up

Прикладная статистика

398 days
Before the end of the enrollment
  • Russian

    course language

  • 11 weeks

    course duration

  • от 6 до 7 часов в неделю

    needed to educate

  • 2 credit points

    for credit at your university

About

В этом курсе мы познакомимся с основами теории вероятностей, изучим одномерные и многомерные случайные величины, их характеристики, а также увидим в действии закон больших чисел и центральную предельную теорему. Изучение статистики мы начнем с выборочных характеристик, продолжим точечным оцениванием неизвестных параметров генеральной совокупности, сравним точечные и интервальные методы оценивания. Расскажем про задачу проверки гипотез и подробно остановимся на критериях согласия.

Format

В состав курса входят видео-лекциии и упражнения. Длительность курса составляет 11 недель. Трудоемкость курса – 2 зачетных единицы. Средняя недельная нагрузка на обучающегося – 6-7 часов.

  1. Геворкян, П.С. Теория вероятностей и математическая статистика [Электронный ресурс] : учебное пособие / П.С. Геворкян, А.В. Потемкин, И.М. Эйсымонт. — Электрон. дан. — Москва : Физматлит, 2016. — 176 с. — Режим доступа: https://e.lanbook.com/book/91142. — Загл. с экрана.
  2. Ананьевский, С.М. Теория вероятностей с примерами и задачами: учеб. Пособие [Электронный ресурс] : учеб. пособие / С.М. Ананьевский, Б.В. Невзоров. — Электрон. дан. — Санкт-Петербург : СПбГУ, 2013. — 240 с. — Режим доступа: https://e.lanbook.com/book/94720.
  3. Волкова, Н.А. Элементы математики и статистики: Учебное пособие [Электронный ресурс] : учеб. пособие / Н.А. Волкова, Н.Ю. Кропачева, Е.Г. Михайлова. — Электрон. дан. — Санкт-Петербург : Лань, 2018. — 128 с. — Режим доступа: https://e.lanbook.com/book/99207.

Requirements

Для успешного освоения курса необходимы базовые навыки работы с компьютером и сетью Интернет.

Course program

В курсе рассматриваются следующие темы:

  1. Простейшая теория вероятностей
  2. Простейшие случайные величины
  3. Общее понятие вероятностного пространства
  4. Типы распределений случайных величин
  5. Числовые характеристики, сходимость
  6. Обзор задач, решаемых статистикой
  7. Выборочные характеристики
  8. Точечное оценивание
  9. Точные и асимптотические доверительные интервалы
  10. Проверка гипотез

Каждая тема предполагает изучение в течение одной недели.

Education results

  • Знает существующие методы работы с данными, области их применения, достоинства и недостатки (РО-1).
  • Знает основные цифровые технологии и алгоритмы их работы (РО-2).
  • Умеет отбирать технологии работы с информацией в зависимости от класса задач в области данных (РО-3).
     

Formed competencies

Способен применять цифровые технологии для анализа и решения мировоззренческих, социально-личностных и профессиональных проблем и процессов, определяющих жизнедеятельность в цифровом пространстве (КК-4)

Education directions

09.03.01 Информатика и вычислительная техника
09.03.03 Прикладная информатика
09.03.04 Программная инженерия
10.03.01 Информационная безопасность
11.03.02 Инфокоммуникационные технологии и системы связи
11.03.03 Конструирование и технология электронных средств
12.03.01 Приборостроение
12.03.02 Оптотехника
12.03.03 Фотоника и оптоинформатика
12.03.05 Лазерная техника и лазерные технологии
12.05.01 Электронные и оптико-электронные приборы и системы специального назначения
13.03.02 Электроэнергетика и электротехника
14.03.01 Ядерная энергетика и теплофизика
15.03.04 Автоматизация технологических процессов и производств
15.03.06 Мехатроника и робототехника
16.03.01 Техническая физика
16.03.03 Холодильная, криогенная техника и системы жизнеобеспечения
18.03.02 Энерго- и ресурсосберегающие процессы в химической технологии, нефтехимии и биотехнологии
19.03.01 Биотехнология
23.03.03 Эксплуатация транспортно- технологических машин и комплексов
24.03.02 Системы управления движением и навигация
27.03.04 Управление в технических системах
27.03.05 Инноватика
38.03.05 Бизнес-информатика
44.03.04 Профессиональное обучение (по отраслям)
45.03.04 Интеллектуальные системы в гуманитарной сфере

Михайлова Елена Георгиевна

К. ф.-м. н., доцент
Position: Советник при ректорате-директор по направлению "цифровая культура" Университета ИТМО, директор высшей школы цифровой культуры Университета ИТМО

Бойцев Антон Александрович

К.ф.-м.н.
Position: доцент факультета систем управления и робототехники, доцент высшей школы цифровой культуры Университета ИТМО

Голяндина Нина Эдуардовна

К.ф.-м.н., доцент
Position: Доцент кафедры статистического моделирования СПбГУ

course completion certificate

Certificate

По данному курсу возможно получение сертификата.

Similar courses