Инструменты пользователя

Инструменты сайта


plan2017

Различия

Здесь показаны различия между двумя версиями данной страницы.

Ссылка на это сравнение

Both sides previous revision Предыдущая версия
Следущая версия
Предыдущая версия
plan2017 [2017/02/16 14:09]
v.yuzhanin
plan2017 [2017/06/09 17:28]
v.yuzhanin
Строка 1: Строка 1:
 ===== Планирование и обработка результатов научного эксперимента 2017 ===== ===== Планирование и обработка результатов научного эксперимента 2017 =====
 +
 +==== Экзамен и консультация ====
 +Консультация 19.06.2017 16:00 ауд 1404\\
 +Экзамен 20.06.2017 в 10-00 ауд 1404\\
 +
 +==== Семинар по САРДу 27.03.2017 в 12:00 ====
  
 [[http://​www.youtube.com/​playlist?​list=PLmu_y3-DV2_nKd7epECPEbTVamsmEmMMI|Элементарное введение в Матлаб с нуля]] [[http://​www.youtube.com/​playlist?​list=PLmu_y3-DV2_nKd7epECPEbTVamsmEmMMI|Элементарное введение в Матлаб с нуля]]
 +[[https://​www.youtube.com/​playlist?​list=PLSVZVy9n1aZGZvsBJ5elIs65z9vb6Hsup|Плейлист курса Youtube]]
 +
 +
 +==== Консультации ====
 +Понедельник 29.06 14:00
 +
 +[[https://​docs.google.com/​spreadsheets/​d/​1epVTsi_3RltK_teeK-ZZeyGbGNtPzff_la_yqrAEbME/​edit#​gid=0|Посещение занятий]]
 +
 +==== Литература ====
 +{{:​plan:​2017:​regression_trivia_2017.pdf|}} Регрессия-шпаргалка\\
 +{{:​plan:​gmurman_2004.zip|Гмурман В. Е. - Теория вероятностей и математическая статистика - 2004}}\\
 +{{:​plan:​rykov_itkin_2010.rar|Рыков В.В., Иткин В.Ю. Математическая статистика и планирование эксперимента 2010}}\\
 +[[http://​rutracker.org/​forum/​viewtopic.php?​t=739088|Я. Р. Магнус,​ П.К. Катышев,​ А.А. Пересецкий - Эконометрика. Начальный курс.]]\\
 +[[http://​www.gubkin.ru/​faculty/​automation_and_computer_science/​chairs_and_departments/​pmikm/​TextBooks/​InterpolationAndSmooth/​Interpolation_v2.pdf|В.Ю. Иткин, О.Н. Кочуева ИНТЕРПОЛЯЦИЯ И СГЛАЖИВАНИЕ ДАННЫХ В ПАКЕТЕ MATLAB]]
 +
 +
 +
  
 ==== Домашние и практические работы ==== ==== Домашние и практические работы ====
Строка 7: Строка 30:
  
 === Практика 1. Моделирование средневыборочного как случайной величины === === Практика 1. Моделирование средневыборочного как случайной величины ===
-{{:​plan:​2017:​practice_1_empirical_mean.pdf|Задание и вопросы к защите}}+{{:​plan:​2017:​practice_1_empirical_mean.pdf|Практика 1. Моделирование средневыборочного как случайной величины. }} **Вопросы к защите в файле. ​Защита без снижения балла до 2.03.2017**\\ 
 + 
 +{{:​plan:​2017:​practice_2_means_rev2.pdf|Практика 2. Равенство МО нормальных СВ при известной дисперсии (достоверность датчиков). }} **Вопросы к защите ​в файле. Защита до 21.03.2017** Файл обновлен 29 марта\\ 
 + 
 +{{:​plan:​2017:​practice_3_dispersion_estimator_rev2.pdf|Практика 3. Оценка дисперсии как случайная величина ​}} **Вопросы к защите в файле. Защита до 7.04.2017, допускается совместно с практикой 4** Файл обновлен 30 марта, исправлена ошибка в ч.2\\ 
 + 
 +{{:​plan:​2017:​practice_4_means_zt_rev2.pdf|Практика 4. Равенство МО нормальных СВ при неизвестной дисперсии (достоверность датчиков-2). Вопросы к защите в файле. **Защита до 14.04.2017**}}\\ 
 + 
 +{{:​plan:​2017:​practice_5_ls_beta_est_rev4.pdf|Практика 5. Регрессия. МНК и статистические свойства коэффициентов регрессии и прогноза }} **Защита до 27.04.2017** Добавлена **вторая** версия вопросов к защите\\ 
 + 
 + 
 +{{:​plan:​2017:​practice_6_pumps_rev3.pdf|Практика 6. Регрессионные модели характеристик насосных агрегатов }} (обновлено 29.05.2017) **Защита до 31.05.2017** \\ 
 +{{:​plan:​2017:​pump_data.rar|Данные к практике}}\\ 
 + 
 +{{:​plan:​2017:​practice_7_pumps_analyze_this_rev2.pdf|Практика 7. Анализ регрессионных остатков и скользящий контроль}} (обновлено 29.05.2017) **Защита до 31.05.2017**\\ 
 + 
 + 
 + 
 + 
 +=== Лекция 1. Моделирование средневыборочного как случайной величины (9 февраля) === 
 +[[https://​youtu.be/​ivgfbH3OO9I|часть 1]] 
 +[[https://​youtu.be/​agt8IWD_S74|часть 2]] 
 +[[https://​youtu.be/​16aneq9up8Y|часть 3]] 
 +[[https://​youtu.be/​roEWnk_PmdI|часть 4]] 
 + 
 +=== Лекция 2. Критерий сравнения МО двух нормальных СВ при известной дисперсии (16 февраля) === 
 +[[https://​youtu.be/​LIy3JG5XVao|часть 1]] 
 +[[https://​youtu.be/​G1aVNFCtl6U|часть 2]] 
 +[[https://​youtu.be/​L8dnWMQx2q0|часть 3]] 
 +[[https://​youtu.be/​gcj7cNTQGnY|часть 4]] 
 + 
 + 
 +=== Лекция 3. Критерий сравнения МО двух нормальных СВ. Учет усреднения (2 марта) === 
 +[[https://​youtu.be/​1eryXL8rxhA|часть 1]] 
 +[[https://​youtu.be/​Lnr34XhH7js|часть 2]] 
 +[[https://​youtu.be/​FY0PFb9sWJY|часть 3]] 
 +[[https://​youtu.be/​x3h-d86A0tw|часть 4]] 
 + 
 +=== Лекция 4. Критерий сравнения МО двух нормальных СВ при неизвестных дисперсиях (9 марта) === 
 +Оценка дисперсии как случайная величина\\ 
 +Смещенная и несмещенная дисперсия\\ 
 +Стьюдентизированная нормальная СВ\\ 
 +[[https://​www.youtube.com/​playlist?​list=PLSVZVy9n1aZGZvsBJ5elIs65z9vb6Hsup|Видео выложено в плейлист курса на Youtube]]\\ 
 + 
 +=== Лекция 5. Регрессионные модели. Введение (16 марта) === 
 +Объяснение невязок модели и данных как реализаций случайного шума\\ 
 +Векторная форма МНК\\ 
 +Критерий МНК в графическом виде для модели y = kx\\ 
 +[[https://​www.youtube.com/​playlist?​list=PLSVZVy9n1aZGZvsBJ5elIs65z9vb6Hsup|Видео выложено в плейлист курса на Youtube]]\\ 
 + 
 +=== Лекция 6. Регрессионные модели. Метод наименьших квадратов (23 марта) === 
 +[[https://​github.com/​victorsouth/​matlab_statistics/​blob/​master/​seminar_mnk_2017.m|Генератор случайной выборки по регрессионной модели]]\\ 
 +3D-график критерия МНК\\ 
 +Вывод нормальных уравнений регрессии\\ 
 +[[https://​www.youtube.com/​playlist?​list=PLSVZVy9n1aZGZvsBJ5elIs65z9vb6Hsup|Видео выложено в плейлист курса на Youtube]]\\ 
 + 
 +=== Лекция 7. Регрессионные модели. Статистические свойства оценок коэффициентов регрессии (30 марта) === 
 +Ковариационная матрица оценок коэффициентов регресии 
 +[[https://​www.youtube.com/​playlist?​list=PLSVZVy9n1aZGZvsBJ5elIs65z9vb6Hsup|Видео выложено в плейлист курса на Youtube]]\\ 
 + 
 +=== Лекция 8. Регрессионные модели. Статистические свойства прогноза. Полигон относительных частот (6 апреля) === 
 +[[https://​www.youtube.com/​playlist?​list=PLSVZVy9n1aZGZvsBJ5elIs65z9vb6Hsup|Видео выложено в плейлист курса на Youtube]]\\ 
 + 
 +=== Лекция 9. Регрессионные модели. ​ (13 апреля) === 
 +[[https://​www.youtube.com/​playlist?​list=PLSVZVy9n1aZGZvsBJ5elIs65z9vb6Hsup|Видео выложено в плейлист курса на Youtube]]\\ 
 + 
 +=== Лекция 10. Регрессионные модели. ​ (20 апреля) === 
 +[[https://​www.youtube.com/​playlist?​list=PLSVZVy9n1aZGZvsBJ5elIs65z9vb6Hsup|Видео выложено в плейлист курса на Youtube]]\\ 
 + 
 +=== Лекция 12, 13. Регрессионные модели. ​ (27 апреля) === 
 +[[https://​www.youtube.com/​playlist?​list=PLSVZVy9n1aZGZvsBJ5elIs65z9vb6Hsup|Видео выложено в плейлист курса на Youtube]]\\ 
  
plan2017.txt · Последние изменения: 2017/06/09 17:28 — v.yuzhanin