Протокол статистического анализа данных
Название спецкурса на английском языке
Statistical data analysis protocol
Пререквизиты
Владение базовым курсом теории вероятностей: владеть основными
понятиями (вероятностное пространство, случайная величина, функция распределения, плотность,
совместное распределение, закон больших чисел, центральная предельная теорема).
Владение базовой терминологией статистики (статистическое пространство, оценка параметра,доверительный интервал, гипотеза).
Также требуется базовое знание синтаксиса языка Python.
понятиями (вероятностное пространство, случайная величина, функция распределения, плотность,
совместное распределение, закон больших чисел, центральная предельная теорема).
Владение базовой терминологией статистики (статистическое пространство, оценка параметра,доверительный интервал, гипотеза).
Также требуется базовое знание синтаксиса языка Python.
Целевая аудитория
3-6 курс, магистранты
Подразделение
[Фонд "Институт Вега"]
Семестр
Полгода (осень)
Тип курса
Спецкурс по выбору студента
Учебный год
2024/25
Список тем
Базовая статистика
Согласие, однородность и независимость.
Регрессии
Классификация
Согласие, однородность и независимость.
Регрессии
Классификация
Список источников
James G. An Introduction to Statistical Learning. 2013.
Wasserman L. All of statistics: a concise course in statistical inference. Springer Science Business Media, 2013.
Rao C. R. Linear models and generalizations. 2008.
heather S. A modern approach to regression with R. Springer Science Business Media, 2009.
Лагутин М. Б. Наглядная математическая статистика. Учебное пособие. БИНОМ. Лаборатория знаний, 2012.
Gretton A. et al. A kernel two-sample test. The Journal of Machine Learning Research. – Т. 13. – No. 1. – С. 723-773., 2012.
Heller R. et al. Consistent distribution-free K-sample and independence tests for univariate random variables. Journal of Machine Learning Research. - Т. 17. – No. 29. – С. 1-54., 2016.
Schindler H. Baumgartner W. Weiss P. A nonparametric test for the general two-sample problem. Biometrics. – С. 1129-1135., 1998.
Bowman K. Pearson E. D’Agostino R. Tests for departure from normality: Comparison of powers. Biometrika. – Т. 64. – No. 2. – С. 231-246., 1997.
Wu H. Rahman M. Tests for exponentiality: A comparative study. American Journal of Applied Mathematics и Statistics. – Т. 5. – No. 4. – С. 125-135., 2017.
Rizzo M. Sz'ekely G. The energy of data. Annual Review of Statistics и Its Application. – Т. 4. – No. 1. – С. 447-479., 2017.
Wasserman L. All of statistics: a concise course in statistical inference. Springer Science Business Media, 2013.
Rao C. R. Linear models and generalizations. 2008.
heather S. A modern approach to regression with R. Springer Science Business Media, 2009.
Лагутин М. Б. Наглядная математическая статистика. Учебное пособие. БИНОМ. Лаборатория знаний, 2012.
Gretton A. et al. A kernel two-sample test. The Journal of Machine Learning Research. – Т. 13. – No. 1. – С. 723-773., 2012.
Heller R. et al. Consistent distribution-free K-sample and independence tests for univariate random variables. Journal of Machine Learning Research. - Т. 17. – No. 29. – С. 1-54., 2016.
Schindler H. Baumgartner W. Weiss P. A nonparametric test for the general two-sample problem. Biometrics. – С. 1129-1135., 1998.
Bowman K. Pearson E. D’Agostino R. Tests for departure from normality: Comparison of powers. Biometrika. – Т. 64. – No. 2. – С. 231-246., 1997.
Wu H. Rahman M. Tests for exponentiality: A comparative study. American Journal of Applied Mathematics и Statistics. – Т. 5. – No. 4. – С. 125-135., 2017.
Rizzo M. Sz'ekely G. The energy of data. Annual Review of Statistics и Its Application. – Т. 4. – No. 1. – С. 447-479., 2017.
Дополнительная информация
Более подробная информация представлена на сайте: https://vega-education.org/courses#scourses.
День недели
вторник
Время
18:30-20:05
Аудитория
Внешняя площадка
Статус курса
Запись открыта
Форма записи на курс
Заполнение формы записи на курс доступно только студентам. Для записи на курс авторизуйтесь, пожалуйста, в студенческом аккаунте.