Математическая статистика

Программа курса:

  1. Основные определения и задачи статистики.
  2. Оценивание параметров. Требования, предъявляемые к оценкам.
  3. Метод максимального правдоподобия.
  4. Доверительные интервалы в гауссовских моделях.
  5. Проверка гипотез, связь с доверительными интервалами,
  6. Критерии согласия и однородности, свободные от распределения.
  7. t-тесты для зависимых и независимых выборок.
  8. Критерий согласия хи-квадрат для проверки простых гипотез.
  9. Критерий согласия хи-квадрат для проверки сложных гипотез согласия, гипотезы однородности, гипотезы независимости.
  10. Некоторые задачи непараметрической статистики, ранги, непараметрические критерии.
  11. Условные математические ожидания, функция регрессии.
  12. Модель линейной регрессии, оценивание параметров.
  13. Ridge и Lasso регрессии
  14. ANOVA