Математическая статистика 2022/2023 (основной поток)
Содержание
Преподаватели и учебные ассистенты
Группа | БПМИ213 | БПМИ215 | БПМИ216 | БПМИ217 | БПМИ218 | БПМИ219 | БПМИ2110 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
Лектор | Дарина Двинских | ||||||
Семинарист | Павел Захаров | Денис Ракитин | Денис Богуцкий | Артур Гольдман | Дарина Двинских | Илья Левин | Евгений Лагутин |
Ассистент(ы) | Василевская Юлия | Ульяна Виноградова Бойков Алексей |
Ершов Иван Гринев Тимофей |
Кирилл Тамогашев Кирилл Королев |
Иевлева Александра Анастасия Безрукова |
Тимофей Грицаев Максимов Ян |
Антон Бельский Варвара Руденко |
Группа в телеграмме | Группа 213 | Группа 215 | [ Группа 216] | Группа 217 | Группа 218 | [ Группа 219] | [ Группа 2110] |
Организационные моменты
Правила игры
Оценка за курс складывается из нескольких факторов:
- Одна контрольная работа (письменная, ориентировочно после 3-го модуля);
- Два коллоквиума;
- Домашние задания. В среднем, на каждом семинаре будут выдавать по 2-3 задачи для самостоятельного решения, которые будет нужно письменно сдавать ассистентам;
- Письменный экзамен;
Округляется только итоговый балл.
- Оценка высчитывается по следующей формуле:
Оитог = 0.2 * ОКР + 0.15 * Околлоквиум 1 + 0.15 * Околлоквиум 2 + 0.2 * ОДЗ + 0.3 * Оэкзамен.
Ведомость с оценками
213 | 215 | 216 | 217 | 218 | 219 |
---|
Контрольные работы
Правила игры
Сводка
Коллоквиумы
Как проходят
В билетах будут два теоретических вопроса из программы курса (списка вопросов к коллоквиуму). При подготовке не разрешено ничем пользоваться. За коллоквиум можно набрать 10 баллов: билет - 6 балла, общение с экзаменатором - 4 балла. Экзаменатор может задавать как теоретические вопросы, так и давать задачи.
Сводка
Материалы
Лекции
- Вводная лекция, мотивация
- Метрика качества точечных оценок. Сравнение оценок: Байесовский, минимаксный и равномерные подходы. Bias-variance decomposition. Несмещенные и состоятельные оценки. (Лагутин)
- Сравнение оценок в равномерном подходе. Оптимальные оценки. Регулярные семейства (Ивченко-Медведев)
- Неравенство Рао-Крамера, информация Фишера, эффективная оценка (Ивченко-Медведев)
- Доказательство неравенство Рао-Крамера и сверхэффективные оценки (Ивченко-Медведев)
- Метод максимального правдоподобия
- Асимптотические свойства оценки максимального правдоподобия, экспоненциальные семейства, вогнутость функции правдоподобия для экспоненциального семейства https://davidrosenberg.github.io/ttml2021fall/background/conditional-expectation-notes.pdf
- Условное матожидание
Конспект лекций с пилотного потока:
Домашние задания
Дедлайн сдачи домашнего задания строгий. Разрешено сдать одно домашнее задание после дедлайна, но об этом нужно предварительно сообщить ассистенту.
Список ДЗ
Список рекомендуемой литературы
- Ивченко Г. И., Медведев Ю. И., Введение в математическую статистику (ссылка);
- М. Б. Лагутин Наглядная математическая статистика (ссылка);
- Бородин А. Н., Элементарный курс теории вероятностей и математической статистики(ссылка);
- Боровков А. А., Математическая статистика (ссылка);
- Larry A. Wasserman All of Statistics: A Concise Course in Statistical Inference (ссылка);
- Натан А. А., Горбачев О. Г., Гуз С. А., Математическая статистика (ссылка);
- Ушаков В. Г., конспекты лекций по математической статистике (ВМК МГУ, ссылка);
- Пучкин Н., конспекты лекций по статистической теории обучения (отсюда можно взять неравенства концентрации, ссылка).
Курсы
- Zhou Fan (Stanford University) ссылка;
- Philippe Rigollet (MIT) ссылка;
- Larry Wasserman (Carnegie Mellon University) ссылка;
Страницы прошлых лет
Предупреждение: программа курса значительно изменилась по сравнению с прошлыми годами.