EMBER_CLI_FASTBOOT_BODY

Математическая статистика

The course meets the formal recommendations of Stepik
Play
To watch this video please visit https://stepik.org/lesson//step/

About the course

В рамках данного курса вы научитесь визуализировать данные; на основе наблюдаемых данных строить оценки неизвестных параметров распределения; узнаете, какие оценки являются хорошими; научитесь проверять гипотезы о законе распределения и параметрах распределения; сравнивать параметры распределений нескольких случайных величин, выявлять наличие и вид зависимостей  между случайными величинами по данным наблюдений.  Теоретический материал сопровождается модельными примерами и примерами из реальной жизни. 

Instructors

  1. User picture
    Лидия Грауэр
    Wrike, Computer Science Center, СПбГУ
    Старший веб аналитик Wrike. Несколько лет анализа данных в Яндекс. Преподаватель Computer Science Center

Reviews

Petr Kunilov June 19, 2018 link
Rated:  5
Замечательный курс! Мне очень и очень понравился. Всем рекомендую!!! Подобран весь необходимый теоретический материал, который подробно и понятно объясняется преподавателем. Теория сопровождается практикой в достаточном количестве: от простого уровня до уже более сложных объемных задач. Присутствует в том числе ограничение на кол-во попыток в практических задачах, что придаёт интерес их решению. Очень хотелось бы больше практических объемных задач, они присутствуют и очень интересны, и после их решения, возникает чувство, эх вот бы ещё! А также хотелось бы больше задач на подбор критериев, то есть какой критерий лучше в какой задаче применить и почему (таких задач всего пару на весь курс, а они очень важны, так как именно это имеет значение на практике: правильно выбрать и обосновать выбор критерия.) Эх вот бы ещё доп. задач на отработку всех критерий и случаев, когда их применять :) Спасибо всем, кто готовил такой великолепный курс!
Aleksey Morozov June 2, 2018 link
Rated:  5
Это был самый сложный курс из всех что я проходил! В основном из-за практических задач. Нельзя сказать, что они были сложными, просто нужно быть очень внимательным. Когда по нескольку часов в день разбираешься с материалом тогда и приходит понимание всего происходящего, тогда оно и откладывается в голове. Все задачи кроме одной решал с использованием python, maple или даже excel. На R решил одну задачу (и то в онлайн компиляторе), где одной командой проверялись сразу 4 теста на нормальность. Следует быть внимательным к задачам с ограниченным количеством попыток для ответа. Так на 2-х задачах потерял балы, где была 1 попытка. Спасибо за большое количество задач, отличный курс!
Rated:  5
Отличный курс! Как раз не хватало такого, где было бы описание статистики не на "пальцах", а с использованием более серьезной теории. Отсюда и порог вхождения более высокий (думаю, второй курс технических институтов). Но при этом здесь богатый набор практических заданий, дополняющих теорию. Курс довольно насыщенный, рассказано о большом количестве подходов в статистике. Есть весьма полезные лекции с экспериментальным сравнением работы различных методов. Для меня курс оказался очень интересным и полезным. Огромное спасибо создателям!
Play
To watch this video please visit https://stepik.org/lesson//step/
5 All reviews

Курс знакомит слушателей с основными разделами математической статистики: описательной статистикой, интервальным оцениванием, проверкой статистических гипотез, регрессионым анализом и корреляционным анализом.

Open date:
Feb 18, 2018
Workload:
4-5 часов в неделю
Expected time to complete:
46 hours
Language:
Русский
Certificate:
да
Certificate details
Certificate condition: 320 points
With distinction: 375 points

About the course

В рамках данного курса вы научитесь визуализировать данные; на основе наблюдаемых данных строить оценки неизвестных параметров распределения; узнаете, какие оценки являются хорошими; научитесь проверять гипотезы о законе распределения и параметрах распределения; сравнивать параметры распределений нескольких случайных величин, выявлять наличие и вид зависимостей  между случайными величинами по данным наблюдений.  Теоретический материал сопровождается модельными примерами и примерами из реальной жизни. 

Requirements

Курс рассчитан на слушателей, знакомых с основами математического анализа и теории вероятностей. 

Target audience

Студенты младших курсов технических специальностей

This course is entirely free. All content is available now.