Разница между страницами «Наука о данных» и «Теория вероятностей и математическая статистика»

Материал из MathINFO
(Различия между страницами)
Перейти к навигации Перейти к поиску
 
 
Строка 1: Строка 1:
−
* Курс ведёт Илья Щуров.
+
'''Дорогие студенты!'''
 +
 
 +
На этой странице будут появляться различные материалы и объявления, связанные с курсом '''«Теория вероятностей и математическая статистика»''', читаемого для студентов 2-го курса школы лингвистики в '''2019/2020''' учебном году.
 +
 
 +
* Авторы курса: И.В. Щуров, Д.А. Филимонов.
 +
* Лекции читает: Филимонов Дмитрий Андреевич.
 +
* Семинары ведет: Филимонов Дмитрий Андреевич.
 +
 
 +
<!-- === Таблицы распределений ===
 +
Таблицы распределений: [http://math-info.hse.ru/f/2017-18/ling-prob/Norm_chi%5E2_Student_Fisher.pdf нормальное, хи-квадрат и Стьюдент]. [http://math-info.hse.ru/f/2017-18/ling-prob/Norm_chi%5E2_Student_Fisher.xlsx Исходники] (открываются не всеми версиями всех программ, созданы в Libre Office 6.0.2.1) -->
  
 
== Материалы ==
 
== Материалы ==
 +
=== Лекции и семинары ===
 
{|class='wikitable'
 
{|class='wikitable'
 +
!дата лекции
 +
!тема лекции
 +
!дата семинара
 +
!задачи к семинару
 
|-
 
|-
−
! дата !! тема !! конспекты !! видео !! дополнительные материалы !! ДЗ
+
|13.01
 +
|Основные понятия теории вероятностей.
 +
|13.01/14.01
 +
|[http://math-hse.info/f/2019-20/ling-prob/1_basic_probability.pdf Задачи на основные понятия классической теории вероятностей]
 
|-
 
|-
−
| 10 января
+
|20.01
−
| Первое знакомство. Python как калькулятор
+
|Формулы полной вероятности и Байеса. Случайная величина. Дискретные случайные величины.  
−
| [https://nbviewer.jupyter.org/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%201.ipynb конспект с комментариями], [https://gist.github.com/ischurov/2740543f1a6d6afd8ab02ced90789ecf сырой ноутбук с занятия] (без комментариев)
+
|20.01/21.01
−
| [https://www.youtube.com/watch?v=5Y5tKPKhurA видео]
+
|[http://math-hse.info/f/2019-20/ling-prob/2_total_prabability+Bayes.pdf Задачи на формулу полной вероятности и формулу Байеса]
−
| {{PT}} [http://pythontutor.ru/lessons/int_and_float/ вычисления], [http://pythontutor.com визуализатор Python]
 
−
|rowspan=2| [http://nbviewer.jupyter.org/url/python.math-hse.info/static/assignments_release/nes-datascience2020/ps01/ps01.ipynb ДЗ№1]
 
 
|-
 
|-
−
| 14 января
+
|27.01
−
| Списки
+
|Арифметические операции над случайными величинами. Математическое ожидание и дисперсия.
−
| [https://nbviewer.jupyter.org/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%202.ipynb конспект с комментариями] (мы прошли до раздела «Присвоение и копирование списков», не включая его), [https://nbviewer.jupyter.org/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%203.ipynb#Ввод-вывод-списков split и join], [https://gist.github.com/65ca76fd47c32f4f2520060149a97574 сырой ноутбук с занятия]
+
|27.01/28.01
−
| [https://www.youtube.com/watch?v=kBu3g-ITjY4 видео]
+
|[http://math-hse.info/f/2019-20/ling-prob/3_discrete_random_variable.pdf Дискретная случайная величина]
−
| {{PT}} [http://pythontutor.ru/lessons/lists/ списки]
 
 
|-
 
|-
−
| 21 января
+
|03.02
−
| Списки и цикл <code>for</code>
+
|Зоопарк дискретных распределений.
−
| [https://nbviewer.jupyter.org/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%202.ipynb конспект с комментариями] (начиная с раздела « Присвоение и копирование списков»), [https://nbviewer.jupyter.org/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%203.ipynb#Нумерация-элементов-списка enumerate], [https://nbviewer.jupyter.org/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%205.ipynb#Создание-словарей-и-функция-zip() zip] (часть про словари можно пропустить), [https://gist.github.com/9cbca8b16c7744dcd94113a52676f260 сырой ноутбук с занятия].
+
|03.02/04.02
−
| [https://youtu.be/kBu3g-ITjY4?t=2301 видео]
+
|[http://math-hse.info/f/2019-20/ling-prob/4_discrete_rv_zoo.pdf Задачи на различные дискретные случайные величины.]
−
| {{PT}} [http://pythontutor.ru/lessons/for_loop/ цикл for]
 
−
| [https://nbviewer.jupyter.org/url/python.math-hse.info/static/assignments_release/nes-datascience2020/ps02/ps02.ipynb ДЗ№2]
 
 
|-
 
|-
−
| 24 января
+
|10.02
−
| Проверка условий. Цикл while.
+
|Системы дискретных случайных величин.
−
| [https://nbviewer.jupyter.org/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%203.ipynb#Проверка-условий проверка условий], [https://gist.github.com/ischurov/8d6309c42b91b269dc2fa7de3bd0b558 сырой ноутбук с занятия]
+
|10.02/11.02
−
| [https://youtu.be/uzgaCV8KZA0?t=1353 проверка условий]
+
|[http://math-hse.info/f/2019-20/ling-prob/5_joint_discrete.pdf  Задачи на системы дискретных случайных величин.]
−
| {{PT}}: [http://pythontutor.ru/lessons/ifelse/ проверка условий], [http://pythontutor.ru/lessons/while/ цикл while]
 
−
|
 
 
|-
 
|-
−
| 28 января
+
|17.02
−
| Функции. Словари
+
|Непрерывная случайная величина. Функция распределения. Действия со случайными величинами. Математическое ожидание и дисперсия.
−
| [https://nbviewer.jupyter.org/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%204.ipynb функции], [https://nbviewer.jupyter.org/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%205.ipynb#Словари словари], [https://gist.github.com/861c593afb172ac4926bec5f758d544c сырой ноутбук с занятия]
+
|17.02/18.02
−
| [https://www.youtube.com/watch?v=NYrYSFyCg4w функции], [https://www.youtube.com/watch?v=z8bu_b5BboI словари]
+
|[http://math-hse.info/f/2019-20/ling-prob/6_continous_random_variable.pdf  Непрерывная случайная величина.]
−
| {{PT}}: [http://pythontutor.ru/lessons/functions/ функции], [http://pythontutor.ru/lessons/dicts/ словари]
 
−
| [https://nbviewer.jupyter.org/url/python.math-hse.info/static/assignments_release/nes-datascience2020/ps03/ps03.ipynb ДЗ№3]
 
 
|-
 
|-
−
| 31 января
+
|02.03
−
| Ещё о словарях. Множества. Списковые включения (и не только). Сортировка
+
|Зоопарк непрерывных распределений: Показательное, Нормальное и Парето.  
−
| [https://nbviewer.jupyter.org/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%205.ipynb#Словари словари и списковые включения], [http://nbviewer.math-hse.info/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%207.ipynb#Множества множества], [http://nbviewer.math-hse.info/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%206.ipynb#Сортировка сортировка], [https://nbviewer.jupyter.org/gist/ischurov/5ecb2b35d13edd2582fa5ad4bf056b46 сырой ноутбук с занятия]
+
|02.03/03.03
−
| [https://www.youtube.com/watch?v=z8bu_b5BboI словари], [https://www.youtube.com/watch?v=1w0NG-pfcsg&feature=youtu.be&t=9m17s сортировка]
+
|[http://math-hse.info/f/2019-20/ling-prob/7_continous_rv_ED.pdf Непрерывная случайная величина. Математическое ожидание и дисперсия.]
−
| [https://docs.python.org/3/howto/sorting.html Sorting howto] (англ.)
+
|<!-- -
−
|
+
|16.03
 +
|Неравенство Чебышёва. Закон больших чисел, центральная предельная теорема и теорема Муавра-Лапласа.  
 +
|16.03
 +
|[http://math-hse.info/f/2019-20/ling-prob/8_normal+M-L.pdf Нормальное распределение, действия с непрерывными случайными величинами и теорема Муавра-Лапласа.]
 
|-
 
|-
−
| 4 февраля
+
|23.03
−
| Ещё о сортировке. <code>kwargs</code>. <code>lambda</code>-функции. Чтение файлов
+
|'''Контрольная'''
−
| [http://nbviewer.jupyter.org/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%207.ipynb#Файловый-ввод-вывод работа с файлами], [https://nbviewer.jupyter.org/gist/ischurov/1e332fcfd1c082ecf77497e1cbb8f0d0 сырой ноутбук с занятия]
 
−
| [https://youtu.be/KaWGNPgUOHo?t=2816 файлы]
 
 
|
 
|
 
|
 
|
 
|-
 
|-
−
| 7 февраля
+
|06.04
−
| Запись файлов. Объектно-ориентированное программирование
+
|Математическая статистика: выборка, ее характеристики.
−
| [http://nbviewer.jupyter.org/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%207.ipynb#Файловый-ввод-вывод работа с файлами], [https://nbviewer.jupyter.org/gist/3095c3884df7129e014dd4134d26d121 сырой ноутбук с занятия]
+
|06.04
−
| [https://youtu.be/KaWGNPgUOHo?t=2816 файлы]
+
|[http://math-hse.info/f/2019-20/ling-prob/9_sample-quantile-mean.pdf  Выборки. Квантили и среднее.]
−
| [https://docs.python.org/3/tutorial/classes.html классы в Python] (англ., официальная документация)
+
|-
−
| [http://nbviewer.jupyter.org/url/python.math-hse.info/static/assignments_release/nes-datascience2020/ps04/ps04.ipynb ДЗ№4]  
+
|13.04
 +
|Точечные оценки и их свойства.  
 +
|13.04
 +
|[http://math-hse.info/f/2019-20/ling-prob/10_point_estimation.pdf Точечные оценки.]
 +
|-
 +
|20.04
 +
|Интервальные оценки. Распределение Стьюдента.
 +
|20.04
 +
|[http://math-hse.info/f/2019-20/ling-prob/11_interval_estimation.pdf Интервальные оценки.]
 
|-
 
|-
−
| 11 февраля
+
|27.04
−
| Наследование. Итераторы и генераторы
+
|Статистические критерии. Z-тест и тест Стьюдента.
−
| [https://nbviewer.jupyter.org/gist/ischurov/8fe367fcfc38cd9d4fd4e546165fdeea сырой конспект]
+
|27.04
−
|  
+
|[http://math-hse.info/f/2019-20/ling-prob/12_z-and_t-test.pdf Z-критерий и критерий Стьюдента.] '''Показ работ.'''
−
| [https://docs.python.org/3/tutorial/classes.html классы в Python] (англ., официальная документация), [https://twitter.com/ilyaschurov/status/945727980688625665 твиттер-тред про Python] (начало как раз про итераторы)
+
|-
−
|
+
|11.05
 +
|Критерии хи-квадрат. Таблицы сопряженности. Точный критерий Фишера.
 +
|11.05
 +
|[http://math-hse.info/f/2019-20/ling-prob/13_chi^2-test.pdf Критерии хи-квадрат.]
 +
|-
 +
|18.05
 +
|Дисперсионный анализ и поправки.
 +
|18.05
 +
|[http://math-hse.info/f/2019-20/ling-prob/14_ANOVA+power.pdf ANOVA и мощность z-критерия.]
 +
|-
 +
|25.05
 +
|Различные типы шкал. Мера ассоциации величин, корреляция.
 +
|25.05
 +
|Продолжение работы с предыдущим листочком.
 
|-
 
|-
−
| 14 февраля
+
|01.06
−
| Библиотека <code>numpy</code> и немножко <code>matplotlib</code>
+
|Регрессия, дайджест курса.
−
| [http://nbviewer.jupyter.org/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%2011.ipynb конспект с комментариями про numpy], [https://nbviewer.jupyter.org/gist/ischurov/54aa0a96c12e3e39c2f930e1754e0c60 сырой ноутбук]
+
|01.06
−
| [http://www.youtube.com/watch?v=A84rlgoVnMY numpy]
+
|[http://math-hse.info/f/2019-20/ling-prob/15_correlation+regression.pdf Корреляция и регрессия.]
−
| [https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/user/quickstart.html numpy quickstart], [http://matplotlib.org/users/pyplot_tutorial.html pyplot tutorial], [http://matplotlib.org/gallery.html matplotlib gallery]
 
−
| [http://nbviewer.jupyter.org/url/python.math-hse.info/static/assignments_release/nes-datascience2020/ps05/ps05.ipynb ДЗ№5]
 
 
|-
 
|-
−
| 18 февраля
+
|
−
| Ещё о numpy и немножко <code>pandas</code>
 
−
| [https://nbviewer.jupyter.org/gist/a442a51465d701f83307c8115749fb5d сырой ноутбук с занятия]
 
 
|  
 
|  
−
| [https://numpy.org/devdocs/user/theory.broadcasting.html numpy broadcasting rules] (англ.), [https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/getting_started/dsintro.html pandas data structures] (мы обсуждали <code>pd.Series</code>)
+
|08.06
−
|
+
|Продолжение работы с предыдущим листочком.
 
|-
 
|-
−
| 21 февраля
+
|??.06
−
| Библиотека <code>pandas</code>
+
|'''Экзамен'''
−
| pandas и датафреймы: [http://nbviewer.math-hse.info/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%2012.ipynb конспект по базовым возможностям pandas], [https://nbviewer.jupyter.org/gist/8b20fce410ee65c49bf17994f20abc1c сырой ноутбук с занятия]
+
|??.06
−
| [http://www.youtube.com/watch?v=ENKfnIEXyKw pandas]
+
|'''Показ работ'''
−
| [http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/10min.html 10-минутное введение (обзор возможностей)], [http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/tutorials.html#pandas-cookbook pandas-cookbook], [http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html индексация и выбор данных (подробно)]
+
|-->}
−
| [http://nbviewer.jupyter.org/url/python.math-hse.info/static/assignments_release/nes-datascience2020/ps06/ps06.ipynb ДЗ№6]
+
 
−
|}
+
== Литература ==
 +
С базовой теорией вероятностей можно знакомиться по учебнику [1]. На более глубоком уровне существует много учебников по вероятности и статистике. Например, можно читать [2]. Из учебников, доступных в электронном виде, отметим очень неплохую книгу [3] (на английском), см. главу 2.
  
−
== Программное обеспечение ==  
+
# Тюрин Ю. Н., Макаров А. А., Симонова Г. И. [http://biblio.mccme.ru/node/2179 Теория вероятностей. Учебник для экономических и гуманитарных специальностей.] М.: МЦНМО, 2009.
−
* [https://www.anaconda.com/distribution/ Anaconda] — вам нужна версия с Python 3.7.
+
# Кремер. Н. Ш. [http://www.unity-dana.ru/index.php?page=shop.product_details&flypage=shop.flypage&product_id=924&category_id=23&manufacturer_id=0&option=com_virtuemart&Itemid=26 Теория вероятностей и математическая статистика.] М.: Юнити-Дана, 2010.
−
* Чтобы открыть ipynb-файл в Jupyter Notebook, проще всего его загрузить в рабочий каталог с помощью функции ''upload'' самого Jupyter Notebook. Аналогично, чтобы вытащить файл из Jupyter Notebook, можно использовать функцию ''Download → ipynb''.
+
# David M Diez, Christopher D Barr, Mine Cetinkaya-Rundel. [http://www.openintro.org/stat/textbook.php OpenIntro Statistics] Second Edition.
 +
# David H. Freedman, Robert Pisani, Roger Purves. Statistics.

Версия 15:38, 25 февраля 2020

Дорогие студенты!

На этой странице будут появляться различные материалы и объявления, связанные с курсом «Теория вероятностей и математическая статистика», читаемого для студентов 2-го курса школы лингвистики в 2019/2020 учебном году.

  • Авторы курса: И.В. Щуров, Д.А. Филимонов.
  • Лекции читает: Филимонов Дмитрий Андреевич.
  • Семинары ведет: Филимонов Дмитрий Андреевич.


Материалы

Лекции и семинары

дата лекции тема лекции дата семинара задачи к семинару
13.01 Основные понятия теории вероятностей. 13.01/14.01 Задачи на основные понятия классической теории вероятностей
20.01 Формулы полной вероятности и Байеса. Случайная величина. Дискретные случайные величины. 20.01/21.01 Задачи на формулу полной вероятности и формулу Байеса
27.01 Арифметические операции над случайными величинами. Математическое ожидание и дисперсия. 27.01/28.01 Дискретная случайная величина
03.02 Зоопарк дискретных распределений. 03.02/04.02 Задачи на различные дискретные случайные величины.
10.02 Системы дискретных случайных величин. 10.02/11.02 Задачи на системы дискретных случайных величин.
17.02 Непрерывная случайная величина. Функция распределения. Действия со случайными величинами. Математическое ожидание и дисперсия. 17.02/18.02 Непрерывная случайная величина.
02.03 Зоопарк непрерывных распределений: Показательное, Нормальное и Парето. 02.03/03.03 Непрерывная случайная величина. Математическое ожидание и дисперсия.

Литература

С базовой теорией вероятностей можно знакомиться по учебнику [1]. На более глубоком уровне существует много учебников по вероятности и статистике. Например, можно читать [2]. Из учебников, доступных в электронном виде, отметим очень неплохую книгу [3] (на английском), см. главу 2.

  1. Тюрин Ю. Н., Макаров А. А., Симонова Г. И. Теория вероятностей. Учебник для экономических и гуманитарных специальностей. М.: МЦНМО, 2009.
  2. Кремер. Н. Ш. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Юнити-Дана, 2010.
  3. David M Diez, Christopher D Barr, Mine Cetinkaya-Rundel. OpenIntro Statistics Second Edition.
  4. David H. Freedman, Robert Pisani, Roger Purves. Statistics.
Источник — http://math-info.hse.ru/wiki2019-20/index.php?title=Наука_о_данных&oldid=118