Математическая статистика

Бакалавриат 2023/2024

Статус: Курс обязательный (Компьютерные науки и анализ данных)

Направление: 01.03.02. Прикладная математика и информатика

Кто читает: Департамент больших данных и информационного поиска

Где читается: Факультет компьютерных наук

Когда читается: 2-й курс, 3, 4 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Краснов Иван Вячеславович, Лукьяненко Никита Сергеевич

Язык: русский

Кредиты: 7

Контактные часы: 80

Полная версия программы учебной дисциплины Задать вопрос

Аннотация

В курсе будут изложены основные понятия математической статистики. Курс является естественным продолжением курса Теории вероятностей, который читался в первом семестре. Будут рассмотрены и изучены следующие разделы математической статистики: точечное статистическое оценивание, интервальное статистическое оценивание, построение доверительных интервалов, статистические проверки гипотез, различные критерии для независимых выборок, критерии согласия. Будет приведена классификация методов анализа многомерных данных, а также обоснованы методы регрессионого и дисперсионного анализов. Часть домашних заданий курса будет устроена в формате практикума на языке программирования Python

Цель освоения дисциплины

По окончании данного курса студенты смогут ориентироваться в основных понятиях математической статистики, решать задачи, как теоретические, так и прикладные.

Планируемые результаты обучения

Знакомство с основными типами задач математической статистики и основными определениями
Изучение основных характеристик оценок. Построение оценок. Примеры основных статистик.
Изучение интервального оценивания. Демонстрация отличий от точечного оценивание. Построение доверительных интервалов.
Изучение задачи проверки гипотез. Иллюстрация ошибок первого и второго рода, их отличия
Изучение основных критериев для проверки однородности выборок
Продолжение изучение критериев