https://www.wikicshse.ru/index.php?action=history&feed=atom&title=%D0%A2%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%8F_%D0%B2%D0%B5%D1%80%D0%BE%D1%8F%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%B9_2017%2F2018_%28%D0%BE%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%BD%D0%BE%D0%B9_%D0%BF%D0%BE%D1%82%D0%BE%D0%BA%29Теория вероятностей 2017/2018 (основной поток) - История изменений2026-06-06T11:22:30ZИстория изменений этой страницы в викиMediaWiki 1.45.3https://www.wikicshse.ru/index.php?title=%D0%A2%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%8F_%D0%B2%D0%B5%D1%80%D0%BE%D1%8F%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%B9_2017/2018_(%D0%BE%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%BD%D0%BE%D0%B9_%D0%BF%D0%BE%D1%82%D0%BE%D0%BA)&diff=1698&oldid=previmported>Svprobability: Migrated current public revision from wiki.cs.hse.ru2018-05-23T11:03:31Z<p>Migrated current public revision from wiki.cs.hse.ru</p>
<p><b>Новая страница</b></p><div><br />
'''Теория вероятностей и математическая статистика (I -- II модули)'''<br />
<br />
Курс призван познакомить слушателя с понятиями, идеями и методами теории вероятностей.<br />
<br />
Мы начнем с изучения дискретных вероятностных пространств и на простейших примерах разберемся с тем, что такое пространство элементарных исходов, событие, вероятностная мера, условная вероятность и независимость. Познакомимся с распределением Бернулли и изучим некоторые свойства случайного блуждания. Обсудим распределение Пуассона и Пуассоновский процесс. Дадим общее определение вероятностного пространства. Узнаем, что такое случайная величина, и изучим свойства математического ожидания -- важнейшей характеристики случайной величины. Рассмотрим примеры датчиков случайных и псевдослучайных чисел. Познакомимся с законом больших чисел и его приложениями. Кульминацией курса является центральная предельная теорема.<br />
<br />
[https://www.dropbox.com/s/sa4kxkpo5oxynl6/prog.pdf?dl=0 '''Программа курса''']<br />
<br />
[https://www.dropbox.com/s/83fe6v47qungndi/lectures.pdf?dl=0 '''Краткий конспект лекций''']<br />
<br />
[https://www.dropbox.com/s/5n9mp85emqihttd/collprog1-17.pdf?dl=0 '''Программа коллоквиума 1''']<br />
<br />
[https://www.dropbox.com/s/sbq1ee0djwqn6ev/collprog2-17.pdf?dl=0 '''Программа коллоквиума 2''']<br />
<br />
Листки с задачами для семинарских занятий:<br />
<br />
[https://www.dropbox.com/s/e3s1czpn17bbtnh/sem-list1.pdf?dl=0 '''Листок 1'''] [https://www.dropbox.com/s/yzf5bg56d924zqi/sem-list2.pdf?dl=0 '''Листок 2'''] [https://www.dropbox.com/s/3ctg0c1moz57hcm/sem-list3.pdf?dl=0 '''Листок 3'''] [https://www.dropbox.com/s/vndu0xll0zzuoza/sem-list4-n.pdf?dl=0 '''Листок 4'''] [https://www.dropbox.com/s/0t46kc1hgneiq56/sem-list5-n.pdf?dl=0 '''Листок 5''']<br />
[https://www.dropbox.com/s/dzqahvddjlw936p/sem-list5p.pdf?dl=0 '''Листок 5+''']<br />
<br />
[https://www.dropbox.com/s/ue4ivofynjqbxj8/sem-list6-n.pdf?dl=0 '''Листок 6'''] [https://www.dropbox.com/s/m8loqr5n67jtmrt/sem-list7-n.pdf?dl=0 '''Листок 7'''] [https://www.dropbox.com/s/kje6wf20v8np5oe/sem-list8n.pdf?dl=0 '''Листок 8'''] [https://www.dropbox.com/s/0zmgosmub4h704a/sem-list9n.pdf?dl=0 '''Листок 9''']<br />
<br />
Оценка (О) за осенний семестр складывается из накопленной оценки (НО) и экзаменационной оценки (ЭО) по формуле: O=0.7(НО)+0.3(ЭО). Накопленная оценка выставляется по результатам двух контрольных (за каждую контрольную ставится оценка от 0 до 10), двух коллоквиумов (за каждый коллоквиум ставится оценка от 0 до 10) и домашней работы (после каждого занятия выдается домашнее задание из 2-3 задач, оценка от 0 до 10 ставится за весь семестр). Формула накопленной оценки: НО=(3/14)(Кр1+Кр2)+(3/14)(Кл1+Кл2)+(1/7)Др.<br />
<br />
'''Теория вероятностей и математическая статистика (III -- IV модули)'''<br />
<br />
Курс посвящен основным идеям и методам математической статистики.<br />
<br />
В начале мы повторим и подробнее обсудим различные виды сходимости случайных величин, закон больших чисел, центральную предельную теорему и их обобщения. Изучим многомерное нормальное распределение и понятие условного математического ожидания. Затем обсудим точечные оценки и доверительные интервалы. Научимся применять метод максимального правдоподобия и узнаем его связь с теорией информации. Важная часть курса посвящена проверке статистических гипотез. <br />
<br />
[https://www.dropbox.com/s/bkeqt9rwhnj8vj9/prog18.pdf?dl=0 '''Программа курса''']<br />
<br />
[https://www.dropbox.com/s/pkpowhe6u5dapgr/lectures2.pdf?dl=0 '''Краткий конспект лекций''']<br />
<br />
[https://www.dropbox.com/s/th3nvuxr1y8icyu/coll3prog18.pdf?dl=0 '''Программа коллоквиума 3''']<br />
<br />
[https://www.dropbox.com/s/wtadsquwube0uxe/collprog4-18.pdf?dl=0 '''Программа коллоквиума 4''']<br />
<br />
<br />
Листки с задачами для семинарских занятий:<br />
<br />
[https://www.dropbox.com/s/sgjzng23x3owhne/sem-list1-18.pdf?dl=0 '''Листок 1'''] [https://www.dropbox.com/s/eoukvexybxe51t3/sem-list2-18.pdf?dl=0 '''Листок 2'''] [https://www.dropbox.com/s/5d91e7qbqkqtxxu/sem-list3-18.pdf?dl=0 '''Листок 3'''] [https://www.dropbox.com/s/58nft0ewc3hpbvb/sem-list4-18.pdf?dl=0 '''Листок 4'''] [https://www.dropbox.com/s/rheb0l3d5nlllmc/sem-list5-18.pdf?dl=0 '''Листок 5'''] <br />
<br />
[https://www.dropbox.com/s/yrvk8aecbe47x26/sem-list6-18.pdf?dl=0 '''Листок 6'''] [https://www.dropbox.com/s/uk81muwrfgitvl9/sem-list7-18.pdf?dl=0 '''Листок 7'''] [https://www.dropbox.com/s/a8u89200l24loif/sem-list8-18.pdf?dl=0 '''Листок 8''']<br />
<br />
<br />
Оценка (О) за весенний семестр складывается из накопленной оценки (НО) и экзаменационной оценки (ЭО) по формуле: O=0.7(НО)+0.3(ЭО). Накопленная оценка выставляется по результатам двух контрольных (за каждую контрольную ставится оценка от 0 до 10), двух коллоквиумов (за каждый коллоквиум ставится оценка от 0 до 10) и домашней работы (после каждого занятия выдается домашнее задание из 2-3 задач, оценка от 0 до 10 ставится за весь семестр). Формула накопленной оценки: НО=(3/14)(Кр1+Кр2)+(3/14)(Кл1+Кл2)+(1/7)Др.<br />
<br />
Итоговая оценка за курс ставится по формуле 0.6(оценка за весенний семестр)+0.4(оценка за осенний семестр).</div>imported>Svprobability