Теория вероятностей и математическая статистика, фэн, 2020-2021 — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
Строка 51: Строка 51:
 
*[https://youtu.be/QJOZRgQowVM  Классическое определение вероятности. Задача о счастливом билете.]
 
*[https://youtu.be/QJOZRgQowVM  Классическое определение вероятности. Задача о счастливом билете.]
 
*[https://youtu.be/BZO3GPkWbas Теорема сложения]
 
*[https://youtu.be/BZO3GPkWbas Теорема сложения]
 +
 +
Посмотрите материалы семинаров:
 +
 +
*[https://www.youtube.com/watch?v=5WWa0V5_htQ Эпизод 1. Теория множеств для чайников]
  
 
Решите самостоятельно задачи (если всерьёз надумали учиться:)):
 
Решите самостоятельно задачи (если всерьёз надумали учиться:)):

Версия 21:56, 7 сентября 2020

Общая информация

Официальная программа курса

Что делать студентам, не имеющим возможности посещать занятия?

Хорошая новость: студенты, обучающиеся дистанционно, не пострадают будут страдать не меньше остальных :) Ссылки на видео лекций, включая первую, будут появляться на этой странице. Будут также доступны видео с семинарами для базового и исследовательского потока.

Таблица с оценками

Таблица с фамилиями и почтами ассистентов по группам]

Основная литература

  • Алексей Шведов, Теория вероятностей и математическая статистика: пособие для вузов
  • Алексей Шведов, Теория вероятностей и математическая статистика - 2 (промежуточный уровень) : учеб. пособие
  • Борзых Д. А., Теория вероятностей и математическая статистика в задачах: Более 360 задач и упражнений
  • Blitzstein, Hwang, курс Statistics 110: книга, видеолекции, листки с упражнениями, теория вероятностей до статистики, но с MCMC и упражнениями в R.

Дополнительная литература

  • Dekking, Modern introduction to probability and statistics. Учебник, упражнения в конце каждой главы.
  • Kelbert, Suhov, Probability and statistics by example. Задачи Кембриджских тривиумов с подробными решениями. Кельберт, Сухов, Вероятность и статистика в примерах и задачах.
  • Наталья Чернова, Теория вероятностей.

У Черновой менее популярное определение функции распределения, $F(t)=P(X<t)$, в нашем курсе мы используем $F(t)=P(X\leq t)$, будьте аккуратны.

  • Наталья Чернова, Математическая статистика
  • Williams, Weighing the odds, Учебник с кучей красивых примеров, для начинающих изучать вероятности с нуля, но довольно требовательный к читателю.
  • Grimmett and Stirzaker, Probability and Random Processes
  • Grimmett, One thousand exercises in probability

Материалы к курсу

Если есть подозрение на опечатку-ошибку в материалах кр-видео, то поднимите запрос. Укажите, где конкретно ошибка и в чём её суть.

Первый семестр

1 сентября. Основные понятия теории вероятностей. Дискретное вероятностное пространство.

Разберите теоретический материал лекций:

Посмотрите материалы семинаров:

Решите самостоятельно задачи (если всерьёз надумали учиться:)):

8 сентября. Независимость событий. Формула полной вероятности. Формула Байеса.

Видео "Теорема Байеса", от студентов прошлого года