Введение в теорию вероятностей и математическую статистику: различия между версиями
Строка 64: | Строка 64: | ||
* [https://allatambov.github.io/psms/pdf/quantiles.pdf Памятка] по нахождению квантилей 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/twimc/descriptives.pdf Памятка] по описательным статистикам. | ||
+ | |||
+ | ==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== | ==Домашние задания== |
Версия 14:13, 3 апреля 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
- Лекции проводятся on-line, с использованием платформы Zoom.
- 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 | доска Гальтона |
Предельные теоремы. Описание выборок. | 24.02 | визуализация теорем, решения | |
Выборки и их описание. | 10.03 | код R |
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.
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: для Windows, для Mac OS (файл R-4.1.3.pkg);
- RStudio: для разных систем.
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 | |
Домашнее задание 4 |