Теория вероятностей 2016/2017 (пилотный поток) — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
(Новая страница: «== Преподаватели и учебные ассистенты == {| class="wikitable" style="text-align:center" |- ! Группа !! БПМИ151 !! БПМ…»)
 
Строка 23: Строка 23:
  
 
== Лекции ==
 
== Лекции ==
'''Предупреждение:''' конспекты делаются студентами. Возможны различные опечатки и недочёты.
+
[https://github.com/hse-ami/lectures/blob/master/probability-theory/probability-theory.pdf '''Здесь'''] можно найти конспекты лекций и семинаров 151 группы. '''Предупреждение:''' конспекты ведутся студентами. Возможны различные опечатки и недочёты.
  
[https://github.com/hse-ami/lectures/blob/master/probability-theory-lectures/probability-theory-lectures_01_%5B09.09.2016%5D.pdf '''Лекция 1'''] (09.09.2016). Организационные моменты. Предмет теории вероятностей. Вероятностное
+
'''Лекция 1''' (09.09.2016). Организационные моменты. Предмет теории вероятностей. Вероятностное пространство. Вероятность и её простейшие свойства. Классическая модель. Примеры классических моделей. Условная вероятность. Формула полной вероятности.
пространство. Вероятность и её простейшие свойства. Классическая модель. Примеры классических моделей. Условная вероятность. Формула полной вероятности.
+
  
[https://github.com/hse-ami/lectures/blob/master/probability-theory-lectures/probability-theory-lectures_02_%5B16.09.2016%5D.pdf '''Лекция 2'''] (16.09.2016). Задача о сумасшедшей старушке. Задача об удачливом студенте. Теорема
+
'''Лекция 2''' (16.09.2016). Задача о сумасшедшей старушке. Задача об удачливом студенте. Теорема Байеса. Независимость: для двух событий, попарная и по совокупности. Случайные величины в дискретных вероятностных пространствах.
Байеса. Независимость: для двух событий, попарная и по совокупности. Случайные величины в дискретных вероятностных пространствах.
+
  
== Конспекты семинаров группы 151 ==
+
'''Лекция 3''' (23.09.2016). Распределение случайной величины. Примеры распределений. Независимость случайных величин. Математическое ожидание. Свойства математического ожидания. Дисперсия. Ковариация. Их свойства. Неравенства Маркова и Чебышёва.
[https://github.com/hse-ami/lectures/blob/master/probability-theory-seminars/probability-theory-seminars_01_%5B09.09.2016%5D.pdf '''Семинар 1'''] от 09.09.2016
+
 
+
[https://github.com/hse-ami/lectures/blob/master/probability-theory-seminars/probability-theory-seminars_02_%5B16.09.2016%5D.pdf '''Семинар 2'''] от 16.09.2016
+

Версия 19:28, 4 октября 2016

Преподаватели и учебные ассистенты

Группа БПМИ151 БПМИ152
Лектор Шабанов Дмитрий Александрович
Семинарист Шабанов Дмитрий Александрович Наумов Алексей Александрович
Ассистент Полина Кириченко Алексей Космачев

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".

Итоговая оценка высчитывается следующим образом: Оитог = 0.3 * ОКР + 0.3 * Околлоквиум + 0.1 * ОДЗ + 0.3 * Оэкзамен

На данный момент автоматов не предусмотрено.

Лекции

Здесь можно найти конспекты лекций и семинаров 151 группы. Предупреждение: конспекты ведутся студентами. Возможны различные опечатки и недочёты.

Лекция 1 (09.09.2016). Организационные моменты. Предмет теории вероятностей. Вероятностное пространство. Вероятность и её простейшие свойства. Классическая модель. Примеры классических моделей. Условная вероятность. Формула полной вероятности.

Лекция 2 (16.09.2016). Задача о сумасшедшей старушке. Задача об удачливом студенте. Теорема Байеса. Независимость: для двух событий, попарная и по совокупности. Случайные величины в дискретных вероятностных пространствах.

Лекция 3 (23.09.2016). Распределение случайной величины. Примеры распределений. Независимость случайных величин. Математическое ожидание. Свойства математического ожидания. Дисперсия. Ковариация. Их свойства. Неравенства Маркова и Чебышёва.