Инструменты пользователя
Это старая версия документа.
Содержание
Планирование и обработка результатов научного эксперимента 2019
Консультации
Ульянов М.С. (для новичков): вторник 18-00
Домашние задания и практики
Защиты практик АТМ-18
Проверка кода практик
Посещение занятий
Обработка данных защит практик
Практики высылать на адрес: 
Требования к отсылке кода практик
Практика 1. Время движения на работу (светофоры) Срок 19.02
Практика 2. Средневыборочная как случайная величина Срок 24.02 10:00
Практика 3. Выборочная дисперсия как случайная величина Срок 3.03 10:00
Практика 4. QH-характеристики насосных агрегатов Срок 16.03 10:00
Данные для практики
Распределение вариантов практики
Практика 5. Исследование МНК-критерия Срок 16.03 10:00
Практика 6. Вероятностная модель зашумленных измерений Срок 31.03 10:00
Практики 7 и 9. Контроль достоверности показаний Срок практики 7: 14.04 10:00
Срок практики 9: 21.04 10:00
practice8_rev1.pdf Срок 28.04 10:00
practice10_rev1.pdf Срок 4.05 10:00
Литература и материалы
В.В. Рыков, В.Ю. Иткин Математическая статистика и планирование эксперимента, 2010
В.В. Рыков, В.Ю. Иткин Основы компьютерного моделирования (Модели математической статистики), 2006
Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика: Учеб. пособие для вузов, 2003
Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс. 2004
Репозиторий курса
Пример вывода 3D-графиков (для МНК)
Элементарное введение в Матлаб с нуля
Плейлист курса
Текст лекций 2019
Лекции
Спец. занятие. Структурное программирование в Матлабе
Лекция 1. Модель времени движения. Теоретико-вероятностный подход, центральная предельная теорема (12 февраля)
Лекция 2. Модель времени движения. Статистический подход. Оценка математического ожидания (19 февраля)
Лекция 3. Модель времени движения. Статистический подход. Оценка дисперсии (26 февраля)
Лекция 4. Вероятностная модель регрессии. Метод наименьших квадратов (5 марта)
Лекция 5. Коэффициент детерминации R-квадрат (12 марта)
Лекция 6. Повторение и подчистка хвостов (19 марта)
Центральная предельная теорема, подробный разбор формулировки
Критический анализ вероятностной модели регрессии с точки зрения случайности/неслучайности факторов
Анализ источников случайной погрешности модели насосного агрегата
Лекция 7. Модель зашумленных измерений. Постановка задачи контроля достоверности показаний измерительных каналов и ее сведение к задаче проверки гипотезы равенства МО (26 марта)
Лекция 8. Критерий равенства нормальных МО при известных дисперсиях (2 апреля)
Лекция 9. Критерий равенства нормальных МО при неизвестных дисперсиях (9 апреля)
Стандартизированная СВ
Стьюдентизированная СВ
Лекция 10. Статистические свойства МНК-оценок и прогноза (23 апреля)
Инструменты страницы
