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
Следущая версия Both sides next revision
plan2017 [2017/03/25 23:09]
v.yuzhanin
plan2017 [2017/03/30 11:21]
v.yuzhanin
Строка 5: Строка 5:
 [[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|Видео лекций на Youtube]]+[[https://​www.youtube.com/​playlist?​list=PLSVZVy9n1aZGZvsBJ5elIs65z9vb6Hsup|Плейлист ​курса Youtube]]
  
  
Строка 13: Строка 13:
 {{:​plan:​gmurman_2004.zip|Гмурман В. Е. - Теория вероятностей и математическая статистика - 2004}}\\ {{:​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}}\\ {{:​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://​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 21: Строка 25:
 {{:​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_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.pdf|Практика 2. Равенство МО нормальных СВ при известной дисперсии (достоверность датчиков). }} **Вопросы к защите в файле. Защита до 21.03.2017**\\+{{:​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.pdf|Практика 3. Оценка дисперсии как случайная величина }} **Вопросы к защите в файле. Защита до 7.04.2017**\\+{{:​plan:​2017:​practice_3_dispersion_estimator.pdf|Практика 3. Оценка дисперсии как случайная величина }} **Вопросы к защите в файле. Защита до 7.04.2017, допускается совместно с практикой 4**\\
  
 +{{:​plan:​2017:​practice_4_means_zt_rev1.pdf|Практика 4. Равенство МО нормальных СВ при неизвестной дисперсии (достоверность датчиков-2). Вопросы к защите в файле. **Защита до 14.04.2017**}}
  
-{{|Практика 3. Равенство МО нормальных СВ при неизвестной дисперсии. Критерий Стьюдента }} **Вопросы к защите в файле. Защита до 7.04.2017**\\ 
  
 {{|Практика 4. Регрессия. МНК }} **Защита до 14.04.2017**\\ {{|Практика 4. Регрессия. МНК }} **Защита до 14.04.2017**\\
Строка 61: Строка 65:
 Смещенная и несмещенная дисперсия\\ Смещенная и несмещенная дисперсия\\
 Стьюдентизированная нормальная СВ\\ Стьюдентизированная нормальная СВ\\
 +[[https://​www.youtube.com/​playlist?​list=PLSVZVy9n1aZGZvsBJ5elIs65z9vb6Hsup|Видео выложено в плейлист курса на Youtube]]\\
  
 === Лекция 5. Регрессионные модели.Введение (16 марта) === === Лекция 5. Регрессионные модели.Введение (16 марта) ===
Строка 66: Строка 71:
 Векторная форма МНК\\ Векторная форма МНК\\
 Критерий МНК в графическом виде для модели y = kx\\ 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.Введение (23 марта) === === Лекция 6. Регрессионные модели.Введение (23 марта) ===
-[[https://​github.com/​victorsouth/​matlab_statistics/​blob/​master/​seminar_mnk_2017.m|Генератор случайной выборки по регрессионной модели]]+[[https://​github.com/​victorsouth/​matlab_statistics/​blob/​master/​seminar_mnk_2017.m|Генератор случайной выборки по регрессионной модели]]\\
 3D-график критерия МНК\\ 3D-график критерия МНК\\
 Вывод нормальных уравнений регрессии\\ Вывод нормальных уравнений регрессии\\
- +[[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