Это старая версия документа.
Практика 1. Моделирование средневыборочного как случайной величины. Вопросы к защите в файле. Защита без снижения балла до 2.03.2017
Практика 2. Равенство МО нормальных СВ при известной дисперсии (достоверность датчиков). Вопросы к защите в файле. Защита до 21.03.2017
Практика 3. Оценка дисперсии как случайная величина Вопросы к защите в файле. Защита до 7.04.2017
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 6. Регрессия. Доверительный интервал прогноза Защита до 1.05.2017
Практика 7. Регрессия. Проверка адекватности модели. Критерий Фишера. Критерий Стьюдента Защита до 14.05.2017
Практика 8. Регрессия. Анализ регрессионных остатков. Критерий Пирсона Защита до 14.05.2017
Оценка дисперсии как случайная величина
Смещенная и несмещенная дисперсия
Стьюдентизированная нормальная СВ
Объяснение невязок данных как реализаций случайного шума
Векторная форма МНК
Критерий МНК в графическом виде для модели y = kx