Математическая статистика
Санкт-Петербург / весна 2015, посмотреть все семестры

В рамках курса будут рассмотрены основы математической статистики, а также современные методы прикладной статистики. Цель курса — научить правильно применять методы математической статистики к различным прикладным задачам.

Каждая лекция сопровождается семинаром, на котором рассматриваются задачи по теме лекции, а также домашним заданием. Семинарские и домашние задания выполняются на языке R. С основными функциями R, необходимыми для решения поставленных задач, слушатели знакомятся на семинарах и самостоятельно. В рамках семинарских и домашних заданий слушатели будут исследовать границы применимости статистических методов. Домашние задания также включают реальные практические задачи.

В рамках курса освещаются следующие темы:

описательная статистика, точечные и интервальные оценки и их свойства, проверка статистических гипотез:критерии согласия, параметрические и непараметрические методы, критерии однородности и независимости, однофакторный дисперсионный анализ, множественная линейная регрессия, робастные регрессионные модели, бинарная регрессия, методы ресэмплирования, байесовские методы

Отчетность: семинары, домашние задания и экзамен в форме защиты некоторой прикладной задачи. Итоговый балл складывается из оценок за семинары, домашние задания и экзамен.

ДЗ и семинары должны быть оформлены с помощью rmarkdown.

Где взять R: 1. Скачать сам R: http://www.r-project.org (тут можно скачать и пакеты, но удобнее это делать через Rstudio) 2. Скачать Rstudio http://www.rstudio.com 3. Скачать и установить пакет rmarkdown: http://rmarkdown.rstudio.com/ (install.packages(rmarkdown))

Дата и время Название Место Материалы
19 февраля
18:30–19:50
Лекция 1. Описательная статистика, лекция ФМЛ 239, Актовый зал слайдывидео
19 февраля
20:00–21:20
Семинар 1, семинар ФМЛ 239, Актовый зал слайдыфайлы, другие
26 февраля
18:30–19:50
Лекция 2. Статистики первого типа. Точечные оценки и их свойства, лекция ФМЛ 239, Актовый зал слайдывидео
26 февраля
20:00–21:30
Семинар 2, семинар ФМЛ 239, Актовый зал слайды
05 марта
18:30–19:50
Лекция 3. Доверительные интервалы, лекция ФМЛ 239, Актовый зал слайдывидео
05 марта
20:00–21:20
Семинар 3. Доверительные интервалы, семинар ФМЛ 239, Актовый зал слайдыфайлы
12 марта
18:30–19:50
Лекция 4 Лемма Неймана-Пирсона. Проверка статистических гипотез, лекция ФМЛ 239, 25 ауд. слайдывидео
12 марта
20:00–21:20
Семинар 4, семинар ФМЛ 239, 25 ауд. слайдыфайлы
19 марта
18:30–19:50
Критерии однородности, лекция ФМЛ 239, 25 ауд. слайдывидео
19 марта
20:00–21:20
Семинар 5, семинар ФМЛ 239, Актовый зал слайдыфайлы
26 марта
18:30–19:50
Критерии согласия, лекция ФМЛ 239, Актовый зал слайдывидео
26 марта
20:00–21:20
Семинар 6, семинар ФМЛ 239, Актовый зал слайдыфайлы
02 апреля
18:30–19:50
Корреляционный анализ, лекция ФМЛ 239, 25 ауд. слайдывидео
02 апреля
20:00–21:00
Семинар 7, семинар ФМЛ 239, Актовый зал слайдыфайлы
09 апреля
18:30–19:50
Множественная линейная регрессия, лекция ФМЛ 239, 25 ауд. слайдывидео
09 апреля
20:01–21:21
Семинар 8, семинар ФМЛ 239, Актовый зал слайдыфайлы
10 апреля
18:45–20:05
Робастные регрессионные модели. Логит-регрессия, лекция ФМЛ 239, 25 ауд. слайдывидео
10 апреля
20:00–21:20
Семинар 9, семинар ФМЛ 239, Актовый зал слайдыфайлы
16 апреля
18:30–19:50
Методы ресэмплирования, лекция ФМЛ 239, Актовый зал слайдывидео
16 апреля
20:00–21:20
Семинар 10, семинар ФМЛ 239, Актовый зал слайдыфайлы
23 апреля
18:30–19:50
Анализ выживаемости, лекция ФМЛ 239, 25 ауд. слайдывидео
23 апреля
20:00–21:20
Анализ выживаемости, семинар ФМЛ 239, Актовый зал слайдыфайлы
30 апреля
18:30–19:50
Байесовский подход, лекция ФМЛ 239, 25 ауд. слайдывидео
30 апреля
20:00–21:20
Семинар 12, семинар ФМЛ 239, Актовый зал слайдыфайлы