Инструменты пользователя

Инструменты сайта


vmss2017

Статистическое моделирование на Матлабе 2017

Сдача долгов

16 января, 15:00
23 января, 14:00
30, 31 января, 14:00

Посещение занятий

Защиты

Домашние задания и практики

практики высылать на адрес
имена файлов prac<номер практики>_AT141_<Фамилия>.m
prac2_AT141_Pupkin.m
prac3_AT141_Pupkin.m
Если выданы замечания и код принят не сразу, в дальнейшем добавлять в файл суффикс «_revN», где N - номер исправлений. Внутри файла писать комментарий, в котором указывать исправленные замечания и дату их выдачи.
например, prac3_AT141_Pupkin_rev2.m
Если делали вдвоем, писать в названии обе фамилии prac6_AT141_BobchinskyDobchinsky_rev2.m

Практика 2. Средневыборочное как случайная величина защита до 11.10
Практика 3. Оценка дисперсии как случайная величина прислать на почту до 22.10
Практика 4. Достоверность показаний датчиков защита до 25.10. Задание обновлено 1.11.2017
Практика 5. Стьдентизированная случайная величина выслать до 19.11. Задание обновлено 15.11
Практика 6. Достоверность показаний датчиков при неизвестных случайных погрешностях выслать до 26.11
Практика 7. Аппроксимация характеристик насосов методом наименьших квадратов Выслать до 3.12.
**Данные по всем вариантам. Распределение вариантов в архиве**
При отправке кода высылать данные не надо, высылать скрипт, зачитывающий данные, не надо. Как обычно, высылать один файл со своим решением.

Практика 8 МНК-критерий как график в трехмерном пространстве. Выслать до 3.12. (обновлено 27.12)
vleprac2_separators.zip Практика 9 (2 практика по массобмену). Моделирование процесса сепарации.

Литература и материалы

Лекции

Лекция 1. Введение в вероятностное моделирование (6 сентября)

Лекция сдвоенная с семинаром
Модель времени движения на работу как случайная величина
Центральная предельная теорема

Лекция 2. Оценка параметров распределения. Средневыборочное как случайная величина (20 сентября)

Сдвоенная лабораторная, лекция и семинар - три пары подряд

Лекция 3. Структурирование кода в Матлабе (4 октября)

Сдвоенная лабораторная, лекция и семинар - три пары подряд
Разбор примера из Абрамяна Array32-Array36

Лекция 4. Достоверность показаний датчиков. Критерий сравнения МО при известных D, начало (11 октября)

Лекция 5. Достоверность показаний датчиков. Критерий сравнения МО при известных D, окончание (18 октября)

e-статистика с усреднением
z-статистика
расчет порога маловероятного значения через norminv

Лекция 6. (25 октября)

Лекция 7. (1 ноября)

Лекция 8. (8 ноября)

Лекция 9. МНК (15 ноября)

Текст лекции
regression_trivia_2017.pdf Регрессия-шпаргалка

vmss2017.txt · Последние изменения: 2018/01/23 15:56 — v.yuzhanin