Курс по прикладному статистическому анализу данных

Объявления

• Ссылка на видео-конференцию (Внимание! Ссылка теперь в zoom!)
• По вопросам пишите на почту.
• Ссылка на записи (2021)
• Ссылка на записи (2022)
• Предварительный оценки за семестр по ссылке.
• Анкета для заполнения по поводу оценки/зачета доступна по ссылке.
• Таблица для записи на зачет доступна по ссылке

Алгоритм:

1. Посмотреть свою оценку по ссылке.
2. Заполнить форму по ссылке.
3. Оценка — хор или выше (и устраивает): автомат, можно не приходить на зачет.
4. Оценка — ниже хора: идете на зачет (максимум +2 балла к оценке).
5. Оценка не устраивает: идете на зачет (максимум +2 балла к оценке).
6. Не пришли на зачет и оценка ниже хора: неявка.
7. Запись на зачет осуществляется через таблицу (будет позже, когда узнаем сколько человек идет на зачет).

Оценка за курс

ОЦЕНКА (макс 12) = 2 + КР-1 (макс 1.5) + ЛАБ-1 (макс 2) + КР-2 (макс 1.5) + ЛАБ-2 (макс 2) + АНКЕТЫ (макс 1) + ЗАЧЕТ (макс 2)

Занятия

• Введение: распределения, статистики, оценки, гипотезы (2022)
• Проверка параметрических гипотез (2022)
• Проверка непараметрических гипотез (2022)
• Множественная проверка гипотез (2022)
• Анализ зависимостей (2022)
• Дисперсионный анализ (2022)
• Линейная регрессия (2022)
• Дополнения и обобщения регрессии (2022)
• Анализ временных рядов (2022)
• Последовательный анализ (2022)
• Причинность (2022)
• Марковские модели (2022)
• Байесовская статистика (2022)

Семинарские занятия

• Введение. Базовые методы анализа данных (2021)
• Проверка параметрических гипотез (2021)
• Проверка непараметрических гипотез (2021)
• Множественное тестирование гипотез (2021)
• Корреляционный анализ (2021)
• Дисперсионный анализ (2021)
• Регрессионный анализ (2021)
• Обобщенная регрессия (2021)
• Анализ временных рядов (2021)
• Последовательный анализ (2021)
• Причинность (2021)
• Марковские модели (2021)
• Введение в байесовскую статистику (2021)

Лабораторные работы

Контрольные работы

Еженедельные анкеты