Магистратура
2024/2025
Основы статистического анализа
Статус:
Курс по выбору (Продуктовый подход и аналитика данных в HR-менеджменте)
Направление:
01.04.02. Прикладная математика и информатика
Где читается:
Факультет компьютерных наук
Когда читается:
1-й курс, 1 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Охват аудитории:
для своего кампуса
Прогр. обучения:
Продуктовый подход и аналитика данных в HR-менеджменте
Язык:
русский
Кредиты:
3
Контактные часы:
28
Программа дисциплины
Аннотация
В рамках изучения дисциплины рассматриваются все основные статистические концепции. В первой половине курса слушатели знакомятся с основными понятиями из математической статистики и теории вероятностей. Будет изучен описательный анализ данных, визуализировать данные и исследовать линейные взаимосвязи. Вторая часть посвящена более продвинутым темам: параметрическим и непараметрическим тестам, принципу проверки статистических гипотез, а также построению прогностических моделей на основе линейной и логистической регрессии. Кроме того, в течение курса демонстрируется представление результатов анализа данных в графическом виде: рассматриваются как самые простые и классические методы визуализации, так и более сложные.
Цель освоения дисциплины
- Данные почти всегда содержат шум, поэтому утверждения, которые можно сделать на их основе, верны не всегда, а только с определённой вероятностью. Строить наиболее корректные выводы и численно оценивать степень уверенности в них помогают методы статистики. Как можно оценивать неизвестные параметры системы по небольшому количеству наблюдений? Как измерить точность таких оценок? Какие данные нужны, чтобы ответить на ваш вопрос, и на какие вопросы можно ответить с помощью уже имеющихся данных? Вы узнаете все, что нужно для успешного превращения данных в выводы — организация экспериментов, A/B-тестирование, универсальные методы оценки параметров и проверки гипотез, корреляции и причинно-следственные связи.
Планируемые результаты обучения
- Знать и понимать свойства вероятности, условную вероятность, дискретных и непрерывных случайных величины. Уметь применять эти знания для решения задач.
- Знать основные статистики и их свойства. Уметь применять их к решению задач
- Уметь строить доверительные интервалы и знать их свойства. Применять их к решению задач.
- Уметь решать задачи проверки гипотез и интерпретировать полученные результаты.
- Иметь представление об А/Б тестировании
- Знать и понимать критерии. Уметь применять их для решения задач.
- Уметь рассчитывать корреляции. Понимать и интерпретировать результаты
- Уметь решать задачи регрессионного анализа, понимать и интерретировать результаты
Содержание учебной дисциплины
- Вероятность и случайные величины.
- Статистики.
- Доверительные интервалы.
- Проверка гипотез
- Введение в АБ-тесты
- Параметрические критерии
- Непараметрические критерии
- Поиск зависимостей в данных. Корреляции.
- Множественная проверка гипотез
- Регрессия
Элементы контроля
- Домашняя работа
- Контрольная работа
- Работа на лекциях
- Работа на семинарах
- Письменный экзамен
Промежуточная аттестация
- 2024/2025 1st module0.1 * Домашняя работа + 0.2 * Контрольная работа + 0.6 * Письменный экзамен + 0.05 * Работа на лекциях + 0.05 * Работа на семинарах
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Гмурман, В. Е. Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике : учебное пособие для вузов / В. Е. Гмурман. — 11-е изд., перераб. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2023. — 406 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-08389-7. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/510436 (дата обращения: 27.08.2024).
- Гмурман, В. Е. Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике : учебное пособие для среднего профессионального образования / В. Е. Гмурман. — 11-е изд., перераб. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2023. — 406 с. — (Профессиональное образование). — ISBN 978-5-534-08569-3. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/512071 (дата обращения: 27.08.2024).
- Гмурман, В. Е. Теория вероятностей и математическая статистика : учебник для вузов / В. Е. Гмурман. — 12-е изд. — Москва : Издательство Юрайт, 2023. — 479 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-00211-9. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/510437 (дата обращения: 27.08.2024).
- Кремер, Н. Ш. Теория вероятностей : учебник и практикум для вузов / Н. Ш. Кремер. — Москва : Издательство Юрайт, 2023. — 271 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-9916-9888-7. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/511952 (дата обращения: 27.08.2024).
- Кремер, Н. Ш. Теория вероятностей и математическая статистика : учебник и практикум для вузов / Н. Ш. Кремер. — 5-е изд., перераб. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2022. — 538 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-10004-4. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/495110 (дата обращения: 27.08.2024).
- Кремер, Н. Ш. Теория вероятностей и математическая статистика : учебник и практикум для вузов / Н. Ш. Кремер. — 5-е изд., перераб. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2023. — 538 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-10004-4. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/517540 (дата обращения: 27.08.2024).
- Кремер, Н. Ш. Эконометрика : учебник и практикум для вузов / Н. Ш. Кремер, Б. А. Путко ; под редакцией Н. Ш. Кремера. — 4-е изд., испр. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2023. — 308 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-08710-9. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/510046 (дата обращения: 27.08.2024).
Рекомендуемая дополнительная литература
- Berk, R. A. (2008). Statistical Learning From a Regression Perspective. New York, NY: Springer. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=254950
- Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J. The elements of statistical learning: Data Mining, Inference, and Prediction. – Springer, 2009. – 745 pp.
- James, G. et al. An introduction to statistical learning. – Springer, 2013. – 426 pp.
- Кремер, Н. Ш. Математическая статистика : учебник и практикум для вузов / Н. Ш. Кремер. — Москва : Издательство Юрайт, 2023. — 259 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-01654-3. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/511953 (дата обращения: 27.08.2024).
- Кремер, Н. Ш. Теория вероятностей : учебник и практикум для вузов / Н. Ш. Кремер. — Москва : Издательство Юрайт, 2023. — 259 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-17131-0. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/532437 (дата обращения: 27.08.2024).