Математическая статистика
Санкт-Петербург / весна 2019, 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.

Оценка ДЗ, семинаров и экзамена производится по 50-балльной шкале, итоговая оценка приводится к 5-балльной шкале по следующему правилу:

46.0 баллов и больше - 5

36.0-45.9 баллов - 4

28.0-35.9 баллов - 3

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

Ноутбук

Для семинаров нужен ноутбук, удобнее заранее установить R и RStudio, чтобы не тратить время на занятии.

Дата и время Название Место Материалы
12 февраля
18:30–19:50
Описательная статистика, лекция Таймс, ауд. с чёрными досками слайды
12 февраля
20:00–21:20
Семинар №1, семинар Таймс, ауд. с чёрными досками слайдыфайлы
19 февраля
18:30–19:50
Точечные оценки и их свойства, лекция Таймс, ауд. с чёрными досками слайды
19 февраля
20:00–21:20
Семинар №2, семинар Таймс, ауд. с чёрными досками слайдыфайлы
26 февраля
18:30–19:50
Доверительные интервалы. Стратифицированные выборки, лекция Таймс, ауд. с чёрными досками слайды
26 февраля
20:00–21:20
Семинар №3, семинар Таймс, ауд. с чёрными досками слайдыфайлы
05 марта
18:30–19:50
Статистические гипотезы, лекция Таймс, ауд. с чёрными досками слайды
05 марта
20:00–21:20
Семинар №4, семинар Таймс, ауд. с чёрными досками слайдыфайлы
12 марта
18:30–19:50
Критерии согласия, лекция Таймс, ауд. с чёрными досками слайды
12 марта
20:00–21:20
Семинар №5, семинар Таймс, ауд. с чёрными досками слайдыфайлы
19 марта
18:30–19:50
Критерии однородности, лекция Таймс, ауд. с чёрными досками слайды
19 марта
20:00–21:20
Семинар №6, семинар Таймс, ауд. с чёрными досками слайдыфайлы
26 марта
18:30–19:50
Корреляционный анализ, лекция Таймс, ауд. с чёрными досками слайды
26 марта
20:00–21:20
Семинар №7, семинар Таймс, ауд. с чёрными досками слайдыфайлы
02 апреля
18:30–19:50
Множественная линейная регрессия, лекция Таймс, ауд. с чёрными досками слайды
02 апреля
20:00–21:20
Семинар №8, семинар Таймс, ауд. с чёрными досками слайдыфайлы
09 апреля
18:30–19:50
Робастные регрессионные модели. Логистическая регрессия, лекция Таймс, ауд. с чёрными досками слайды
09 апреля
20:00–21:20
Семинар №9, семинар Таймс, ауд. с чёрными досками слайдыфайлы
16 апреля
18:30–19:50
Методы ресемплирования, лекция Таймс, ауд. с чёрными досками слайды
16 апреля
20:00–21:20
Семинар №10, семинар Таймс, ауд. с чёрными досками слайдыфайлы
23 апреля
18:30–19:50
Анализ выживаемости, лекция Таймс, ауд. с чёрными досками слайды
23 апреля
20:00–21:20
Семинар №11, семинар Таймс, ауд. с чёрными досками слайдыфайлы
30 апреля
18:30–19:50
Байесовские методы, лекция Таймс, ауд. с чёрными досками Нет
30 апреля
20:00–21:20
Семинар №12, лекция Таймс, ауд. с чёрными досками Нет
14 мая
18:30–21:20
Экзамен, день 1, лекция Таймс, ауд. с чёрными досками Нет
21 мая
18:30–21:20
Экзамен, день 2, лекция Таймс, ауд. с чёрными досками Нет
28 мая
18:30–21:20
Экзамен, день 3, лекция Таймс, ауд. с чёрными досками Нет