Введение в теорию вероятностей и математическую статистику: различия между версиями

Материал из MathINFO
Перейти к навигации Перейти к поиску
 
(не показаны 62 промежуточные версии этого же участника)
Строка 17: Строка 17:
 
==Материалы занятий==
 
==Материалы занятий==
  
* Лекции проводятся on-line, с использованием платформы Zoom.  
+
* До 24 февраля лекции проводились on-line, с использованием платформы Zoom, после – очно.
 
* Семинары проводятся очно и дублируются по Zoom для студентов, находящихся на дистанционном обучении.
 
* Семинары проводятся очно и дублируются по Zoom для студентов, находящихся на дистанционном обучении.
  
Строка 24: Строка 24:
 
{| class="wikitable"
 
{| class="wikitable"
 
|-
 
|-
! Тема !! Лекция !! Семинары* !! Дополнительно
+
! Тема !! Лекция !! Семинары !! Дополнительно
 
|-
 
|-
| Дискретные случайные величины: введение. || 13.01 [https://drive.google.com/file/d/1GHDIzlJW1m_bJ7kZ96B2SnEXQ8Zk-2Ri/view?usp=sharing лекция] консультация || [https://allatambov.github.io/twimc22/seminar01.pdf seminar01] add01 [https://allatambov.github.io/twimc22/problems01.pdf hw01] ||  
+
| Дискретные случайные величины: введение. || 13.01 [https://drive.google.com/file/d/1GHDIzlJW1m_bJ7kZ96B2SnEXQ8Zk-2Ri/view?usp=sharing лекция] [https://drive.google.com/file/d/1LLN05iJs_jqUMbxOmnV3P4wvhQC2Fj5H/view?usp=sharing консультация] || [https://allatambov.github.io/twimc22/seminar01.pdf seminar01] [https://allatambov.github.io/twimc22/add01.pdf add01] [https://allatambov.github.io/twimc22/problems01.pdf hw01] || [https://allatambov.github.io/twimc22/seminar01-solutions.pdf решения]
 
|-
 
|-
| Дискретные случайные величины: математическое ожидание и дисперсия. || 20.01 лекция консультация || seminar02 add02 hw02 ||
+
| Дискретные случайные величины: продолжение. || 20.01 [https://drive.google.com/file/d/10vd7-N8jnYVJk9xApAQmHnXAv8oN0eOw/view?usp=sharing лекция] [https://drive.google.com/file/d/1S-y_EwcaOqJIZPThHG2CwLwrmg7Ot5PG/view?usp=sharing консультация] || [https://allatambov.github.io/twimc22/seminar02.pdf seminar02] [https://allatambov.github.io/twimc22/add02.pdf add02] [https://allatambov.github.io/twimc22/problems02.pdf hw02] || [https://rpubs.com/AllaT/twimc-viz01 визуализация] свойств
 
|-
 
|-
| Биномиальное распределение. Совместное распределение случайных величин. || 27.01 лекция консультация || seminar03 add03 hw03 ||
+
| Биномиальное распределение. Совместное распределение. || 27.01 [https://drive.google.com/file/d/1rY0xVmazN0kTv47vnZkphAnEVqWkuKRR/view?usp=sharing лекция] консультация || [https://allatambov.github.io/twimc22/seminar03.pdf seminar03] [https://allatambov.github.io/twimc22/add03.pdf add03] [https://allatambov.github.io/twimc22/problems03.pdf hw03] || [https://allatambov.github.io/twimc22/seminar03-solutions.pdf решения]
 
|-
 
|-
 +
| Ковариация и корреляция. Непрерывные случайные величины.|| 03.02 [https://drive.google.com/file/d/11cyrbtag9k_iByGN745-BqiCSty3kBQ5/view?usp=sharing лекция] [https://drive.google.com/file/d/1P7QFIOBXb9-WvS-3ke3XdrruYObIo1sE/view?usp=sharing консультация] || [https://allatambov.github.io/twimc22/seminar04.pdf seminar04] [https://allatambov.github.io/twimc22/add04.pdf add04] [https://allatambov.github.io/twimc22/problems04.pdf  hw04] ||
 +
|-
 +
| Непрерывные случайные величины. Нормальное распределение. || 10.02 [https://drive.google.com/file/d/1cAZZQ5BBhgCQxTBtRnIoZRSUU0CVNjAE/view?usp=sharing лекция] [https://drive.google.com/file/d/14nkEtOHkHznHhKEcxgl0XtLekMG93Hbc/view?usp=sharing консультация] || [https://allatambov.github.io/twimc22/seminar05.pdf seminar05]  || [https://allatambov.github.io/twimc/seminar05-solutions.pdf решения]
 +
|-
 +
| Нормальное распределение. Теорема Муавра-Лапласа.|| 17.02 [https://drive.google.com/file/d/1Hp25PIWu4DiMwQT6lcF6RQs5bV8_WpWx/view?usp=sharing лекция] [https://drive.google.com/file/d/128tlbxnpVk4ycZUFWPvK5W5AavyN6lnI/view?usp=sharing консультация]
 +
24.02 [https://drive.google.com/file/d/17--o39GtxCMfbg9CvrK58WCAuleSZIyt/view?usp=sharing консультация]
 +
|| [https://allatambov.github.io/twimc22/seminar06.pdf seminar06] [https://allatambov.github.io/twimc22/add06.pdf add06]
 +
[https://allatambov.github.io/twimc22/seminar07.pdf seminar07] [https://allatambov.github.io/twimc22/add07.pdf add07]
 +
|| [https://www.mathsisfun.com/data/quincunx.html доска Гальтона]
 +
|-
 +
| Предельные теоремы. Описание выборок.|| 24.02 [https://drive.google.com/file/d/1GTvgbL5WROhnhNm23RzMbXPvHP2bTKNo/view?usp=sharing лекция]
 +
||
 +
[https://allatambov.github.io/twimc22/seminar08.pdf seminar08]
 +
|| [https://rpubs.com/AllaT/psycho-stat-laws визуализация] теорем
 +
|-
 +
| Выборки и их описание. || 10.03 [https://drive.google.com/file/d/1noD0hn7Qqg-ubEAiH-lFtnW1wwAYlsaS/view?usp=sharing лекция]
 +
||
 +
[https://allatambov.github.io/twimc22/seminar09.pdf seminar09] [https://allatambov.github.io/twimc22/add09.pdf add09]
 +
||
 +
|-
 +
| Графическое описание выборок. Выборочные оценки. || 05.04 [https://drive.google.com/file/d/1mPUVt3dsc5lw29IVPYIJFEkmHkRIafkM/view?usp=sharing лекция01] [https://drive.google.com/file/d/1zzw6ccoP5f-mN-hG8DGx4-w4U7Wi5QQ8/view?usp=sharing лекция02]
 +
||
 +
[https://allatambov.github.io/twimc22/seminar10.pdf seminar10]
 +
|| [https://raw.githubusercontent.com/allatambov/allatambov.github.io/master/twimc/17-03.R код R]
 +
|-
 +
| Доверительные интервалы для доли и среднего. || 12.04
 +
||
 +
[https://allatambov.github.io/twimc22/seminar11.pdf seminar11]
 +
|| [https://raw.githubusercontent.com/allatambov/allatambov.github.io/master/twimc22/05-04.R код R]
 +
|-
 +
| Доверительные интервалы. Проверка гипотез. || 21.04
 +
||
 +
[https://allatambov.github.io/twimc22/seminar12.pdf seminar12] [https://allatambov.github.io/twimc22/add12.pdf add12]
 +
|| [https://rpsychologist.com/d3/ci/ визуализация]
 +
|-
 +
| Проверка гипотез. Концепция pvalue. || –
 +
||
 +
[https://allatambov.github.io/twimc22/seminar13.pdf seminar13]
 +
|| [https://raw.githubusercontent.com/allatambov/allatambov.github.io/master/twimc22/hypo-test.R код R]
 +
|-
 +
| Меры связи. Коэффициент корреляции Пирсона. || 28.04
 +
||
 +
[https://allatambov.github.io/twimc22/seminar14.pdf seminar14]
 +
|| [https://raw.githubusercontent.com/allatambov/allatambov.github.io/master/twimc22/hypo-test.R код R]
 +
|-
 +
| Коэффициенты корреляции Пирсона и Спирмена. || 12.05
 +
||
 +
[https://allatambov.github.io/twimc22/seminar15.pdf seminar15]
 +
||
 +
|-
 +
| Коэффициенты корреляции. Критерий хи-квадрат. || 17.05
 +
||
 +
[https://allatambov.github.io/twimc22/seminar16.pdf seminar16]
 +
|| [https://raw.githubusercontent.com/allatambov/allatambov.github.io/master/twimc22/assoc.R код]
 +
|}
 +
 +
'''Видеозаписи'''
 +
 +
* группы 211-213: [https://www.dropbox.com/sh/twcjw27mvnruqmi/AABfflc8n6vllHtoZ1aSYtr_a?dl=0 ссылка], группа 214: TBA;
 +
* консультации: [https://www.dropbox.com/sh/iqlzhxtlgjy96wy/AABWd88S4Z4R5eS5yF5LEgNWa?dl=0 ссылка].
 +
 +
'''Таблицы и памятки'''
 +
 +
* [https://allatambov.github.io/psms/pdf/stand_normal.pdf Таблица] стандартного нормального распределения.
 +
* [https://allatambov.github.io/psms/pdf/st_norm_table.pdf Памятка] по работе с таблицей стандартного нормального распределения.
 +
* [https://allatambov.github.io/psms/pdf/quantiles.pdf Памятка] по нахождению квантилей нормального распределения.
 +
* [https://allatambov.github.io/twimc/descriptives.pdf Памятка] по описательным статистикам.
 +
* [https://allatambov.github.io/psms/pdf/student.pdf Таблица] распределения Стьюдента.
 +
* [https://allatambov.github.io/psms/pdf/conf-intervals.pdf Памятка] по доверительным интервалам.
 +
* [https://allatambov.github.io/psms/pdf/hypo-test.pdf Памятка] по проверке гипотез с помощью pvalue.
 +
 +
==R и RStudio==
 +
 +
Для работы на этом курсе необходимо установить (именно в таком порядке): R и RStudio. Если у вас уже установлена более ранняя версия R или RStudio, специально переустанавливать их не нужно.  Ссылки для скачивания:
 +
 +
* R: [https://cran.r-project.org/bin/windows/base/ для Windows], [https://cran.r-project.org/bin/macosx/ для Mac OS] (файл R-4.1.3.pkg);
 +
* RStudio: [https://rstudio.com/products/rstudio/download/#download для разных систем].
 +
 +
Если вы не планируете активно работать в R и RStudio, можно запускать код онлайн через [https://rdrr.io/snippets/ rdrr.io] или воспользоваться облачной версией [https://rstudio.cloud/ RStudio Cloud].
 +
 +
На семинарах мы рассматриваем необходимый минимум материала по работе в R, относящийся непосредственно к теме занятия.
 +
 +
==Домашние задания==
 +
 +
{| class="wikitable"
 +
|-
 +
! Домашнее задание !! Дедлайн
 +
|-
 +
| [https://www.dropbox.com/sh/rfgknwz2f5jrvr9/AABbuV6FGpvEeR91bnE2Rv4pa?dl=0 Домашнее задание 1] || 01.03 14:40
 +
|-
 +
| [https://www.dropbox.com/sh/srl5lt7hen2bi23/AAAt1h0xgNaig9-MQ8yWANHxa?dl=0 Домашнее задание 2] ||  15.03 16:00
 +
|-
 +
| [https://www.dropbox.com/sh/sxhftqftmulwpz3/AAD4156KHU38JtEXLi0TD78Ha?dl=0 Домашнее задание 3] || 29.04 16:00
 +
|-
 +
| Домашнее задание 4 || 
 
|}
 
|}

Текущая версия на 11:41, 24 мая 2022

Это страница обязательного курса «Введение в теорию вероятностей и математическую статистику», читаемого на программе «Политология» 1 курса бакалавриата в 2021/2022 учебном году.

Лекции ведёт Макаров Алексей Алексеевич.

Семинары ведут:

  • Тамбовцева Алла Андреевна (группы 211-213);
  • Ревина Полина Владимировна (группа 214).

Правила игры

  • Формула оценки: 0.38 × Экзамен + 0.28 × КР + 0.15 × ДЗ + 0.09 × Выступления + 0.1 × Тесты.
  • Программа курса, подробные пояснения по оцениванию.
  • Домашние задания сдаются на почту matstat.polit@gmail.com (в электронном виде) или на семинарском занятии (в письменном виде).
  • Домашнее задание можно сдать в течение суток после дедлайна с потерей 2 баллов от полученной оценки. Работы, сданные позже, не проверяются.

Материалы занятий

  • До 24 февраля лекции проводились on-line, с использованием платформы Zoom, после – очно.
  • Семинары проводятся очно и дублируются по Zoom для студентов, находящихся на дистанционном обучении.

Пояснения к таблице: seminar – обычные задачи к семинару, add – дополнительные задачи, hw – необязательное ДЗ к следующему семинару.

Тема Лекция Семинары Дополнительно
Дискретные случайные величины: введение. 13.01 лекция консультация seminar01 add01 hw01 решения
Дискретные случайные величины: продолжение. 20.01 лекция консультация seminar02 add02 hw02 визуализация свойств
Биномиальное распределение. Совместное распределение. 27.01 лекция консультация seminar03 add03 hw03 решения
Ковариация и корреляция. Непрерывные случайные величины. 03.02 лекция консультация seminar04 add04 hw04
Непрерывные случайные величины. Нормальное распределение. 10.02 лекция консультация seminar05 решения
Нормальное распределение. Теорема Муавра-Лапласа. 17.02 лекция консультация

24.02 консультация

seminar06 add06

seminar07 add07

доска Гальтона
Предельные теоремы. Описание выборок. 24.02 лекция

seminar08

визуализация теорем
Выборки и их описание. 10.03 лекция

seminar09 add09

Графическое описание выборок. Выборочные оценки. 05.04 лекция01 лекция02

seminar10

код R
Доверительные интервалы для доли и среднего. 12.04

seminar11

код R
Доверительные интервалы. Проверка гипотез. 21.04

seminar12 add12

визуализация
Проверка гипотез. Концепция pvalue.

seminar13

код R
Меры связи. Коэффициент корреляции Пирсона. 28.04

seminar14

код R
Коэффициенты корреляции Пирсона и Спирмена. 12.05

seminar15

Коэффициенты корреляции. Критерий хи-квадрат. 17.05

seminar16

код

Видеозаписи

Таблицы и памятки

  • Таблица стандартного нормального распределения.
  • Памятка по работе с таблицей стандартного нормального распределения.
  • Памятка по нахождению квантилей нормального распределения.
  • Памятка по описательным статистикам.
  • Таблица распределения Стьюдента.
  • Памятка по доверительным интервалам.
  • Памятка по проверке гипотез с помощью pvalue.

R и RStudio

Для работы на этом курсе необходимо установить (именно в таком порядке): R и RStudio. Если у вас уже установлена более ранняя версия R или RStudio, специально переустанавливать их не нужно. Ссылки для скачивания:

Если вы не планируете активно работать в R и RStudio, можно запускать код онлайн через rdrr.io или воспользоваться облачной версией RStudio Cloud.

На семинарах мы рассматриваем необходимый минимум материала по работе в R, относящийся непосредственно к теме занятия.

Домашние задания

Домашнее задание Дедлайн
Домашнее задание 1 01.03 14:40
Домашнее задание 2 15.03 16:00
Домашнее задание 3 29.04 16:00
Домашнее задание 4