Statistics of Stochastic Processes — различия между версиями
(→Домашние работы) |
(→Почти наверное план курса) |
||
| Строка 7: | Строка 7: | ||
! Тема !! Преподаватель !! Занятия !! Материалы !! Ключи !! Домашняя работа | ! Тема !! Преподаватель !! Занятия !! Материалы !! Ключи !! Домашняя работа | ||
|- | |- | ||
| − | | Введение в случайные процессы || Евгений || 1, 2 || [https://www.sharelatex.com/read/hhdsmwtspzsv Задачи 1] || Марковский момент, процесс Пуассона, Винеровский процесс || | + | | Введение в случайные процессы || Евгений || 1, 2 || [https://www.sharelatex.com/read/hhdsmwtspzsv Задачи 1] || Марковский момент, процесс Пуассона, Винеровский процесс || Выдана 29.01, система AnyTask |
|- | |- | ||
| Методы обнаружения разладки || Алексей|| 3, 4 || || || | | Методы обнаружения разладки || Алексей|| 3, 4 || || || | ||
Версия 17:35, 29 января 2018
Преподаватели: Алексей Артемов, Евгений Егоров
Контакты: чат курса в телеграмме https://t.me/joinchat/A6_aGBKpCDjEFi7HQDednw
Почти наверное план курса
| Тема | Преподаватель | Занятия | Материалы | Ключи | Домашняя работа |
|---|---|---|---|---|---|
| Введение в случайные процессы | Евгений | 1, 2 | Задачи 1 | Марковский момент, процесс Пуассона, Винеровский процесс | Выдана 29.01, система AnyTask |
| Методы обнаружения разладки | Алексей | 3, 4 | |||
| Линейные модели: ARIMA, GARCH | Евгений | 5, 6 | |||
| Нелинейные модели: RNN, LSTM | Алексей | 7, 8 | |||
| Байесовская фильтрация | Евгений | 9, 10 | |||
| Large-Scale MCMC | Евгений | 11 |
Домашние работы
Оценки и обсуждение работ в анитаске, http://anytask.org/course/275
Инвайт: 0LhiZhE
О способе сдаче каждой домашней работы будет сообщено при её выдаче.
Система оценок
Блокирующие условия (суммируются):
- оценка "отлично" может быть получена при условии посещения студентом не менее 60% лекций
- оценка "отлично" может быть получена автоматом при условии "отличной" накопленной оценки и не менее 6 дополнительных баллов
Результирующая оценка по дисциплине рассчитывается по формуле:
O_итог=0.8 * O_ накопл + 0.2 * O_экз
Накопленная и итоговая оценки, участвующие в этой формуле, округляются арифметически.
Накопленная оценка рассчитывается по формуле:
O_накопл=0.75 * O_дз + 0.25 * O_самост
Оценка за домашние задания рассчитывается как среднее значение оценок за все выданные домашние задания. Оценка за самостоятельную работу рассчитывается как среднее значение оценок за все проверочные работы, проведённые на семинарских занятиях. В конце семестра разрешается переписать все самостоятельные работы, пропущенные по уважительной причине.
Дополнительные баллы выставляются за выполнение дополнительных частей домашних заданий, имеющих повышенную сложность и не участвующих при выставлении накопленной оценки.
