Мат статистика 3MIT осень 2017 — различия между версиями

Материал из SEWiki
Перейти к: навигация, поиск
м (Лекции)
м (Лекции)
Строка 13: Строка 13:
 
# Метод максимального правдоподобия. Асимптотическая нормальность ОМП.
 
# Метод максимального правдоподобия. Асимптотическая нормальность ОМП.
 
# Неравенство Рао-Крамера.
 
# Неравенство Рао-Крамера.
 
 
# Достаточные статистики и некоторые их применения.
 
# Достаточные статистики и некоторые их применения.
 
# Байесовские и минимаксные оценки.
 
# Байесовские и минимаксные оценки.
 
 
# Доверительные интервалы.
 
# Доверительные интервалы.
 
# Асимптотические доверительные интервалы.
 
# Асимптотические доверительные интервалы.

Версия 20:32, 24 сентября 2017

Преподаватель: Пусев Руслан Сергеевич

Лекции

Программа занятий:

  1. Математическая постановка задач статистики.
  2. Два определения выборки. Эмпирическое распределение.
  3. Выборочные характеристики как оценки генеральных: моменты, значение ф.р. в точке, квантили.
  4. Выборка из нормального распределения: лемма Фишера.
  5. Оценивание параметров. Требования, предъявляемые к оценкам.
  6. Метод моментов. Состоятельность и асимптотическая нормальность оценок метода моментов.
  7. Метод максимального правдоподобия. Асимптотическая нормальность ОМП.
  8. Неравенство Рао-Крамера.
  9. Достаточные статистики и некоторые их применения.
  10. Байесовские и минимаксные оценки.
  11. Доверительные интервалы.
  12. Асимптотические доверительные интервалы.
  13. Проверка гипотез. Основные понятия.
  14. Проверка параметрических гипотез в гауссовских моделях.
  15. Критерии согласия, свободные от распределения.
  16. Критерии однородности, свободные от распределения.
  17. Критерий согласия хи-квадрат для проверки простых гипотез.
  18. Критерий согласия хи-квадрат для проверки сложных гипотез согласия, гипотезы однородности, гипотезы независимости.
  19. Модель линейной регрессии.
  1. Байесовские и минимаксные критерии.

Практика

Текущая успеваемость

Домашние задания