Физтех.Статистика
Информация не актуальна. Сайт переехал на miptstats.github.io
Семинары по математической статистике на ФБМФ, ФМХФ
Каждый студент, желающий зачесть курс, должен посещать лекции Андрея Михайловича Райгородского, а также выбрать один из трех вариантов прохождения практики:
1. Простой уровень. Посещение нескольких дистанционных семинаров в течении семестра. Сдача домашних заданий типа A. В данном варианте можно получить оценку не выше хор(7).
2. Основной уровень. Посещение нескольких дистанционных семинаров в течении семестра. Сдача домашних заданий типов A и B. Ограничений на оценку нет.
3. Продвинутый уровень. Сдача курса Phystech@DataScience с любым профилем. Внимание! На данный курс будет проведен отбор при большом количестве желающих, подробнее на странице курса. При выборе данного варианта у вас появится дополнительная нагрузка. Кроме того, оценку по этому курсу можно засчитать только один раз - либо по мат. статистике, либо как спецурс “Математическая статистика и основы анализа данных”.
Информация для простого и основного уровней
Уровень (простой или основной) вы можете выбирать в течении семестра, выполняя или не выполняя задания типа B.Согласно учебному плану дисциплина "математическая статистика" у вас подразумевает 1 пару в неделю. Соответственно, в семестр должно быть проведено около 15 пар, из которых около 10 пар – лекции А.М. Райгородского. Семинаров будет проведено 4-5 штук за семестр.
Семинары
Семинар 1 (заочный). Изучение необходимых библиотек для анализа данных.Домашние задания необходимо будет выполнять в Jupyter Notebook, используя библиотеки numpy, matplotlib, scipy.stats. Если вы неуверены в знаниях какой-либо из них, вам необходимо ознакомиться с нашими видеоматериалами.
Семинар 2 (3.03.22). Свойства оценок, методы поиска оценок, сравнение оценок.
Ноутбук с семинара
Семинар 3 (31.03.22). Доверительные интервалы. Критерии проверки статистических гипотез.
Ноутбук с семинара
Домашние задания
Здесь будут домашние задания. Задать вопрос по заданию (с аккаунта phystech.edu)Задание 1: Часть A, Часть B, Данные. Дедлайн 3 апреля 23:59.
Задание 2: Часть A, Часть B. Дедлайн 19 мая 23:59.