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

Версия 15:41, 2 июня 2019

Преподаватели и учебные ассистенты

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: О_итог = 0.3 * О_КР + 0.3 * О_{коллоквиум} + 0.1 * О_ДЗ + 0.3 * О_{экзамен}

Таким образом, накопленная оценка считается так: О_нак = 3/7 * О_КР + 3/7 * О_{коллоквиум} + 1/7 * О_ДЗ

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

Ведомость с оценками

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.

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:

• Решения листков Шабанова: Ш1, Ш2, Ш3, Ш4, Ш5, Ш6, Ш7

• Решения листков Косова: К1, К2, К3, К4, К5, К6, К7, К8

Второй семестр:

• Overleaf

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.

Страницы прошлых лет

2017/2018 учебный год

2016/2017 учебный год