Psmo 21 22 — различия между версиями
(→Семинары) |
|||
Строка 63: | Строка 63: | ||
'''Семинар 2:''' Энтропия и KL-дивергенция. Метод максимального правдоподобия. | '''Семинар 2:''' Энтропия и KL-дивергенция. Метод максимального правдоподобия. | ||
− | * Группы 191, 192, 193: [[https://github.com/V-Marco/psmo_21_22/blob/main/seminars/191_192_193/seminar_2/psmo_2021_sem_02.pdf Конспект]], [[https://youtu.be/L6lWf-7FcmY Видео]] | + | * Группы 191, 192, 193: [[https://github.com/V-Marco/psmo_21_22/blob/main/seminars/191_192_193/seminar_2/psmo_2021_sem_02.pdf Конспект]], [[https://youtu.be/L6lWf-7FcmY Видео]], [[https://youtu.be/-QEL03DwtMk Ответы на вопросы]], [[https://arxiv.org/abs/1212.5630 Бесконечная энтропия]] |
=== Домашние задания === | === Домашние задания === |
Версия 01:21, 17 сентября 2021
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.
Семинаристы: Владимир Омелюсик и Ксения Касьянова
Учебные ассистенты: Анастасия Алтунина и Александр Плахин
Семинары
Группа | Семинарист | Учебный ассистент | Время занятий | Аудитория/ссылка |
---|---|---|---|---|
БПМИ191 МОП | Владимир Омелюсик | Анастасия Алтунина | Пт, 13:00–14:20 | D509 |
БПМИ192 МОП | Владимир Омелюсик | Анастасия Алтунина | Вт, 13:00–14:20 | R206 |
БПМИ193 МОП | Владимир Омелюсик | Александр Плахин | Вт, 14:40 - 16:00 | R304 |
по выбору | Ксения Касьянова | Александр Плахин | Вт, 18:10–19:30 | D502 |
Полезные ссылки
Боевой листок
Лекции
[3 сентября] Лекция 1: Энтропия и дивергенция Кульбака-Лейблера. AIC.
[10 сентября] Лекция 2: Метод максимального правдоподобия
Семинары
Семинар 1: Гипотезы и доверительные интервалы.
Семинар 2: Энтропия и KL-дивергенция. Метод максимального правдоподобия.
- Группы 191, 192, 193: [Конспект], [Видео], [Ответы на вопросы], [Бесконечная энтропия]
Домашние задания
Домашние задания загружаются в личный репозиторий в GitHub Classroom.
Правила оформления решений находятся на первой странице каждого домашнего задания.
Домашнее задание 1.
Темы:
- Метод максимального правдоподобия. Тесты LR, LM, W.
- Энтропия и дивергенция Кульбака-Лейблера. EM-алгоритм.
- Бутстрэп.
- МНК. Тестирование гипотез в линейной регресии.
Дата выдачи: 8 сентября
Дедлайн: 29 октября 23:59
[Условие]
[Ссылка на задание в Classroom]
Домашнее задание 2.
Темы:
- Мультиколлинеарность. Отбор регрессоров.
- Гетероскедастичность. Эндогенность.
- Логистическая регрессия.
- Нестандартные регрессии.
Дата выдачи:
Дедлайн: 3 декабря 23:59
[Условие]
[Ссылка на задание в Classroom]
Квизы
Квизы выдаются в начале семинара строго на 10-15 минут. Каждый квиз содержит случайную задачу из задач для подготовки с изменёнными числовыми данными.
В первом столбце таблицы указан номер семинара, на котором пройдёт квиз, а во втором – дата лекции, после которой на соответствующих семинарах пройдут квизы.
На семинаре № | После лекции | Тема | Задачи |
---|---|---|---|
3 | 17 сентября | Энтропия и дивергенция Кульбака-Лейблера | Ссылка |
4 | 24 сентября | Тесты LR, LM, W | Ссылка |
5 | 1 октября | EM-алгоритм | Ссылка |
6 | 8 октября | ТГМ и МНК | |
7 | 15 октября | Тестирование гипотез в линейной регрессии | |
9 | 5 ноября | Корректировка гетероскедастичности | |
11 | 19 ноября | Логистическая регрессия |
Контрольная работа
Контрольная работа является письменной формой контроля. В контрольную работу войдут задачи по темам лекций и семинаров первого модуля.
[Задачи для подготовки прошлого года]
[Задания контрольной прошлого года]
Экзамен
Экзамен является устной формой контроля. В экзамен войдут теория и задачи по темам лекций и семинаров всего курса.
Подробный состав тем и процедура проведения будут объявлены в начале второго модуля.
Отчётность по курсу и критерии оценки
Итоговая оценка за курс
Итоговая оценка за курс рассчитывается по следующей формуле:
Итог = 0.6 * Накоп + 0.4 * Экз.
В этой формуле
Накоп = 0.2 * Квиз + 0.2 * (ДЗ1 + ДЗ2) + 0.4 * КР,
где
- Квиз – средняя оценка за все квизы.
- ДЗ1 и ДЗ2 – оценки за ДЗ1 и ДЗ2 соответственно.
- КР – оценка за контрольную работу.
Экз =
- Накопленная оценка, если она меньше или равна 7.
- 7, если Накопленная оценка больше 7.
- Оценка за устный экзамен, если прийти и сдать его.
Округление арифметическое, округляется только итоговая оценка.
Литература
- Frederick Gravetter, Larry Wallnau. Statistics for the Behavioral Sciences – базовый курс с большим количеством картинок и подробных текстовых объяснений. Прекрасно подходит для быстрого повторения интуиции и основной методологии.
- Larry Wasserman. All of Statistics: A Concise Course in Statistical Inference – хороший курс магистерского уровня, охватывающий большое количество тем из теории вероятностей и статистики. Основной фокус делается на прикладных применениях и методологии, поэтому книга содержит ровно столько математики, сколько необходимо для понимания практических аспектов. Тем не менее, качество изложенного материала на высоте: все математические утверждения доказываются и сопровождаются подробной интуицией.
- David Williams. Weighing the Odds. A Course in Probability and Statistics – суровая книжка для самых смелых. Содержит все основные темы по теории вероятностей и статистике в рамках программы для технических специальностей. Сквозная идея книги – показать связь теории вероятностей и статистики с другими разделами математики, поэтому для каждого утверждения приводятся строгие и очень подробные доказательства. Сильно расширяет общематематический кругозор, содержит много нетривиальных утверждений.