Инструменты пользователя
plan2017
Различия
Здесь показаны различия между двумя версиями данной страницы.
| Both sides previous revision Предыдущая версия Следущая версия | Предыдущая версия Следущая версия Both sides next revision | ||
|
plan2017 [2017/03/25 23:19] v.yuzhanin |
plan2017 [2017/04/08 17:52] v.yuzhanin |
||
|---|---|---|---|
| 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_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_rev1.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_rev1.pdf|Практика 5. Регрессия. МНК и статистические свойства коэффициентов регрессии и прогноза }} **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 5. Регрессия. Статистические свойства МНК-оценок }} **Защита до 21.04.2017**\\ | {{|Практика 5. Регрессия. Статистические свойства МНК-оценок }} **Защита до 21.04.2017**\\ | ||
| {{|Практика 6. Регрессия. Доверительный интервал прогноза }} **Защита до 1.05.2017**\\ | {{|Практика 6. Регрессия. Доверительный интервал прогноза }} **Защита до 1.05.2017**\\ | ||
| Строка 63: | Строка 68: | ||
| [[https://www.youtube.com/playlist?list=PLSVZVy9n1aZGZvsBJ5elIs65z9vb6Hsup|Видео выложено в плейлист курса на Youtube]]\\ | [[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) === |
| Объяснение невязок модели и данных как реализаций случайного шума\\ | Объяснение невязок модели и данных как реализаций случайного шума\\ | ||
| Векторная форма МНК\\ | Векторная форма МНК\\ | ||
| Строка 69: | Строка 74: | ||
| [[https://www.youtube.com/playlist?list=PLSVZVy9n1aZGZvsBJ5elIs65z9vb6Hsup|Видео выложено в плейлист курса на Youtube]]\\ | [[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. Метод наименьших квадратов (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\\ | ||
| Строка 75: | Строка 80: | ||
| [[https://www.youtube.com/playlist?list=PLSVZVy9n1aZGZvsBJ5elIs65z9vb6Hsup|Видео выложено в плейлист курса на Youtube]]\\ | [[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]]\\ | ||
plan2017.txt · Последние изменения: 2017/06/09 17:28 — v.yuzhanin
Инструменты страницы
За исключением случаев, когда указано иное, содержимое этой вики предоставляется на условиях следующей лицензии: CC Attribution-Share Alike 3.0 Unported
