Направление: 01.04.02 «Прикладная математика и информатика»
Учебный план: «Методы прикладной математической статистики» (очное, 2019)
Дисциплина: «Современные технологии в математике и статистике» (магистратура, 1 курс, очное обучение)
Количество часов: 108 ч. (в том числе: лекции – 0, практические занятия – 0, лабораторные работы – 28, самостоятельная работа – 26, контроль – 54), форма контроля: экзамен.
Аннотация: В данном ЭОР рассматривается часть курса, посвящённая регрессионному анализу. Перечисляются различные регрессионные модели, принципы их построения, методы оценивания, меры качества регрессионных моделей. Приводятся примеры реализации моделей на языке R.
Темы:
- Задача прогноза. Оценка величины средних потерь при прогнозе.
- Линейная регрессия и метод наименьших квадратов.
- Выбор переменных и пошаговые методы перебора.
- Регуляризация линейной регрессии.
- Обобщённые линейные модели.
- Аппроксимация сплайнами. Обобщённые аддитивные модели.
- Ядерные оценки регрессии.
- Кросс-валидация, информационные критерии AIC, BIC.
Ключевые слова: математическая статистика, анализ данных, регрессионный анализ.
Автор ЭОР: Заикин Артём Александрович, ассистент кафедры математической статистики, кандидат физико-математических наук, email: AAZaikin@kpfu.ru
Дата начала эксплуатации: 1 сентября 2019 г.
- Преподаватель: Артем Заикин
Институт вычислительной математики и информационных технологий, кафедра математической статистики
Направление: 42.04.01 «Реклама и связи с общественностью»
Профиль подготовки: Медиааналитика
Учебный план: Б1.В.ОД.2 Математический и естественнонаучный цикл, базовая часть (очное, 2017)
Дисциплина: «Математическая статистика» (магистратура, 1 курс, очное обучение)
Количество часов: 108 ч. (в том числе: лекции – 0, практические занятия – 24, самостоятельная работа – 48), форма контроля: экзамен (36 ч.).
Аннотация: Электронный курс предназначен для обучения студентов основам математической статистики, обучающимся по направлению 42.04.01 «Реклама и связи с общественностью», профиль подготовки – «Медиааналитика». При разработке курса большое внимание было уделено практической направленности курса. Курс «Математическая статистика» предназначен для развития профессиональной компетенции «умение обрабатывать и анализировать данные для подготовки аналитических решений, экспертных заключений и рекомендаций».
Темы:
1. Основные понятия теории вероятностей.
2. Выборка и генеральная совокупность.
3. Точечные оценки.
4. Интервальные оценки.
5. Поверка статистических гипотез.
6. Гипотезы о параметрах (критерии значимости, критерии однородности).
7. Гипотезы о распределениях (критерии согласия, проверка независимости).
8. Поиск зависимости величин. Уравнение линейной регрессии.
Ключевые слова: выборка, случайная величина, гистограмма, полигон, точечные оценки, интервальные оценки, проверка статистических гипотез, уровень значимости, корреляция, регрессия.
Автор курса: Каштанова Елена Кирилловна, ст. преподаватель кафедры математической статистики, e-mail: mst-stat@mail.ru
Дата начала эксплуатации: 15 декабря 2017 года
- Преподаватель: Елена Каштанова
Институт вычислительной математики и информационных технологий, кафедра математической статистики
Направление: 02.03.02 «Фундаментальная информатика и информационные технологии»
Учебный план: «Дополнительные главы математического анализа» (очное, 2017)
Количество часов: 243ч., в том числе: лекционные занятия – 54, лабораторные занятия – 72, самостоятельная работа – 117 (обеспечено ЭК - 54 ч., в том числе: лекционные занятия – 18, лабораторные занятия – 18, самостоятельная работа – 18). Форма контроля: зачёт.
Аннотация: ЭОР охватывает 4ый семестр дисциплины "Дополнительные главы математического анализа". Основное внимание в ЭОР уделяется обзорному рассмотрению основных понятий теории меры и интеграла Лебега. Приведены определения и свойства систем множеств, меры на них, понятия измеримой функции, интеграла Лебега. Рассмотрены приёмы аналитической работы с алгебрами, с определением мер на них, вывода аналитических результатов над подобными структурами.
Темы:
- Системы множеств.
- Меры на системах множеств.
- Измеримые функции.
- Интеграл Лебега.
- Унитарное пространство. Ограниченные линейные операторы в унитарном пространстве.
Ключевые слова: системы множеств, алгебры, мера на алгебрах, мера Лебега, измеримые функции, интеграл Лебега, унитарные пространства.
Авторы ЭОР: Кареев Искандер Амирович, доцент кафедры математической статистики, кандидат физико-математических наук, тел.: (843)2337800, email: IAKareev@kpfu.ru.
Турилова Екатерина Александровна, зав. кафедрой математической статистики, кандидат физико-математических наук, тел.: (843)2337800, email: Ekaterina.Turilova@kpfu.ru;
Дата начала эксплуатации: 1 сентября 2018 г.
- Преподаватель: Искандер Кареев
- Преподаватель: Екатерина Турилова
Институт вычислительной математики и информационных технологий, кафедра математической статистики
Направление: 040100.62 «Социология»
Учебный план: Б.2 Математический и естественнонаучный цикл, базовая часть (очное, 2013)
Дисциплина: «Теория вероятностей и математическая статистика» (бакалавриат, 1 курс, очное обучение)
Количество часов: 54 ч. (в том числе: лекции – 7, лабораторные занятия – 9, самостоятельная работа – 19), форма контроля: экзамен − (2 семестр)/
Аннотация: Электронный курс предназначен для обучения студентов основам теории вероятностей. При разработке курса большое внимание было уделено практической направленности курса. Курс «Теория вероятностей» предназначен для развития профессиональной компетенции «умение обрабатывать и анализировать данные для подготовки аналитических решений, экспертных заключений и рекомендаций».
Темы: 1. Введение в дисциплину «Теория вероятностей». Классификация событий. Классическое определение вероятности. Элементы комбинаторики.2. Теоремы сложения и умножения вероятностей. 3. Формула полной вероятности. Формула Байеса. 4. Повторные независимые испытания: биномиальное и полиномиальное распределения. 5. Предельные теоремы в схеме Бернулли. 6. Случайные величины. 7. Числовые характеристики случайных величин. 8. Системы случайных величин. 9. Случайные процессы.
Ключевые слова: случайное событие, вероятность, случайная величина, математическое ожидание, дисперсия, распределение, функция распределения, функция плотности.
Автор курса: Каштанова Елена Кирилловна, ст. преподаватель кафедры математической статистики, e-mail: mst-stat@mail.ru
Дата начала эксплуатации: 1 ноября 2016 года
- Преподаватель: Елена Каштанова
Институт вычислительной математики и информационных технологий, кафедра математической статистики
Направление: 01.03.04 «Прикладная математика»
Учебный план: «Теория случайных процессов» (очное, 2016)
Количество часов: 72 ч. (в том числе: практические занятия – 36, самостоятельная работа – 36), форма контроля: зачёт.
Аннотация: Основное внимание в ЭОР уделяется обзорному рассмотрению основных понятий и разделов теории случайных процессов. Приведены определение случайных процессов, методика задания их распределений, основные классы случайных процессов и результаты, связанные с ними. Рассмотрены приёмы аналитической работы с процессами, вывода их свойств и характеристик.
Темы:
- Основные понятия теории случайных процессов.
- Стационарные (в узком смысле) случайные последовательности и эргодическая теория.
- Марковские моменты и связанные с ними сигма-алгебры.
- Процессы с независимыми приращениями.
- Марковские процессы.
- Стационарные процессы (в широком смысле).
- Стохастический интеграл.
Ключевые слова: случайный процесс, эргодическая теория, марковский момент, марковская цепь, стационарность в широком смысле, стохастический интеграл.
Автор ЭОР: Кареев Искандер Амирович, ассистент кафедры математической статистики, кандидат физико-математических наук, тел.: (843)2337800, email: IAKareev@kpfu.ru.
Дата начала эксплуатации: 1 сентября 2019 г.
- Преподаватель: Искандер Кареев
Институт вычислительной математики и информационных технологий, кафедра математической статистики
Направление: 040100.62 «Социология»
Учебный план: Б.2 Математический и естественнонаучный цикл, базовая часть (очное, 2013)
Дисциплина: «Теория вероятностей и математическая статистика» (бакалавриат, 1 курс, очное обучение)
Количество часов: 108 ч. (в том числе: лекции – 16, лабораторные занятия – 18, самостоятельная работа – 38), форма контроля: экзамен − (2 семестр)
Аннотация: Электронный курс предназначен для обучения студентов основам математической статистики. При разработке курса большое внимание было уделено практической направленности курса. Курс «Математическая статистика» предназначен для развития профессиональной компетенции «умение обрабатывать и анализировать данные для подготовки аналитических решений, экспертных заключений и рекомендаций».
Темы: 1. Введение в дисциплину «Математическая статистика». Классификация признаков по уровням измерений. 2. Описательная статистика. 3. Выборочный метод. 4. Проверка статистических гипотез. 5. Корреляционный анализ. 6. Регрессионный анализ.
Ключевые слова: выборка, случайная величина, гистограмма, полигон, точечные оценки, интервальные оценки, проверка статистических гипотез, уровень значимости, корреляция, регрессия.
Автор курса: Каштанова Елена Кирилловна, ст. преподаватель кафедры математической статистики, e-mail: mst-stat@mail.ru
Дата начала эксплуатации: 1 ноября 2014 года
- Преподаватель: Елена Каштанова