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:
Маго-лего
Когда читается:
3, 4 модуль
Онлайн-часы:
20
Охват аудитории:
для своего кампуса
Преподаватели:
Ульянкин Филипп Валерьевич
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
- Освоить основные инструменты математической статистики, используемые в работе аналитика.
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
- 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
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).