Statistics 4mr 2021-22 — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
м (лекция 10)
м (лекция 11)
Строка 115: Строка 115:
 
==== Лекция 10. MDE ====
 
==== Лекция 10. MDE ====
 
[https://youtu.be/sufwhXz-0Co Запись лекции]
 
[https://youtu.be/sufwhXz-0Co Запись лекции]
 +
 +
==== Лекция 11. Anova ====
 +
[https://youtu.be/A_IFVLzqpts Запись лекции]
 +
 +
 
== Полезные источники в перемешку ==
 
== Полезные источники в перемешку ==
  

Версия 10:08, 8 декабря 2021

О курсе

Youtube-канал с лекциями

Оценивание

UoL = Экзамен * 0.7 + Письменная (или курсовая) работа * 0.3

Итоговая оценка = Экзамен * 0.5 + 0.3 * Контрольная работа + 0.2 * Домашняя работа

Module 1

(1 lecture + 1 class per group X 7 weeks)

  • Bootstrap
  • Welch test
  • Mann-Whitney test
  • CUPED
  • Difference in Difference estimator
  • Matching
  • Multiple comparison corrections

Module 2

(1 lecture + 1 class per group X 8 weeks)

  • Sampling
  • Sample size calculation
  • Contingency tables, Chi-squared tests
  • ANOVA, ANCOVA
  • Partial correlation

Module 3

(1 lecture + 1 class per group X 11 weeks)

  • Discriminant analysis
  • Logit
  • PCA
  • Factor analysis
  • Cluster analysis, Dendrogramms
  • Conjoint Analysis
  • Multidimensional scaling

Литература

Вспоминаем тервер и матстат

Книжки попроще

  • Frederick Gravetter, Larry Wallnau. Statistics for the Behavioral Sciences
  • Феллер В. Введение в теорию вероятностей и её приложения

Посложнее

  • Larry Wasserman. All of Statistics: A Concise Course in Statistical Inference
  • David Williams. Weighing the Odds. A Course in Probability and Statistics
  • Ширяев А.Н. Вероятность - 1 .

Советы от UoL

  • Malhotra, N.K. D.F. Birks and P.A. Wills Marketing Research, Pearson, fourth edition

Боевой листок

Лекция 1. Наивный bootstrap, bootstrap t-статистики, bootstrap в bootstrap

Запись лекции

Полезно почитать:

Тетрадка с семинара:

Лекция 2. Дикий bootstrap, парный bootstrap, пуассоновский bootstrap

Запись лекции

Полезно почитать:

Тетрадка с семинара:

Лекция 3. Ещё немного про бутстрэп, тест Уэлча

Запись лекции

Тетрадка с семинара:

Лекция 4. Манн Уитни, CUPED

Запись лекции

Полезно почитать:

Тетрадка с семинара:

Лекция 5. CUPED, DND

Запись лекции

Тетрадка с семинара:

Лекция 6. Мэтчинг

Запись лекции

Тетрадка с семинара:

Лекция 7. Поправка Бонферрони

Запись лекции

Тетрадка с семинара:

Лекция 8. Sampling

Запись лекции

Лекция 9. Стратификация, вычисление размера выборки

Запись лекции

Лекция 10. MDE

Запись лекции

Лекция 11. Anova

Запись лекции


Полезные источники в перемешку

General AB:

Bootstrap:

Робастные ошибки в регрессии:

CUPED + CUPAC:

Оригинальная статья, на CUPED можно смотреть как на две подряд применённых регрессии :)

Де-факто: признак генерируется любым алгоритмом машинного обучения, затем множественная регрессия с кластер-робастными стандартными ошибками.


Linearization + Delta-method:


Эффекты воздействия:

  • Рубен Ениколопоп, Эффекты воздействия. Мэтчинг, propensity score.
  • Matheus Facure, Causal inference for Brave and True. Инструментальные переменные, мэтчинг, RDD и прочие попытки выяснить причинно-следственные связи на неэкспериментальных данных. С мемасиками и в питоне.