Математическая статистика

Санкт-Петербург, весна 2013

Описание

Цель курса — научить правильно применять методы математической статистики к различным прикладным задачам.

Преподаватели

Список лекций

Доверительные интервалы

Доверительные интервалы, приближенные (асимптотические) доверительные интервалы, точные доверительные интервалы для параметров нормально распределенной ген.совокупности.

Критерии согласия для простых и сложных гипотез

Критерий Пирсона, критерий Колмогорова, критерий омега квадрат. Проверка независимости двух номинальных признаков, таблицы сопряженности, критерий хи-квадрат, критерий Фишера.

Критерии однородности для нормально распределенных генеральных совокупностей

Критерии однородности для нормально распределенных генеральных совокупностей: критерий Фишера, критерий Стьюдента. Однофакторный дисперсионный анализ.

Непараметрические критерии однородности

Непараметрические критерии однородности. Критерии Манна-Уитни, Вилкоксона, Колмогорова-Смирнова и др. Критерии о независимости, коэффициенты корреляции Пирсона, Кендала, Спирмана.

Бутстреп

Метод складного ножа. Бутсреп. Свойства сценка доверительнх интервалов на основе бутстрепа. Проверка статистических гипотез с помощью бутстреп.

Байесовский подход

Философия байесовского подхода. Байесовский подход к оцениванию параметров. Свойства оценок. Виды априорных распределений, выбор априорного распределения. Байесовский подход к проверке простых и сложных гипотез. Достоинства и недостатки байесовского подхода.