Магистратура
2023/2024
Статистические методы в компьютерной лингвистике
Статус:
Курс обязательный (Компьютерная лингвистика)
Направление:
45.04.03. Фундаментальная и прикладная лингвистика
Кто читает:
Школа лингвистики
Где читается:
Факультет гуманитарных наук
Когда читается:
2-й курс, 1 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Охват аудитории:
для всех кампусов НИУ ВШЭ
Преподаватели:
Хакимуллин Евгений Робертович
Прогр. обучения:
Компьютерная лингвистика
Язык:
русский
Кредиты:
3
Контактные часы:
32
Программа дисциплины
Аннотация
Курс излагает теоретические основы статистических методов, применяемых в компьютерной лингвистике, а также их особенности применения в практических задачах. Помимо методов, используемых для классификации сущностей (например, Байесовский подход), даются основы планирования, проведения и оценки результатов экспериментальных исследований.
Цель освоения дисциплины
- В результате изучения курса студенты должны овладеть методами математической статистики применительно к задачам компьютерной лингвистики.
Планируемые результаты обучения
- Знает основные формулы для вероятностей случайных событий.
- Знает основные понятия математической статистики, основные теоретические законы распределения случайных величин; общие принципы построения доверительных интервалов для параметров известных распределений, принципы проверки статистических гипотез;
- умеет решать задачи по теории вероятности
- владеет методами теории вероятности для решения конкретных задач.
- знать основные формулы для вероятности событий
- Умеет решать задачи анализа известных вероятностых распределений и непараметрическую задачу математической статистики
- владеет методами моделирования значений случайных величин
- Знать точечный и доверительный подходы неизвестных параметров распределения, свойства точечных и доверительных оценок, методы анализа полученных оценок.
- Умеет решать параметрическую задачу точечного и интервального оценивания.
- Знает основные понятия проверки статистических гипотез, наиболее практически значимые критерии согласия Пирсона, Колмогорова, параметрические критерии Неймана-Пирсона.
- Умеет применять изученные критерии для проверки гипотез по конкретным наблюдениям, а также определять их мощность.
Промежуточная аттестация
- 2023/2024 учебный год 1 модуль0.3 * Дмашние задания + 0.3 * Работа на семинарах + 0.4 * Экзамен
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Энатская, Н. Ю. Математическая статистика и случайные процессы : учебное пособие для вузов / Н. Ю. Энатская. — Москва : Издательство Юрайт, 2023. — 201 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-9916-9808-5. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/512082 (дата обращения: 28.08.2023).
- Энатская, Н. Ю. Математическая статистика и случайные процессы : учебное пособие для среднего профессионального образования / Н. Ю. Энатская. — Москва : Издательство Юрайт, 2023. — 201 с. — (Профессиональное образование). — ISBN 978-5-534-04472-0. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/512084 (дата обращения: 28.08.2023).
- Энатская, Н. Ю. Теория вероятностей и математическая статистика : учебник и практикум для среднего профессионального образования / Н. Ю. Энатская, Е. Р. Хакимуллин. — Москва : Издательство Юрайт, 2023. — 399 с. — (Профессиональное образование). — ISBN 978-5-534-11917-6. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/511816 (дата обращения: 28.08.2023).
- Энатская, Н. Ю. Теория вероятностей и математическая статистика для инженерно-технических направлений : учебник и практикум для вузов / Н. Ю. Энатская, Е. Р. Хакимуллин. — Москва : Издательство Юрайт, 2023. — 399 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-02662-7. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/511231 (дата обращения: 28.08.2023).
Рекомендуемая дополнительная литература
- Курс теории вероятностей : учебник для вузов, Гнеденко, Б. В., 2011
- Элементарное введение в теорию вероятностей, Гнеденко, Б. В., 2016