• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Магистратура 2023/2024

Прикладная статистика для анализа данных

Лучший по критерию «Полезность курса для Вашей будущей карьеры»
Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»
Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»
Статус: Курс обязательный
Направление: 01.04.02. Прикладная математика и информатика
Когда читается: 1-й курс, 3, 4 модуль
Формат изучения: с онлайн-курсом
Онлайн-часы: 20
Охват аудитории: для своего кампуса
Прогр. обучения: Машинное обучение и высоконагруженные системы
Язык: русский
Кредиты: 6
Контактные часы: 28

Программа дисциплины

Аннотация

В ходе курса слушатели узнают основные концепции, используемые в математической статистике, научатся проверять гипотезы, строить доверительные интервалы, оценивать неизвестные параметры, а также познакомяться с современными пайплайнами для проведения АБ-тестирования.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Освоить основные инструменты математической статистики, используемые в работе аналитика.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Умеем работать с нормальными случайными величинами.
  • Понимаем закон больших чисел и разные виды сходимостей.
  • Понимаем ЦПТ и разные виды сходимостей.
  • Разобраться с распределением среднего.
  • Умеем проверять простейшие гипотезы и использовать одномерный дельта-метод для этого.
  • Разбираемся в разных критериях.
  • Разбираемся в непараметрических критериях.
  • Понимаем как работает бутстрап.
  • Понимать как современные техники АБ-тестирования помогают на практике.
  • Умеем использовать ММП для оценки параметров.
  • Можем сделать простейший Байесовский вывод.
  • Понимаем, как работают алгоритмы.
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Нормальное распределение
  • Закон больших чисел
  • Центральная предельная теорема
  • Мощь средних
  • Что такое АБ-тест и как его запланировать
  • Проверка гипотез для среднего. Обобщённый метод моментов и дельта-метод
  • Точные критерии для проверки гипотез. Точные доверительные интервалы
  • Непараметрические критерии
  • Бутстрап
  • Продвинутые техники АБ-тестирования. CUPED, CUPAC, DnD
  • Продвинутые техники АБ-тестирования. LATE, Мэтчинг
  • Метод максимального правдоподобия
  • Байесовский подход
  • MCMC и алгоритм Гиббса
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий ДЗ1
  • неблокирующий ДЗ2
  • неблокирующий ДЗ3
  • неблокирующий ДЗ4
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2023/2024 4th module
    0.25 * ДЗ1 + 0.25 * ДЗ2 + 0.25 * ДЗ3 + 0.25 * ДЗ4
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Наглядная математическая статистика : учеб. пособие для вузов, Лагутин, М. Б., 2019

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Прохоров, Ю. В.  Лекции по теории вероятностей и математической статистике : учебник и практикум для среднего профессионального образования / Ю. В. Прохоров, Л. С. Пономаренко. — 3-е изд., испр. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2021. — 219 с. — (Профессиональное образование). — ISBN 978-5-534-12260-2. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/475942 (дата обращения: 27.08.2024).

Авторы

  • Боднарук Иван Иванович