Математическая статистика 2 2025/2026

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск

Преподаватели и учебные ассистенты

1-ый модуль

Группа МОП231 МОП232 МОП233 МОП234 КНАД
Лектор Пучкин Никита Андреевич
Семинарист Никита Пучкин Марина Шешукова Егор Гладин Константин Яковлев Михаил Михайлов
Ассистенты Артем Потарусов
Катасонов Евгений
Алина Ладысева
Алексей Воронко
Вероника Аксененко
Елисей Шинкарев
Илья Вдовец
Вера Слипченко
Михаил Тищенко
Группа в Telegram Группа 231 Группа 232 Группа 233 Группа 234 КНАД
Чат курса в Telegram

Организационные моменты

Правила игры

Оценка за курс вычисляется по формуле

Оитог = 0.1 * ТДЗ1 + 0.1 * ПДЗ1 + 0.3 * КР + 0.2 * БДЗ + 0.3 * Э,

где

  • ТДЗ1 — оценка за теоретические домашние задания в первом модуле;
  • ПДЗ1 — оценка за практические домашние задания в первом модуле;
  • КР — оценка за контрольную работу;
  • БДЗ - оценка за большое домашнее задание во втором модуле;
  • Э — оценка за письменный экзамен.

Округляется только итоговый балл. Правило округления стандартное (арифметическое).

Ведомость с оценками

231 232 233 234 КНАД

Ссылки на классрум

231 232 233 234 КНАД

Материалы

Обновляемый конспект лекций

Семинары (листочки)

Записи лекций и семинаров

Рукописные конспекты лекций и семинаров

Домашние задания

Домашнее задание №1 (теоретическое), дедлайн - 24.09, 23:59
Домашнее задание №2 (практическое), дедлайн - 5.10, 23:59
Домашнее задание №3 (теоретическое), дедлайн - 17.10, 23:59

Каждому студенту даётся 5 дней отсрочки на все домашние задания, которые можно потратить как удобно (можно, например, потратить все на одно ДЗ или на несколько разных). Также есть 3 микроотсрочки на 15 минут. Несданное или сданное слишком поздно (в этом случае оно оценивается нулём баллов) ДЗ не расходует дни отсрочки.

Список рекомендуемой литературы

Учебники

  • Ивченко Г. И., Медведев Ю. И., "Введение в математическую статистику", М.: Издательство ЛКИ, 2010.
  • Y. Tille, "Sampling and estimation from finite populations", Hoboken, NJ: Wiley, 2020.
  • Wasserman L. A., "All of Statistics: A Concise Course in Statistical Inference", Springer New York, 2003.
  • Särkkä S., Svensson L., "Bayesian Filtering and Smoothing", 2nd edition, Cambridge University Press, 2023.