S
SlivInfoKurs
Модератор
- Регистрация
- 31.03.2020
- Сообщения
- 149 141
- Реакции
- 366
- Онлайн
- 6дн 5ч 20м 6с
Описание:
В этой работе авторы подробно объясняют теорию, анализируют большое число задач начиная от аксиом вероятностей до проверки гипотез.
Автор: Ilyas Shakenov
Дата последнего обновления: 01.2024
Обучающие цели
- Сформировать понимание базовых формул и доказательств в области теории вероятностей и статистики
- Изучение концепций вероятности и статистики на основе примеров из жизни
- Овладение решением различных задач из международных экзаменов
- Расширение словарного запаса по теме курса на английском языке
Контент курса
3 раздела • 213 лекций • Время обучения составляет 56 ч 15 мин
Язык преподавания: Русский
Предварительные требования
- Необходимо знать школьную математику уровня 8-11 классов.
О курсе
Курс затрагивает темы теории вероятностей и статистики, начиная с базовых понятий до проверки гипотез. Каждый модуль включает детальные лекции, после которых представлено обширное количество задач для решения. Задания сформулированы на английском языке, но присутствует подробный перевод и разъяснение на русском, что поможет улучшить англоязычный словарный запас.
Курс состоит из трех основных частей:
1. Основы теории вероятностей и дискретные распределения. Изучаются аксиомы, ключевые формулы, деревья событий, условные вероятности, формула Байеса, законы распределения дискретной случайной величины, математическое ожидание и дисперсия, а также типичные дискретные распределения, такие как Бернулли, Биномиальное, Пуассона, Геометрическое, Гипергеометрическое.
2. Непрерывные распределения и точечные оценки. Этот раздел использует математические методы из Calculus, рассматриваются свойства непрерывных случайных величин - функции плотности распределения, стандартные распределения - экспоненциальное, нормальное, равномерное и др. Внимательно изучаются точечные оценки и их характеристики - несмещенность и эффективность.
3. Математическая статистика. Объемный раздел с теорией, которая обычно сложна для студентов - это p-value, уровень значимости, ошибки 1-го и 2-го рода, гипотезы и различные тесты. Дополнительно изучаются новые распределения - T, X^2, F. Автор курса стремится не только научить использовать многочисленные формулы, но и объяснить их происхождение, что помогает улучшить понимание и запоминание материала.
Автор преподает этот курс в университете уже 6 лет, что дало возможность многократно отработать лекции, задачи и их объяснения с помощью студентов.
Целевая аудитория
- Курс рассчитан на старшеклассников, студентов университетов и специалистов в области Data Science и Business Analytics. Задачи курса в основном составлены на английском языке, которые автор подробно переводит и объясняет на русском.
Скрытая ссылка
