Магистратура
2023/2024
Стохастические модели
Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»
Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»
Статус:
Курс обязательный (Интеллектуальный анализ данных)
Направление:
01.04.02. Прикладная математика и информатика
Когда читается:
1-й курс, 3, 4 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Охват аудитории:
для всех кампусов НИУ ВШЭ
Преподаватели:
Колданов Александр Петрович
Прогр. обучения:
Интеллектуальный анализ данных
Язык:
русский
Кредиты:
6
Контактные часы:
60
Программа дисциплины
Аннотация
Программа курса «стохастические модели» для образовательной программы «Интеллектуальный анализ данных» уровень магистр. Целью освоения дисциплины является развитие способностей к профессиональному применению вероятностных и статистических методов анализа данных в экономической сфере, страховании и бизнесе, а так же развитие компетенций в области математических методов и информационных технологий.
Цель освоения дисциплины
- Целями освоения дисциплины является развитие способностей к профессиональному применению вероятностных и статистических методов анализа данных в экономической сфере, страховании и бизнесе, а так же развитие компетенций в области математи-ческих методов и информационных технологий. В процессе освоения дисциплины сту-дент приобретает способности описывать проблемы и ситуации профессиональной дея-тельности, используя язык и аппарат математических и компьютерных наук.
Планируемые результаты обучения
- Знать вероятностные модели. Изучить характеристики случайных величин.
- Знать классические подходы к построению вероятностных моделей:
- Изучить и уметь применять критерии согласия. Разбираться в моделировании случайных величин
- Изучить методы статистического анализа сетевой модели фондового рынка
- Изучить теорию Вальда построения оптимальных статистических решений
- Изучить теорию Лемана различения N гипотез
- Уметь проверять статистические гипотезы. Знать современные направления проверки статистических гипотез
Содержание учебной дисциплины
- Вероятностные модели. Характеристики случайных величин.
- Классические подходы к построению вероятностных моделей
- Критерии согласия и моделирование случайных величин.
- Проверка гипотез. Современные направления.
- Теория риска и статистических решений.
- Теория Лемана различения N гипотез
- Статистический анализ сетевой модели фондового рынка
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Сборник задач по высшей математике для экономистов, Аналитическая геометрия. Линейная алгебра. Математический анализ. Теория вероятностей. Математическая статистика. Линейное программирование : учебное пособие, под ред. проф. В. И. Ермакова, 575 с., , 2003
- Теория вероятностей и математическая статистика, учебник, 2-е изд., 472 с., Балдин, К. В., Башлыков, В. Н., Рукосуев, А. В., 2018
- Теория вероятностей и математическая статистика, учебник, 3-е изд., перераб. и доп., 551 с., Кремер, Н. Ш., 2012
- Теория вероятностей и математическая статистика, учебник, 302 с., Колемаев, В. А., Калинина, В. Н., 2001
- Теория вероятностей и математическая статистика. Базовый курс с примерами и задачами, учебное пособие, под ред. А. И. Кибзуна, 224 с., Кибзун, А. И., Горяинова, Е. Р., Наумов, А. В., Сиротин, А. Н., 2002
Рекомендуемая дополнительная литература
- Теория вероятностей, математическая статистика, учебное пособие, 328 с., Бочаров, П. П., Печенкин, А. В., 1998