Дисциплина знакомит слушателей с основами теории вероятностей: изучаются одномерные и многомерные случайные величины, их характеристики, закон больших чисел и центральная предельная теорема. Изучение статистики начинается с выборочных характеристик, продолжается точечным оцениванием неизвестных параметров генеральной совокупности, сравниваются точечные и интервальные методы оценивания. Рассказывается про задачу проверки гипотез и подробно обсуждаются критерии согласия.

Вид занятий: Просмотр онлайн лекций
Требуемое ПО:
Web-браузер - любой из перечисленных:
Chrome, Safari, Internet Explorer
Для работы с текстовыми материалами Adobe Acrobat Reader DC

Вид занятий: Участие в вебинаре
Требуемое ПО:
Операционная система:
Windows - 64-битная x86, 32-битная x86; MacOS - 64-битная x86; Linux - 64-битная x86, 64-битная Power8 / Power9
online.ifmo.ru - облачный сервис, предоставляющий возможность работы с хранилищами данных

Вид занятий: Выполнение практических заданий
Требуемое ПО:
Операционная система:
Windows - 64-битная x86, 32-битная x86; MacOS - 64-битная x86; Linux - 64-битная x86, 64-битная Power8 / Power9
online.ifmo.ru - облачный сервис, предоставляющий возможность работы с хранилищами данных
https://online.ifmo.ru/pls/apex - Oracle Apex
https://online.ifmo.ru/mongo/ - MongoDb
https://online.ifmo.ru/cassandra/ - Apach Cassandra
https://online.ifmo.ru/pgadmin4/ - PostgreSQL
Альтернативное программное обеспечение доступно по ссылкам:
https://sandbox.neo4j.com - Neo4j
https://www.postgresql.org/download/windows/ - PostgreSQL
https://www.oracle.com/database/technologies/xe-downloads.html - Oracle Express
https://redis.io/download - Redis
https://www.mongodb.com/try/download - MongoDb
https://cassandra.apache.org/download/ - Cassandra
https://neo4j.com/download/ - Neo4j
https://colab.research.google.com — облачная среда для работы с кодом Python в браузере.
http://www.numpy.org — библиотека на языке программирования Python, добавляющая поддержку больших многомерных массивов и матриц.
https://pandas.pydata.org — библиотека на языке программирования Python для обработки и анализа данных.
https://matplotlib.org — библиотека на языке программирования Python для построения графиков.
https://scikit-learn.org — библиотека машинного обучения на языке программирования Python.

Вид занятий: Самостоятельная работа
Требуемое ПО:
Операционная система:
Windows - 64-битная x86, 32-битная x86; MacOS - 64-битная x86; Linux - 64-битная x86, 64-битная Power8 / Power9
online.ifmo.ru - облачный сервис, предоставляющий возможность работы с хранилищами данных
https://online.ifmo.ru/pls/apex - Oracle Apex
https://online.ifmo.ru/mongo/ - MongoDb
https://online.ifmo.ru/cassandra/ - Apach Cassandra
https://online.ifmo.ru/pgadmin4/ - PostgreSQL
Альтернативное программное обеспечение доступно по ссылкам:
https://sandbox.neo4j.com - Neo4j
https://www.postgresql.org/download/windows/ - PostgreSQL
https://www.oracle.com/database/technologies/xe-downloads.html - Oracle Express
https://redis.io/download - Redis
https://www.mongodb.com/try/download - MongoDb
https://cassandra.apache.org/download/ - Cassandra
https://neo4j.com/download/ - Neo4j
https://colab.research.google.com — облачная среда для работы с кодом Python в браузере.
http://www.numpy.org — библиотека на языке программирования Python, добавляющая поддержку больших многомерных массивов и матриц.
https://pandas.pydata.org — библиотека на языке программирования Python для обработки и анализа данных.
https://matplotlib.org — библиотека на языке программирования Python для построения графиков.
https://scikit-learn.org — библиотека машинного обучения на языке программирования Python.

Примеры заданий:
По ссылке представлена выборка. Вам необходимо:
1. Найти выборочные характеристики;
2. Построить гистограмму (10 равных интервалов) как оценку плотности распределения и на ее основе сделать предположение о типе распределения;
3. Опираясь на предположение о типе распределения, найти точечные оценки параметров распределения;
4. Построить доверительные интервалы для параметров распределения.