Математическая статистика 2023/24 (основной поток) — различия между версиями
(→Формула оценки) |
(→Экзамен) |
||
| Строка 83: | Строка 83: | ||
=== Лекции === | === Лекции === | ||
# TBA | # TBA | ||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
== Список рекомендуемой литературы == | == Список рекомендуемой литературы == | ||
Версия 15:52, 10 января 2024
Содержание
Преподаватели и учебные ассистенты
| Группа | БПМИ225 | БПМИ226 | БПМИ227 | БПМИ228 | БПМИ229 | БПМИ2210 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Лектор | Дарина Михайловна Двинских | |||||
| Семинарист | Дарина Двинских | Платон Промыслов | Екатерина Морозова | Екатерина Морозова | Артур Гольдман | Гейдар Багиров |
| Ассистент(ы) | Анна Маркович Алина Августенок |
Андрей Грузицкий Илья Дробышевский |
Дегтярев Роман Игорь Маркелов |
Алексей Пеньков Елисей Шинкарев |
Антон Нуждин Тимофей Сенин |
Родион Черномордин Игорь Рябков |
| Группа в телеграмме | Группа 225 | [ Группа 226] | [Группа 227] | [ Группа 228] | [ Группа 229] | [ Группа 2210] |
Организационные моменты
Форма контроля
- Домашние задания - 20% от оценки
- Контрольная работа - 25% от оценки
- Два коллоквиума - 30% от оценки
- Письменный экзамен - 25% от оценки
Формула оценки
Итоговая оценка рассчитывается по формуле
Итог = Округление(0.2 * ДЗ + 0.15 * K1 + 0.25 * КР + 0.15 * K2 + 0.25 * Э),
где ДЗ — оценка за домашние задания, K1 — оценка за первый коллоквиум, КР — оценка за контрольную работу, K2 — оценка за второй коллоквиум, Э — оценка за экзамен. Округление арифметическое.
Автомат
При желании студент может не приходить на экзамен и получить накопленную оценку, которая определяется как
Накоп = min{8, Округление((0.2 * ДЗ + 0.15 * K1 + 0.25 * КР + 0.15 * K2) / 0.75)}.
О желании получить оценку по формуле Накоп студент обязан сообщить до начала экзамена. В противном случае итоговая оценка рассчитывается по формуле Итог.
Пересдачи
Первая пересдача проводится в формате, аналогичном экзамену, и представляет собой пересдачу экзамена. Формула итоговой оценки не меняется. Вторая пересдача (с комиссией) проводится в устном формате. Формула итоговой оценки не меняется.
Ведомость с оценками
TBA
Домашние задания
Домашние задания состоят из 3-4 теоретических или практических задач. Стандартный срок выполнения: 2 недели (возможны исключения). Напротив каждой задачи указывается количество баллов, которое можно получить за полное и правильное решение. За несоблюдение сроков сдачи заданий возможно начисление штрафных баллов. Итоговая оценка за все домашние задания выставляется по 10-балльной шкале
Список ДЗ
- TBA
Контрольная работа
Как проходит
Контрольная работа проводится в письменной форме. Продолжительность составляет 2 часа. Студенту разрешается принести 1 лист A4 со вспомогательными материалами. Использовать электронные устройства запрещается.Оценка выставляется по 10-балльной шкале.
Сводка
Коллоквиумы
Как проходят
Коллоквиумы проходят в устной форме. Использовать любые материалы запрещено. Студент получает билет, состоящий из теоретических вопросов и задач. После ответа студенту могут быть заданы дополнительные вопросы по программе курса, а также предложены задачи на понимание теоретического материала. Оценка за коллоквиум выставляется по 10-балльной шкале на основании общего впечатления преподавателя от ответа студента.
Материалы
Конспект лекций с пилотного потока (2023):
Семинары
- TBA
Конспект лекций по темам второго коллоквиума, оформленные студентами (2023):
материал лекций для летнего коллоквиума
Лекции
- TBA
Список рекомендуемой литературы
- Ивченко Г. И., Медведев Ю. И., Введение в математическую статистику (ссылка);
- М. Б. Лагутин Наглядная математическая статистика (ссылка);
- Бородин А. Н., Элементарный курс теории вероятностей и математической статистики(ссылка);
- Боровков А. А., Математическая статистика (ссылка);
- Larry A. Wasserman All of Statistics: A Concise Course in Statistical Inference (ссылка);
- Натан А. А., Горбачев О. Г., Гуз С. А., Математическая статистика (ссылка);
- Ушаков В. Г., конспекты лекций по математической статистике (ВМК МГУ, ссылка);
- Пучкин Н., конспекты лекций по статистической теории обучения (отсюда можно взять неравенства концентрации, ссылка).
Курсы
- Zhou Fan (Stanford University) ссылка;
- Philippe Rigollet (MIT) ссылка;
- Larry Wasserman (Carnegie Mellon University) ссылка;
Страницы прошлых лет
Предупреждение: программа курса значительно изменилась по сравнению с прошлыми годами.