com/V-Marco/psmo_20_21/blob/master/misc/quiz4_prep.pdf Условие]] | ||
+ | |||
+ | === Консультации === | ||
+ | |||
+ | Консультация 25.10.2020. | ||
+ | * [https://github.com/V-Marco/psmo_20_21/blob/master/misc/PSMO_Cons_25_10.pdf Конспект] | ||
+ | * [https://youtu.be/j1vvy9fCeDo Видео] | ||
===Отчётность по курсу и критерии оценки=== | ===Отчётность по курсу и критерии оценки=== | ||
==== Домашние задания ==== | ==== Домашние задания ==== | ||
+ | |||
+ | Домашние задания загружаются в личный репозиторий в GitHub Classroom. | ||
+ | |||
+ | Правила оформления решений находятся на первой странице каждого домашнего задания. | ||
====Контрольная работа==== | ====Контрольная работа==== | ||
+ | Контрольная работа состоится онлайн 7-го ноября с 18:00 до 21:00. В контрольную работу войдут задачи по темам лекций и семинаров. | ||
+ | |||
+ | [[https://github.com/V-Marco/psmo_20_21/blob/master/misc/midterm_info.pdf Список тем и примеры задач]] | ||
+ | |||
+ | [[https://github.com/V-Marco/psmo_20_21/blob/master/midterm/midterm.pdf Задание]] | ||
====Экзамен==== | ====Экзамен==== | ||
+ | |||
+ | Экзамен состоится онлайн 21 декабря с 13:00 до 16:00. По формату экзамен будет похож на контрольную работу. Вопрос об автоматах уточняется. | ||
+ | |||
+ | ====Написание пропущенных работ==== | ||
+ | |||
+ | 19 декабря (время уточняется) можно будет: | ||
+ | # Написать неограниченное число пропущенных по уважительной причине квизов или контрольную. | ||
+ | # Написать один любой пропущенный по любой причине квиз. | ||
+ | # Переписать один любой квиз со штрафом: максимум можно будет получить 8 баллов (выставляется минимум из количества набранных баллов и 8). | ||
====Итоговая оценка за курс==== | ====Итоговая оценка за курс==== | ||
Строка 58: | Строка 248: | ||
К — усреднённая оценка за все квизы на семинарах.<br /> | К — усреднённая оценка за все квизы на семинарах.<br /> | ||
Округление арифметическое, округляется только итоговая оценка. | Округление арифметическое, округляется только итоговая оценка. | ||
− | |||
− |
Текущая версия на 14:33, 20 декабря 2020
Содержание
О курсе
Курс читается для студентов 3-го курса в 1-2 модулях.
Лектор: Демешев Борис Борисович
Лекции проходят по пятницам (09:30 - 10:50) онлайн на вышкинской vr360.
Семинарист: Владимир Омелюсик
Семинары проходят по вторникам в 13:00 - 14:20 в ауд. G115 и в 14:40 - 16:00 в D504
Учебные ассистенты: Камилла Бахтиева (181), Наталия Бондаренко (182)
Полезные ссылки
Боевой листок
Лекции
[10 сентября] Лекция 1: Метод максимального правдоподобия: точечные и интервальные оценки.
[17 сентября] Лекция 2: Тест отношения правдоподобия и тест Вальда.
- видео
- Почитать: Engle, LR, LM, W tests
- Тех-конспект лекции
[24 сентября] Лекция 3: Тест множителей Лагранжа и энтропия.
- видео
- Почитать: Visual Information
- Тех-конспект лекции
[1 октября] Лекция 4: EM-алгоритм.
[8 октября] Лекция 5: EM-алгоритм и Bootstrap.
- видео
- Почитать: Tim Hesterberg, What teachers should know about bootstrap?, Jeremy Orloff Bootstrap CI
- конспект
- Тех-конспект лекции
[15 октября] Лекция 6: Регрессия и нормальное распределение.
- Почитать: Stahl, Evolution of the Normal distribution, Jaynes, Normal distribution (chapter from Probability: the logic of Science
- конспект
- печатный конспект, страницы 26-27
- Тех-конспект лекции
[22 октября] Лекция 7: Распределение хи-квадрат и F-распределение. F-тест.
[29 октября] Лекция 8: Повтор про F-распределение, t-распределение.
[5 ноября] Лекция 9: Гетероскедастичность и бутстрэп
[13 ноября] Лекция 10: разбор задач из контрольной
[20 ноября] Лекция 11: Гостевая лекция: метрики, MDE, бутстрэп.
[27 ноября] Лекция 12: Байесовский подход
[4 декабря] Лекция 13: Байесовский подход: продолжение
[11 декабря] Лекция 14: Алгоритм Метрополиса-Гастингса
[18 декабря] Лекция 15:
Если что, все тех-конспекты и конспекты от руки, что указаны здесь, лежат в этой папке, поэтому если мы ошиблись со ссылками (а мы могли), то ищите нужный файл в ней
Семинары
Семинар 1: Метод максимального правдоподобия.
Семинар 2: Тесты LR, LM и Wald.
Семинар 3: Энтропия и дивергенция Кульбака-Лейблера.
- Конспект
- Видео
- Заметки (стр. 16) NB: Кульбак!
Семинар 4: EM-алгоритм.
Семинар 5: EM-алгоритм и Bootstrap.
Семинар 6: Геометрия МНК.
Семинар 7: Распределения.
Семинар 8: Тестирование гипотез в линейной регрессии.
Семинар 9: Гетероскедастичность.
Семинар 10: Мультиколлинеарность. Отбор регрессоров.
Семинар 11: Эндогенность.
Семинар 12: Множественное тестирование. Байесовские методы.
Семинар 13: Байесовские методы.
Семинар 14: Байесовские методы.
Домашние задания
Домашнее задание 1. Метод максимального правдоподобия.
Дедлайн: 11.10.2020, 23:59 МСК
[Условие]
Домашнее задание 2. EM-алгоритм. Линейная регрессия.
Дедлайн: 01.12.2020, 23:59 МСК
[Условие]
Домашнее задание 3. Тестирование гипотез. Байесовский подход.
Дедлайн: 17.12.2020, 23:59 МСК
[Условие]
Бонусное домашнее задание
Дедлайн: 17.12.2020, 23:59 МСК
[Условие]
Задания для подготовки
Квиз 2. Дивергенция Кульбака-Лейблера. EM-алгоритм.
[Условие]
Квиз 3. Проверка гипотез в линейной модели. Гетероскедастичность.
[Условие]
Квиз 4. Тестирование гипотез. Байесовский подход.
[Условие]
Консультации
Консультация 25.10.2020.
Отчётность по курсу и критерии оценки
Домашние задания
Домашние задания загружаются в личный репозиторий в GitHub Classroom.
Правила оформления решений находятся на первой странице каждого домашнего задания.
Контрольная работа
Контрольная работа состоится онлайн 7-го ноября с 18:00 до 21:00. В контрольную работу войдут задачи по темам лекций и семинаров.
[Задание]
Экзамен
Экзамен состоится онлайн 21 декабря с 13:00 до 16:00. По формату экзамен будет похож на контрольную работу. Вопрос об автоматах уточняется.
Написание пропущенных работ
19 декабря (время уточняется) можно будет:
- Написать неограниченное число пропущенных по уважительной причине квизов или контрольную.
- Написать один любой пропущенный по любой причине квиз.
- Переписать один любой квиз со штрафом: максимум можно будет получить 8 баллов (выставляется минимум из количества набранных баллов и 8).
Итоговая оценка за курс
Итоговая оценка за курс рассчитывается по следующей формуле: Итог = 0.3 × ДЗ + 0.3 × КР + 0.2 × К + 0.2 × Э,
где
ДЗ — усреднённая оценка за все домашние задания,
КР — оценка за контрольную работу,
Э — оценка за экзамен,
К — усреднённая оценка за все квизы на семинарах.
Округление арифметическое, округляется только итоговая оценка.