Дополнительные главы прикладной статистики (2020/21) — различия между версиями
(→Отчётность по курсу и критерии оценки) |
(→Итоговая оценка за курс) |
||
| Строка 53: | Строка 53: | ||
O<sub>накопл</sub> = 0.75 * O<sub>дз</sub> + 0.25 * О<sub>самост</sub> | O<sub>накопл</sub> = 0.75 * O<sub>дз</sub> + 0.25 * О<sub>самост</sub> | ||
| − | + | '''Возможность получить автомат''' | |
Если вы: | Если вы: | ||
Версия 14:41, 8 сентября 2018
Содержание
О курсе
Курс читается для студентов 3-го курса ПМИ ФКН ВШЭ в 1-2 модулях.
Лектора: Артемов Алексей Валерьевич, Деркач Денис Александрович, Шараев Максим Геннадьевич
Лекции проходят по субботам (8, 15, 22, 29 сентября, 6, 13, 20, 27 октября, 3, 10, 17, 24 ноября, 1, 8 декабря), 13:40 - 15:00, ауд. 205.
Полезные ссылки
Телеграм-чат курса: Общая группа курса ПСМО-18/19
Семинары
| Группа | Преподаватель | Учебный ассистент | Расписание | чат | инвайт AnyTask |
|---|---|---|---|---|---|
| 162 (МОП) | Кондратьева Екатерина | Алексей Хачиянц | суббота, 15:10 - 16:30, ауд. 505 | TBA | |
| 161 (МОП) | Белавин Владислав | Диана Полонская | суббота, 15:10 - 16:30, ауд. 503 | TBA |
Отчётность по курсу и критерии оценки
Домашние задания
В рамках курса каждые два занятия будет выдаваться домашняя работа содержащая теоретические и практические задачи по материалам прошедших занятий.
- На выполнение ДЗ отводится 2 недели. За решения отправленные после дедлайна начисляется 0 баллов.
- Каждое ДЗ оценивается по шкале от 0 до 10 баллов с шагом в 0.5 баллов.
- Итоговая оценка за ДЗ считается как среднее арифметическое округленное до ближайшего целого или половинного балла.
Тесты
В начале каждой лекции, начиная со второй, будет проводиться тест по материалам предыдущей недели. Тест состоит из 10 вопросов.
Коллоквиум
За коллоквиум ставится оценка от 0 до 10 баллов с шагом в 0.5. Проводится в форме письменной контрольной.
Экзамен
Устный экзамен по всем темам модуля оценивается от 0 до 10 баллов с шагом в 0.5.
Итоговая оценка за курс
Итоговая оценка за курс расчитывается по следующей формуле:
Oитог = 0.8 * Oнакопл + 0.2 * Оэкз
Oнакопл = 0.75 * Oдз + 0.25 * Осамост
Возможность получить автомат
Если вы:
- набрали больше или ровно 8 бонусных баллов за ДЗ;
- посетили больше или ровно 60% лекций;
То вы молодец и получаете право на 8, 9 или 10 автоматом :)
Лекции и семинары
| Номер | Дата | Название | Материалы |
|---|---|---|---|
| 1 | 8 сентября | Введение. Задачи по теории вероятностей и статистике На занятии будут рассмотрены задачи по различным областям теории вероятностей и статистике для освежения знаний теории вероятностей и статистики у коллег. |
|
| 2 | 15 сентября | Ресемплинг Моделирование Монте-Карло, бутстреп. Оценка дисперсии на основе бутстрепа. Оценка доверительных интервалов на основе бутстрепа. Метод складного ножа. Множественная проверка гипотез, методы коррекции. Беггинг. Тест: основы математической статистики. |
|
| 3 | 22 сентября | Параметрическое оценивание Метод максимального правдоподобия и его свойства. Дельта-метод. Случай векторного параметра. Доверительное оценивание. Достаточная статистика. |
|
| 4 | 29 сентября | Параметрическое оценивание(продолжение) |
Домашние задания
Новости курса
[08.09.18] - Первая лекция и семинар объединены и проводятся в 205 аудитории с 13:40 до 16:30.
(В этом разделе публикуется текущая информация по курсу: переносы, изменения в запланированной программе, ...)
Полезные материалы
2. Wasserman L. All of Nonparametric Statistics. Springer, 2006.
3. Bishop C.M. Pattern recognition and machine learning. Springer, 2006.
4. David Mackay J.C. Information theory, inference, and learning algorithms. Cambridge, 2007.
5. Grimmett G., Stirzaker D. Probability and Random Processes. Oxford University Press, 2001.
7. Lee J.A., Verleysen M. Nonlinear Dimensionality Reduction. Springer, 2007.
10. Лагутин М.Б. Наглядная математическая статистика. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2007.
