Математическая статистика
Санкт-Петербург / весна 2017, 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. 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.

Рекомендуемые знания и навыки

прослушаны курсы математического анализа, комбинаторики, теории вероятностей

R

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))

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

Ознакомительный опрос

до начала курса пройдите, пожалуйста, опрос

https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSdRU5ErHcmmjPGGpAP8P3glvNYmzQx7OoGDWGnHU-2ehaDEFA/viewform

Дата и время Название Место Материалы
13 февраля
18:30–19:50
Описательная статистика, лекция Таймс, ауд. с белыми досками слайды
13 февраля
20:00–21:20
Описательная статистика, семинар Таймс, ауд. с белыми досками слайдыфайлы
20 февраля
18:30–19:50
Точечные оценки и их свойства, лекция Таймс, ауд. с белыми досками слайдыфайлы
20 февраля
20:00–21:20
Точечные оценки и их свойства, семинар Таймс, ауд. с белыми досками слайдыфайлы
27 февраля
18:30–19:50
Доверительные интервалы, лекция Таймс, ауд. с белыми досками слайды
27 февраля
20:00–21:20
Доверительные интервалы, семинар Таймс, ауд. с белыми досками слайдыфайлы
06 марта
18:30–19:50
Лемма Неймана Пирсона. Проверка статистических гипотез, лекция Таймс, ауд. с белыми досками слайды
06 марта
20:00–21:20
Проверка статистических гипотез, семинар Таймс, ауд. с белыми досками слайдыфайлы
13 марта
18:30–19:50
Критерии согласия, лекция Таймс, ауд. с белыми досками слайды
13 марта
20:00–21:20
Семинар 5. Критерии согласия, семинар Таймс, ауд. с белыми досками слайдыфайлы
20 марта
18:30–19:50
Критерии однородности, лекция Таймс, ауд. с белыми досками слайды
20 марта
20:00–21:20
Семинар 6: Критерии однородности, лекция Таймс, ауд. с белыми досками слайдыфайлы
27 марта
18:30–19:50
Корреляционный анализ, лекция Таймс, ауд. с белыми досками слайды
27 марта
20:00–21:20
Семинар 7. Таблицы сопряжённости, корреляция, семинар Таймс, ауд. с белыми досками слайдыфайлы
03 апреля
18:30–19:50
Множественная линейная регрессия, лекция Таймс, ауд. с белыми досками слайды
03 апреля
20:00–21:20
Семинар 8. Линейная регрессия, лекция Таймс, ауд. с белыми досками слайдыфайлы
10 апреля
18:30–19:50
Робастные регрессионные модели. Бинарная регрессия, лекция Таймс, ауд. с белыми досками слайды
10 апреля
20:00–21:20
Семинар 9, семинар Таймс, ауд. с белыми досками слайдыфайлы
17 апреля
18:30–19:50
Методы ресэмплирования, лекция Таймс, ауд. с белыми досками слайды
17 апреля
20:00–21:20
Методы ресэмплирования, семинар Таймс, ауд. с белыми досками слайдыфайлы
24 апреля
18:30–19:50
Анализ выживаемости, лекция Таймс, ауд. с белыми досками слайды
24 апреля
20:00–21:20
Семинар 11, семинар Таймс, ауд. с белыми досками слайдыфайлы
03 мая
18:30–19:50
Байесовские методы, лекция Таймс, ауд. с белыми досками слайды
03 мая
20:00–21:20
Семинар 12, семинар Таймс, ауд. с белыми досками слайдыфайлы