Автор: Stepik
Название: Математическая статистика (2022)
Данный курс отлично подойдет для студентов, которые только начинают знакомство с математической статистикой.
В каждом уроке есть минимум теоретического материалы и максимум практики, подробно разобраны различные типы задач на одну тему.
О курсе:
Курс создан для студентов, которые раннее не сталкивались с математической статистикой, а только хотят ее изучить. В каждом уроке представлен теоретический материал на формальном языке и на интуитивном, чтобы сложилось полноценное понимание предмета.
В каждом уроке разобрано несколько видов задач и предложены задачи для самостоятельного решения. После каждого модуля есть pdf файл с расширенным конспектом модуля и разобранными задачами.
В результате изучения предмета учащиеся должны овладеть математическими методами исследования моделей математической статистики.
Программа курса:
Основные понятия теории вероятностей.
Название: Математическая статистика (2022)
Данный курс отлично подойдет для студентов, которые только начинают знакомство с математической статистикой.
В каждом уроке есть минимум теоретического материалы и максимум практики, подробно разобраны различные типы задач на одну тему.
О курсе:
Курс создан для студентов, которые раннее не сталкивались с математической статистикой, а только хотят ее изучить. В каждом уроке представлен теоретический материал на формальном языке и на интуитивном, чтобы сложилось полноценное понимание предмета.
В каждом уроке разобрано несколько видов задач и предложены задачи для самостоятельного решения. После каждого модуля есть pdf файл с расширенным конспектом модуля и разобранными задачами.
В результате изучения предмета учащиеся должны овладеть математическими методами исследования моделей математической статистики.
Программа курса:
Основные понятия теории вероятностей.
- Структура курса.
- Пространство элементарных исходов. Вероятность.
- Случайные величины и их распределения.
- Числовые характеристики распределений.
- Предельные теоремы теории вероятностей.
- Задачи математической статистики.
- Выборка и вариационный ряд.
- Эмпирическая функция распределения.
- Метод моментов.
- Метод максимального правдоподобия.
- Несмещенность и состоятельность.
- Асимптотическая нормальность оценок.
- Среднеквадратический подход.
- Асимптотический подход.
- Достаточные статистики.
- Полные статистики.
- Эффективные оценки.
- Байесовские оценки.
- Неравенство Рао - Крамера.
- Доверительные интервалы.
- Асимптотические доверите
Cкрытый контент, нужно авторизируйся или присоединяйся.
Возможно, Вас ещё заинтересует:
- [it-black] Виктор Черемных ― Администрирование безопасных сетей (ViPNet) (2025)
- [Diogo Resende] Учебный лагерь по инженерии ИИ - технология поисковой дополненной генерации (RAG) для LLM
- [Павел Старцев] [Stepik] Нейросети: от простейшего запроса до создания бота (2025)
- [Нетология] Профессия «Интернет‑маркетолог с нуля до middle» (2025)
- [Яндекс.Практикум] Python‑разработчик (+Python‑разработчик плюс)
- [Архэ] Компьютерная лингвистика. Основные задачи компьютерной лингвистики и подходы к их решению
- [Екатерина Юсупова] Герпес вирус. Обучающий проект (2024)
- [Stepik] Разработка мобильных и PC приложений на Python. Фреймворк Kivy (2024)
- [Павел Монахов] Системное администрирование Linux (2024)
- [Богдан Кухар] Администратор 1С v 3.8 (все модули) (2024)
- [Stepik] Многозадачность в Python. Многопоточное программирование
- [developedbyed] Фулстек Next.js (React) разработчик
- [brainy] Веб-тестирование для абсолютных новичков (2024)
- [PurpleSchool] Neovim - практика и настройка (2024)
- [Stepik] Java с нуля до Junior + Подготовка к собеседованию (2024)
- [NFE] Внедрение Cisco SD-WAN (Viptela) . Базовый курс (2024)
- [Webщик] Тревожный чемоданчик складчика 3 (2024)
- [Яндекс.Практикум] Python-разработчик. Часть 5 из 8
- [Structy] Алгоритмы и структуры данных для Faang (2024)
- [Laravelcreative] Laravel 9, 10 (база + 4 практических курса)