На курсе Вы получите современный взгляд на вероятность благодаря теории меры, научитесь моделировать случайные процессы и проводить статистическую проверку гипотез.
Теория вероятностей и статистика
Старт курса — скоро
Записаться на курс
Ваш вопрос
Теория вероятностей & Статистика - это курс, посвященный изучению случайных явлений в экономике, программировании, физике и пр. Курс основан на аксиоматическом объяснении вероятности, т.е. вероятность будет рассматриваться как мера. На курсе вы узнаете:
1) как работают статистические тесты в программировании
2) как работают базовые модели машинного обучения
основанные на мат. статистике;
3) как собрать оптимальный инвестиционный портфель (модель Марковица)
1) как работают статистические тесты в программировании
2) как работают базовые модели машинного обучения
основанные на мат. статистике;
3) как собрать оптимальный инвестиционный портфель (модель Марковица)
О курсе
студентов и специалистов направлений: анализ данных, финансы, прикладная математика, математическое моделирование и т.п.
Курс подойдет для
длительность курса 4−6 месяцев
занятия в группе в live-формате 2 раза в неделю по 90 мин
Как проходит курс
проверка ДЗ и КР, запись лекций и электронные конспекты
индивидуальное курирование и помощь для каждого ученика
Абонементы
25 200 ₽
покрывает ~ 1.5 месяца
12 Занятий
2 100 ₽ за 2 ак. ч.
Выгоднее на
13%
Записаться на курс
19 200 ₽
покрывает ~ 1 месяц
8 Занятий
2 400 ₽ за 2 ак. ч.
Записаться на курс
28 800 ₽
покрывает ~ 2 месяца
16 Занятий
1 800 ₽ за 2 ак. ч.
Записаться на курс
Выгоднее на
25%
Программа курса
• Мера и измеримые множества: алгебры, функции множеств, свойства меры, внешняя мера, продолжение меры.
• Измеримые функции: последовательность изм. функций, сходимость по мере, теорема Рисса, теорема Егорова.
• Интеграл по мере: простые функции, интеграл, суммируемые функции, теоремы о переходе к пределу под знаком интеграла
• Измеримые функции: последовательность изм. функций, сходимость по мере, теорема Рисса, теорема Егорова.
• Интеграл по мере: простые функции, интеграл, суммируемые функции, теоремы о переходе к пределу под знаком интеграла
• Дискретные вероятностные модели: условная вероятность, независимость, схема Бернулли, математическое ожидание и дисперсия, производящие функции.
• Непрерывные вероятностные модели: последовательности случайных величин, гильбертово пространство случайных величин, характеристические функции.
• Непрерывные вероятностные модели: последовательности случайных величин, гильбертово пространство случайных величин, характеристические функции.
• Центральная предельная теорема: слабая сходимость вероятностных мер и распределений, относительная компактность и плотность семейств вероятностных распределений, метод характеристических функций в доказательстве предельных теорем, центральная предельная теорема.
• Выборки и их характеристики: эмпирическая функция распределения, графическое изображение стат. распределения в Python.
• Теория оценок: оценки неизвестных параметров, проверка статистических гипотез, проверка гипотез о законе распределения.
• Теория оценок: оценки неизвестных параметров, проверка статистических гипотез, проверка гипотез о законе распределения.
Сообщение об успешной отправке!