Математическая статистика
Санкт-Петербург / весна 2016, 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, методы анализа выживаемости, 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. А также семинары и ДЗ будут сопровождаться заданиями на stepic.org.

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))

Итоговая оценка складывается из 0.44ДЗ + 0.22Семинар + 0.34Экзамен Учитываются 11 лучших ДЗ и 11 лучших семинаров. Пропуск ДЗ или семинара равен 0. При этом все задания на stepic должны быть выполнены на 100%

PS Если вы не слушали курс Теории вероятностей, вам будет сложновато

Дата и время Название Место Материалы
08 февраля
18:30–19:50
Лекция 1. Описательная статистика, лекция Таймс, ауд. с белыми досками слайды
08 февраля
20:00–21:20
Семинар 1, семинар Таймс, ауд. с белыми досками слайдыфайлы
15 февраля
18:30–19:50
Семинар 2. Точечные оценки и их свойства, семинар Таймс, ауд. с белыми досками слайдыфайлы
15 февраля
18:30–19:50
Лекция 2. Статистики первого типа. Точечные оценки и их свойства, лекция Таймс, ауд. с белыми досками слайды
20 февраля
18:30–19:50
Лекция 3. Точечные оценки для случая конечной генеральной совокупности. Доверительные интервалы, лекция Таймс, ауд. с белыми досками слайды
20 февраля
20:00–21:20
Семинар 3. Доверительные интервалы., семинар Таймс, ауд. с белыми досками слайдыфайлы
29 февраля
18:30–19:50
Лекция 4. Лемма Неймана-Пирсона. Проверка статистических гипотез, лекция Таймс, ауд. с белыми досками слайды
29 февраля
20:00–21:20
Семинар 4, семинар Таймс, ауд. с белыми досками слайдыфайлы
05 марта
18:30–19:50
Лекция 5 Критерии однородности, лекция Таймс, ауд. с белыми досками слайды
05 марта
20:00–21:20
Семинар 5, семинар Таймс, ауд. с белыми досками слайдыфайлы
14 марта
18:30–19:50
Лекция 6 Критерии согласия, лекция Таймс, ауд. с белыми досками слайды
14 марта
20:00–21:20
Семинар 6, семинар Таймс, ауд. с белыми досками слайдыфайлы
21 марта
18:30–19:50
Лекция 7 Корреляционный анализ, лекция Таймс, ауд. с белыми досками слайды
21 марта
20:00–21:20
Семинар 7, семинар Таймс, ауд. с белыми досками слайдыфайлы
28 марта
18:30–19:50
Лекция 8 Множественная линейная регрессия, лекция Таймс, ауд. с белыми досками слайды
28 марта
20:00–21:20
Семинар 8, семинар Таймс, ауд. с белыми досками слайдыфайлы
04 апреля
18:30–19:50
Лекция 9. Робастные регрессионные модели. Логит-ресгрессия, лекция Таймс, ауд. с белыми досками слайды
04 апреля
20:00–21:20
Семинар 9, семинар Таймс, ауд. с белыми досками слайдыфайлы
11 апреля
18:30–19:50
Лекция 10. Методы ресэмплирования, лекция Таймс, ауд. с белыми досками слайды
11 апреля
20:00–21:20
Семинар 10, семинар Таймс, ауд. с белыми досками слайдыфайлы
18 апреля
18:30–19:50
Лекция 11. Анализ выживаемости, лекция Таймс, ауд. с белыми досками слайды
18 апреля
20:00–21:20
Семинар 11, семинар Таймс, ауд. с белыми досками слайдыфайлы
25 апреля
18:30–19:50
Лекция 12. Байесовский подход, лекция Таймс, ауд. с белыми досками слайды
25 апреля
20:00–21:20
Семинар 12, семинар Таймс, ауд. с белыми досками слайдыфайлы
16 мая
19:00–21:00
Экзамен 16, лекция Таймс, ауд. с белыми досками Нет
26 мая
19:00–21:00
Экзамен 26, лекция Таймс, ауд. с белыми досками Нет
10 июня
19:00–21:00
Экзамен 10 июня, лекция Таймс, ауд. с белыми досками Нет
15 июня
19:00–21:00
Экзамен 15 июня, лекция Таймс, ауд. с белыми досками Нет