Математическая статистика, весна 2017

Описание

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. 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 и сконвертированы в html или pdf. ДЗ и семинары сопровождаются вопросами-заданиями на stepic.org.

Итоговая оценка складывается из 0.44ДЗ + 0.22Семинар + 0.34Экзамен Учитываются 11 лучших ДЗ и 11 лучших семинаров. Пропуск ДЗ или семинара равен 0.

R

Где взять R

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

Документация для R: https://cran.r-project.org/doc/manuals/R-intro.pdf