Wiki - Факультет компьютерных наук - Вклад [ru]

Дополнительные главы теории вероятностей 2020

2020-04-06T11:45:15Z

Knkeer: /* Домашние задания */

== Общая информация ==
Факультатив читает [https://www.hse.ru/org/persons/161322763 Шабанов Дмитрий Александрович].

== Домашние задания ==

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Ссылка !! Тема !! Дедлайн !! Результаты
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/olm5g8sp7y7xd5v/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_1_%D0%A2%D0%92.pdf?dl=1 ДЗ 1] || Простейшее случайное блуждание || 2 марта || [https://www.dropbox.com/s/86h4p2cc09qj6ll/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97_%D0%A2%D0%92_2020.pdf?dl=1 Ссылка]
|-
||[https://www.dropbox.com/s/mn1tlliq180tr7p/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_2_%D0%A2%D0%92.pdf?dl=1 ДЗ 2] || Ветвящиеся процессы || 16 марта || TBA
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/klsx9rm9lh7grvu/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_3.pdf?dl=1 ДЗ 3] || Случайные графы || 27 апреля || TBA
|}

Дополнительные главы теории вероятностей 2020

2020-03-23T21:00:09Z

Knkeer: /* Домашние задания */

Дополнительные главы теории вероятностей 2020

2020-03-01T01:56:55Z

Knkeer: /* Домашние задания */

О факультете

2020-02-10T00:41:43Z

Knkeer: /* Курсы за 2019/20 учебный год */

__NOTOC__

= Учебные курсы факультета компьютерных наук =

== Курсы за 2019/20 учебный год ==
{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! майноры и факультативы
|-
|

[[Математический_анализ_1_2019/2020 | Математический анализ-1 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_на_ПМИ_2019/2020_(основной_поток,_2_семестр) | Математический анализ на ПМИ (основной поток, 2 семестр)]]

[[Математический_анализ_на_ПМИ_2019/2020_(основной_поток) | Математический анализ на ПМИ (основной поток)]]

[[Дискретная_математика_1_2019/2020 | Дискретная математика-1 на ПМИ]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2019/2020_(пилотный_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2019/2020_(основной_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (основной поток)]]

[[Основы_и_методология_программирования_2019/2020 | Основы и методология программирования на ПМИ (основной поток)]]

[[Основы_и_методология_программирования_1_2019/2020_(пилотный_поток) | Основы и методология программирования-1 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Discrete_Mathematics_DSBA2019/2020 | Discrete Mathematics DSBA (ПАД)]]

[[Calculus_DSBA2019/2020 | Calculus DSBA (ПАД)]]

[[LAaG_DSBA_2019/2020 | Linear Algebra and Geometry (ПАД)]]

[[Introduction_to_programming_DSBA_2019/2020 | Introduction to Programming (ПАД)]]

[[English_DSBA_2019/2020 | English DSBA (ПАД)]]

[[Algorithms_and_Data_Structures_DSBA_2020 | Algorithms and Data Structures DSBA ]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_1_основной_поток_2019/202 | Алгоритмы и структуры данных-1 на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_пилотный_поток_2019/2020 | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (пилотный поток)]]

||

[[DM2-basic2019/2020 | Дискретная математика-2 на ПМИ (основной поток)]]

[[DM2-pilot2019/2020 | Дискретная математика-2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Теория_вероятностей_2019/2020_(основной_поток)| Теория_вероятностей_2019/2020 на ПМИ (основной поток)]]

[[Теория_вероятностей_и_математическая_статистика_2019/2020_(пилотный_поток)| ТВиМС (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_2019/2020_(пилотный_поток) | Математический анализ 2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_2_2019/2020_(основной_поток) | Математический анализ 2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2_2019/2020 | Алгоритмы и структуры данных – 2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2018/2019 (пилотный поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Calculus_2_2019 | Calculus-2 DBSA (ПАД)]]

[[Statistics_DSBA_2019/2020 | Statistics DSBA (ПАД)]]

[[DM2 | Дискретная Математика-2 (ПАД)]]

[[ADS2 | Алгоритмы и Структуры Данных-2 (ПАД)]]

[[Introduction_to_Economics | Introduction to Economics DSBA ]]

[[Business_and_Management_in_Global_Context_2019-2020| Business and Management in Global Context DSBA ]]

[[ACOS_DSBA_2019/2020 | Computer Architecture and Operating Systems (ПАД)]]

[[Differential_Equations_2020 | Differential Equations DSBA ]]

[[Факультатив Теория вычислений_2020 | Факультатив Теория вычислений]]

[[Дифференциальные_уравнения_2020 | Дифференциальные уравнения 2020 ]]

||

[[Машинное_обучение_1 | Машинное обучение 1 на ПМИ]]

[[Машинное_обучение_2 | Машинное обучение 2 на ПМИ]]

[[Численные_Методы_2020 | Численные методы]]

[[Прикладная_статистика_в_машинном_обучении(2019)|Прикладная статистика в машинном обучении]]

[[НИС_РС_1|НИС Распределенные системы]]

[[Theory_of_Computing_2019_2020 | Theory of Computing, AMI]]

[[Компьютерные_Сети | Компьютерные сети]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2019/2020|НИС Машинное обучение и приложения]]

[[Безопасность_компьютерных_систем_2019|Безопасность компьютерных систем]]

[[Непрерывная_оптимизация_(МОП)/2020| Непрерывная оптимизация (МОП)]]

[[%D0%9D%D0%B5%D0%BF%D1%80%D0%B5%D1%80%D1%8B%D0%B2%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%BE%D0%BF%D1%82%D0%B8%D0%BC%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F_(%D0%A2%D0%98,_%D0%90%D0%94%D0%98%D0%A1,_%D0%90%D0%9F%D0%A0,_%D0%A0%D0%A1)| Непрерывная оптимизация (ТИ, АДИС, АПР, РС) ]]

[[Data_analysis_(Software_Engineering)_2020|Data Analysis]]

[[Промышленное_программирование_на_языке_Java| Промышленное программирование на языке Java]]

[[CCTI_2020|Сложность вычислений и логика в теоретической информатике]]

||

[[InfTheo2019-2020|Теория информации]]

[[Байесовские_методы_машинного_обучения_2019|Байесовские методы машинного обучения]]

[[НИС Науки о данных]]

[[НИС_РС_2|НИС Распределенные системы 2]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2019/2020|НИС Машинное обучение и приложения]]

[[Философия_науки_2019|Философия науки]]

[[Глубинное обучение|Глубинное обучение]]

[[NLP 2019|NLP Анализ данных]]

[[Безопасность_компьютерных_систем_2019|Безопасность компьютерных систем]]

[[Генеративные_модели_в_машинном_обучении_2020|Генеративные модели в машинном обучении]]

[[Компьютерные Сети 4 курс| Компьютерные сети]]

[[Промышленное_программирование_на_языке_Java| Промышленное программирование на языке Java]]

[[Машинное_обучение_на_больших_данных_2020|Машинное обучение на больших данных]]

||
[[MinorBioinformatics|Биоинформатика]]

[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Современные_методы_машинного_обучения | Современные методы машинного обучения (ИАД)]]

[[KotlinElective|Факультатив "Язык Kotlin" (2-3 модули)]]

[[ISDElective|Факультатив "Методы разработки программного обеспечения" (1-2 модули)]]

[[Введение в программирование (курс майнора)]]

[[dopglavy_DM_1920|Допглавы дискретной математики]]

[[Дополнительные_главы_теории_вероятностей-2_2019/2020|ДГТВ-2]]

[[Дополнительные_главы_теории_вероятностей_2020|ДГТВ]]

[[Введение_в_анализ_данных_(майнор_ИАД)|Введение в анализ данных (майнор ИАД)]]

[[Прикладные_задачи_анализа_данных_(майнор_ИАД)|Прикладные задачи анализа данных (майнор ИАД)]]

[[NonClassicalLogics|Факультатив "Неклассические логики" (3 модуль)]]

|}

== Курсы магистратуры ФКН ==

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Образовательная программа !! Курс

|-
| [[Theory_of_Computing_2019_2020 | Theory of Computing]] || Науки о данных, специализация ТИ || 1 курс
|-
| [[Project_Seminar_2019_2020 | Проектный семинар специализации ТИ]] || Науки о данных, специализация ТИ || 1 курс
|-
| [[Stochastic_analysis_2019_2020 | Stochastic Calculus ]] || Statistical Learning Theory || 1 year
|-
| [[A_Theorist's_Toolkit_2019_2020 | A Theorist's Toolkit, AMI]] || Науки о данных, специализация ТИ || 1 курс
|-
| [[Neurobayesian_models_2020 | Neurobayesian models ]] || Statistical Learning Theory || 2 year
|}

== Курсы в рамках проекта [https://www.hse.ru/dataculture/ Data Culture]==
=== 2 семестр ===

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Образовательная программа !! Курс !! Модули
|-
|[[ Основы программирования в Python (Мирэк) | Основы программирования в Python]] || Мировая экономика || 2 курс || 3-4 модуль
|-
| [[ Цифровая грамотность, ИЯиМК| Цифровая грамотность ]] || Иностранные языки и межкультурная коммуникация || 1 курс || 3-4 модуль
|-
| [[ Цифровая грамотность 2019-2020 (История искусств)| Цифровая грамотность ]] || История искусств || 1 курс || 3-4 модуль
|-
| [[ Цифровая грамотность, ЯиЛ_ЮВА| Цифровая грамотность ]] || Языки и литература Юго-Восточной Азии || 1 курс || 3-4 модуль
|-
| [[ Цифровая грамотность, ЯиЛЯ| Цифровая грамотность ]] || Языки и литература Японии || 1 курс || 3-4 модуль
|-
| [[ ППО Социология 1 курс 2019/2020| ППО (Python для извлечения и обработки данных) ]] || Социология || 1 курс || 3 модуль
|-
|[[ Машинное обучение на матфаке 2020 | Машинное обучение]] || Математика || 2-4 курс || 3-4 модуль
|-
|[[ Excel для анализа данных | Excel для анализа данных]] || ИЯиМК || 4 курс || 3 модуль
|-
| [[ Python для извлечения и обработки данных Медиаком 2 курс 2019/2020| Python для извлечения и обработки данных ]] || Медиакоммуникации || 2 курс || 3 модуль
|-
| [[ Python для извлечения и обработки данных Медиаком 1 курс 2019/2020| Python для извлечения и обработки данных ]] || Медиакоммуникации || 1 курс || 4 модуль
|-
| [[ СДиА Матфак 1 курс 2019/2020| Структуры данных и алгоритмы ]] || Математика || 3-4 курс || 3-4 модуль
|-
| [[Методы_машинного_обучения_(Прикладная_политология)|Методы машинного обучения]] || Прикладная политология || 1 г.о. || 2-3 модули
|-
| [[Наука о данных (Экономика)|Наука о данных]] || Экономика || 2 курс || 3-4 модули
|-
| [[Основы программирования на Python весна 2020 матфак|Основы программирования на Python-2]] || Математика || 2-4 курс || 3-4 модули
|-
| [[Культура работы с данными, КМБТ|Культура работы с данными, КМБТ]] || Клеточная и молекулярная биотехнология || 1 курс || 3-4 модули
|-
| [[ПМСАР-1 2019/2020|Автоматизированный сбор больших данных в экономико-социологических исследованиях]] || Прикладные методы социального анализа рынков || 1 г.о. || 3-4 модули
|-
| [[Введение в Data Science]] || Экономика впечатлений: менеджмент в индустрии гостеприимства и туризме || 1 г.о. || 3 модуль
|}

=== 1 семестр ===
{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Образовательная программа !! Курс !! Модули

|-
| [[ Основы анализа и визуализация данных для медиа 2019/2020 | Основы анализа и визуализации данных для медиа ]] || Журналистика || 4 курс || 1 модуль
|-
| [[ Анализ данных в Python 2019-2020 | Анализ данных в Python ]] || Политология || 4 курс || 1-2 модули
|-
| [[Introduction to Data Culture 2019-2020 | Introduction to Data Culture ]] || Программа двух дипломов НИУ ВШЭ и Лондонского университета "Международные отношения" || 1 курс || 2 модуль
|-
| [[ Основы анализа данных в международных отношениях | Основы анализа данных в международных отношениях ]] || Международные отношения || 2 курс || 1-2 модуль
|-
| [[Основы программирования в Python (Политология)|Основы программирования в Python]] || Политология || 3 курс || 1-2 модули
|-
| [[Основы программирования на Python осень 2019 матфак|Основы программирования на Python-1]] || Математика || 1-4 курс || 1-2 модули
|-
| [[ Цифровая грамотность (История 2019) | Цифровая грамотность ]] || История || 1 курс || 1-2 модули
|-
| [[ Цифровая грамотность (Востоковедение 2019) | Цифровая грамотность ]] || Востоковедение|| 1 курс || 1-2 модули
|-
| [[ Цифровая_грамотность_2019-2020(философия) | Цифровая грамотность ]] || Философия || 1 курс || 1-2 модули
|-
| [[ Цифровая грамотность (ассириология и античность 2019) | Цифровая грамотность ]] || Ассириология и античность|| 1 курс || 1-2 модули
|-
| [[ПМСАР-2_2019| Методы анализа больших данных в исследованиях поведения покупателей]] || Прикладные методы социального анализа рынков || 2 г.о. || 1-2 модули
|-
| [[Работа с данными]] || Медиакоммуникации || 4 курс || 1 модуль
|-
| [[Машинное обучение (фэн 2019)]] || ФЭН || 3 курс || 1-2 модули
|-
| [[Natural_Language_Processing_Blended_2019_module1 | Natural Language Processing (blended)]] || Прикладная политология || 2 г.о. || 1 модуль
|-
| [[ ML_HSE_NES_2019 | Машинное обучение (ВШЭ-РЭШ)]] || Совместный бакалавриат ВШЭ-РЭШ || 3-4 курс || 1-2 модули
|-
| [[ Основы_анализа_и_визуализации_данных_ДИЯ_2019/2020 | Основы анализа и визуализации данных ]] || ДИЯ || 2 курс || 1,2 модуль
|-
| [[Методы_машинного_обучения_(Прикладная_политология)|Методы машинного обучения]] || Прикладная политология || 1 г.о. || 2-3 модули
|-
| [[Основы_программирования_на_Python2019/2020|Основы программирования на Python]] || Экономика и статистика || 2-4 курс || 2 модуль
|}

=Архив=
== Курсы за 2018/19 учебный год ==
{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! майноры и факультативы
|-
|

[[Математический_анализ_на_ПМИ_2018/2019_(пилотный_поток) | Математический анализ на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_на_ПМИ_2018/2019_(основной_поток) | Математический анализ на ПМИ (основной поток)]]

[[Calculus_DSBA_2018/2019 | Calculus I DSBA (ПАД)]]

[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2018/2019_(пилотный_поток) | Основы и методология программирования на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2019_(С%2B%2B,_основной_поток) | Основы и методология программирования на ПМИ (С++, основной поток)]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2018/2019_(пилотный_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2018/2019_(основной_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (основной поток)]]

[[LAaG_DSBA_2018/2019 | LAaG DSBA]]

[[Дискретная_математика_1_2018/2019 | Дискретная математика-1 на ПМИ]]

[[Discrete_Mathematics_DSBA2018/2019 |Discrete Mathematics DSBA (ПАД)]]

[[Introduction_to_programming | Introduction to programming DSBA (ПАД)]]

[[Introduction_to_programming_2 | Introduction to programming 2 DSBA (ПАД)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2018/2019_(пилотный_поток) | Алгебра на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2018/2019_(основной_поток) | Алгебра на ПМИ (основной поток)]]

[[Algebra_DSBA_2018/2019 | Algebra DSBA]]

[http://hsealgebra19.wikidot.com Алгебра на ПИ]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2018/2019 | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2018/2019 (пилотный поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (пилотный поток)]]

||

[http://math-info.hse.ru/s18/t Дифференциальные уравнения]

[[Теория_вероятностей_2018/2019_(основной_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (основной поток)]]

[[Теория_вероятностей_2018/2019_(пилотный_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_2018/2019_(пилотный_поток) | Математический анализ 2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_2018/2019_(основной_поток) | Математический анализ 2 на ПМИ (основной поток)]]

[[DM2-pilot2018/2019 | Дискретная математика-2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[DM2-basic2018/2019 | Дискретная математика-2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2_2018/2019 | Алгоритмы и структуры данных – 2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Факультатив Теория вычислений]]

||

[[Машинное_обучение_1/2018_2019 | Машинное обучение 1 на ПМИ]]

[[Машинное_обучение_2 | Машинное обучение 2 на ПМИ]]

[[Численные_Методы_2018 | Численные методы ]]

[[PDC | Параллельные и распределенные вычисления]]

[[Theory_of_Computing_2018_2019 | Theory of Computing, AMI]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2018/2019|НИС Машинное обучение и приложения]]

[[Прикладная_статистика_в_машинном_обучении(2018)|Прикладная статистика в машинном обучении]]

[[Безопасность_компьютерных_систем_2018|Безопасность компьютерных систем]]

[[НИС_РС|НИС Распределенные системы]]

[[Основные методы анализа данных]]

[[Теория баз данных]]

[[Непрерывная оптимизация/2019|Непрерывная оптимизация (161-162)]]

[[Непрерывная оптимизация (163-167)]]

[[Сложность вычислений и логика в теоретической информатике]]

[[Data analysis (Software Engineering) 2019|Data analysis]]

[[Анализ данных в бизнесе 2019|Анализ данных в бизнесе на ПМИ ]]

[[Intro to DL Blended | Intro to DL Blended]]

[[Дискретная оптимизация 2019 | Дискретная оптимизация 2019]]

||

[[Statistical_learning_theory_2018_2019 | Introduction to statistical learning theory]]

[[Анализ_неструктурированных_данных-2018 |Анализ неструктурированных данных ]]

[[Байесовские_методы_машинного_обучения_2018|Байесовские методы машинного обучения]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2018/2019|НИС Машинное обучение и приложения]]

[[НИС_Науки_о_данных_2018/2019|НИС Науки о данных]]

[[НИС_Распределенные_системы_(4_курс,_2018)|НИС Распределенные системы]]

[[Теория_Информации_2018/2019|Теория информации]]

[[Безопасность_компьютерных_систем_2018|Безопасность компьютерных систем]]

[[Методы_и_системы_обработки_больших_данных_(осень_2018)|Методы и системы обработки больших данных]]

[[Философия_науки_2018|Философия науки]]

[[Теория баз данных]]

[[ConvAppr19 | Выпуклое программирование и аппроксимационные алгоритмы (ТИ)]]

[[Функциональное программирование 2019 | Функциональное программирование]]

[[A_Theorist's_Toolkit_2018_2019 | A Theorist's Toolkit, AMI]]

[[Анализ данных в бизнесе 2019|Анализ данных в бизнесе на ПМИ ]]

||
[[Дополнительные главы теории вероятностей 2019 | Дополнительные главы теории вероятностей 2019]]

[[Дополнительные главы математической статистики 2019 | Дополнительные главы математической статистики 2019]]

[[Введение в программирование (курс майнора) 2018/2019]]

[[dopglavy_DM_1819|Допглавы дискретной математики]]

[[Современные_методы_машинного_обучения_(курс_майнора)_2018/2019 | Современные методы машинного обучения (курс майнора) 2018/2019]]

[[Прикладные_задачи_анализа_данных_(майнор_-_весна_2019) | Прикладные задачи анализа данных (майнор - весна 2019)]]

[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных | Введение в анализ данных (курс майнора)]]

[[Функциональный анализ (весна_2019) | Функциональный анализ (весна_2019)]]

[[KotlinElective| Язык Kotlin (3 и 4 модули 2018-2019)]]

|}

== Курсы в рамках проекта [https://www.hse.ru/dataculture/ Data Culture]==
=== 2 семестр ===

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Образовательная программа !! Курс !! Модули

|-
| [[Основы программирования на Python весна 2020 матфак|Основы программирования на Python-2]] || Математика || 2-4 курс || 3-4 модули
|-
| [[Цифровая_грамотность_(филология)|Цифровая грамотность]] || Филология || 1 курс || 3-4 модули
|-
| [[Цифровая_грамотность_(ИИ_и_культурология)|Цифровая грамотность]] || История искусств и Культурология || 1 курс || 3-4 модули
|-
| [[Цифровая_грамотность_(ИЯМК_2019)|Цифровая грамотность]] || Иностранные языки и межкультурная коммуникация (ДИЯ) || 1 курс || 3-4 модули
|-
| [[Основы_анализа_и_визуализации_данных_ДИЯ_2019|Анализ и визуализации данных]] || Иностранные языки и межкультурная коммуникация (ДИЯ) || 2 курс || 3-4 модули
|-
| [[Научно-исследовательский_семинар_2019| Научно-исследовательский семинар]] || Политология || 1 курс || 3 модуль
|-
| [[ММО_Политология_201810|Методы машинного обучения]] || Прикладная политология || 1 г.о. || 2-3 модули
|-
| [[Основы_программирования_в_Python_2019|Основы программирования в Python]] || Мировая экономика || 2 курс || 3-4 модули
|-
| [[Программирование_и_компьютерные_инструменты_лингвистического_исследования|Программирование и компьютерные инструменты лингвистического исследования]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 1 курс || 1-4 модули
|-
| [[Компьютерная лингвистика и информационные технологии|Компьютерная лингвистика и информационные технологии]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 4 курс || 1-3 модули
|-
| [[ПМСАР-1|Автоматизированный сбор больших данных в экономико-социологических исследованиях]] || Прикладные методы социального анализа рынков || 1 г.о. || 3-4 модули
|-
| [[Искусственный интеллект и большие данные_(2019)|Искусственный интеллект и большие данные]] || Дизайн, Мода, Современное искусство || 1 курс || 3-4 модули
|-
| [[Информационный менеджмент: Введение в Data Science|Информационный менеджмент: Введение в Data Science]] || Управление бизнесом Маркетинг и рыночная аналитика || 1 курс || 4 модуль
|-
| [[Технологии анализа больших данных|Технологии анализа больших данных]] || ГМУ || 1 курс || 4 модуль
|-
| [[Основы программирования на Python (Прикладное программное обеспечение)|Основы программирования на Python (Прикладное программное обеспечение)]] || Социология || 1 курс || 4 модуль
|-
| [[Основы работы с данными|Основы работы с данными]] || Медиакоммуникации || 2 курс || 4 модуль
|-
| [[Введение_в_data_science_Социология_1_курс|Профориентационный семинар (Data Culture)]] || Социология || 1 курс || 4 модуль
|-
| [[Введение_в_анализ_данных_МирЭк_2019|Введение в анализ данных]] || Мировая экономика || 1 курс || 4 модуль

|}

=== 1 семестр ===

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Образовательная программа !! Курс !! Модули

|-
| [[Основы анализа данных в международных отношениях 2018/2019|Основы анализа данных в международных отношениях]] || Международные отношения || 2 курс || 1-2 модули
|-
| [[Introduction_to_Data_Culture_2018-2019|Introduction to Data Culture]] || Программа двух дипломов НИУ ВШЭ и Лондонского университета "Международные отношения" || 1 курс || 2 модуль
|-
| [[Программирование_и_компьютерные_инструменты_лингвистического_исследования|Программирование и компьютерные инструменты лингвистического исследования]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 1 курс || 1-4 модули
|-
| [[Цифровая грамотность(востоковедение)|Цифровая грамотность]] || Востоковедение || 1 курс || 1 модуль
|-
| [[Разработка управленческих решений в маркетинге | Разработка управленческих решений в маркетинге]] || Маркетинг и рыночная аналитика || 2 курс || 1-2 модули
|-
| [[Информационные технологии в деятельности юриста_2018-2019| Информационные технологии в деятельности юриста]] || Юриспруденция || 1 курс || 2 модуль
|-
| [[Машинное обучение на матфаке 2018/2019| Машинное обучение]] || Факультет математики || 2-4 курсы || 1-2 модули
|-
| [[ПМСАР-2| Методы анализа больших данных в исследованиях поведения покупателей]] || Прикладные методы социального анализа рынков || 2 г.о. || 1-2 модули
|-
| [[Анализ данных в Python (Политологи 1 семестр 1-2 модули)|Анализ данных в Python]] || Политология || 4 курс || 1-2 модули
|-
| [[Основы анализа и визуализации данных для медиа (Журналисты 1 семестр 1 модуль)|Основы анализа и визуализации данных для медиа]] || Журналистика || 4 курс || 1 модуль
|-
| [[Компьютерная лингвистика и информационные технологии|Компьютерная лингвистика и информационные технологии]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 4 курс || 1-3 модули
|-
| [[Введение в анализ текстов на Python для ФГН 2018|Введение в анализ текстов на Python для ФГН 2018]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 3 курс || 1, 2, 4 модули
|-
| [[Машинное обучение (ФЭН)]] || Факультет экономических наук || 3-4 курсы || 1-2 модули
|-
| [[Программирование_(python)_для_экономистов|Программирование (Python) для экономистов]] || Факультет экономических наук || 2 курс || 1-2 модули
|-
| [[Цифровая грамотность(философия)|Цифровая грамотность]] || Философия || 1 курс || 1-2 модули
|-
| [[Цифровая_грамотность_(историки)|Цифровая грамотность]] || История || 1 курс || 1-2 модули
|-
| [[Обработка и анализ данных физического эксперимента|Обработка и анализ данных физического эксперимента]] || Физика || 2 курс || 1-2 модули
|-
| [[Статистический анализ в среде R (Социологи 1 семестр 2 модуль)|Статистический анализ в среде R ]] || Социология || 4 курс || 2 модуль
|-
| [[ММО_Политология_201810|Методы машинного обучения]] || Прикладная политология || 1 г.о. || 2-3 модули
|}

==Courses of the Statistical Learning Theory program==
[[Neurobayesian_models_2019|Neurobayesian models]]

== Курсы за 2017/18 учебный год ==
{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! майноры и факультативы
|-
|

[[Математический_анализ_на_ПМИ_2017/2018_(пилотный_поток) | Математический анализ на ПМИ 2017/2018 (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток) | Математический анализ на ПМИ 2017/2018 (основной поток)]]

[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2017/2018_(пилотный_поток,_1_модуль) | Основы и методология программирования на ПМИ 2017/2018 (пилотный поток, 1 модуль)]]

[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток,_2_модуль) | Основы и методология программирования на ПМИ 2017/2018 (основной поток, 2 модуль)]]

[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток,_3_модуль) | Основы и методология программирования на ПМИ 2017/2018 (основной поток, 3 модуль)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ 2017/2018 (основной поток)]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2017/2018_(пилотный_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (основной поток)]]

[[Дискретная_математика_1_2017/2018 | Дискретная математика-1 на ПМИ]]

[[Алгоритмы и структуры данных 1 | Алгоритмы и структуры данных – 1 (пилотный поток)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2017/2018 | Алгебра на ПМИ]]

[http://hsealgebra18.wikidot.com Алгебра на ПИ]

||
[[Теория_вероятностей_2017/2018_(основной_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (основной поток)]]

[[Теория_вероятностей_2017/2018_(пилотный_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Математический анализ-3 на ПМИ_2017/2018_(основной_поток) | Математический анализ-2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Математический анализ на ПМИ_2017/2018 | Математический анализ-3 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[DM2-pilot2017/2018 | Дискретная математика-2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[DM_2_2017_2018 | Дискретная математика-2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы и структуры данных_2_2017/2018 | Алгоритмы и структуры данных – 2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Дифференциальные уравнения (2 курс, 2017/2018)| Дифференциальные уравнения]]

||
[[Машинное_обучение_1/2017_2018 | Машинное обучение 1 на ПМИ]]

[[Машинное_обучение_2/2017_2018 | Машинное обучение 2 на ПМИ]]

[[Численные_методы_2017 | Численные методы]]

[[Statistics of Stochastic Processes|Статистика случайных процессов 2018]]

[[Прикладная_статистика_в_машинном_обучении | Прикладная статистика в машинном обучении]]

[[Theory_of_Computing | Theory of Computing, AMI]]

[[Statistical_learning_theory | Introduction to statistical learning theory]]

[[Основные_методы_анализа_данных_(специализация_АДИС) | Основные методы анализа данных на ПМИ]]

[[Анализ неструктурированных данных]]

[[Безопасность компьютерных систем 2017 | Безопасность компьютерных систем]]

[[НИС_Распределенные_системы_(3_курс,_2017) | НИС Распределенные системы]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2017/2018 | НИС Машинное обучение и приложения]]

[[Непрерывная_оптимизация | Непрерывная оптимизация]]

[[ Сложность_и_логика| Сложность вычислений и логика в теоретической информатике]]

[[Data_analysis_(Software_Engineering)_2018 | Data Analysis на ПИ]]

[http://telegra.ph/Kurs-Vvedenie-v-OOP-VSHEH-2018-Modul-3-01-30 Введение в ООП]

[http://wiki.cs.hse.ru/Машинное_обучение_на_больших_данных Машинное обучение на больших данных]

[[Дискретная_оптимизация | Дискретная оптимизация]]

||

[[Безопасность компьютерных систем 2017 | Безопасность компьютерных систем]]

[[Философия_науки_2017 | Философия науки]]

[[НИС_Распределенные_системы_(4_курс,_2017) | НИС Распределенные системы]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2017/2018 | НИС Машинное обучение и приложения]]

[[Анализ неструктурированных данных]]

[[Байесовские методы машинного обучения 2017 | Байесовские методы машинного обучения]]

[[Функциональное программирование 2018 | Функциональное программирование]]

[http://telegra.ph/Kurs-Vvedenie-v-OOP-VSHEH-2018-Modul-3-01-30 Введение в ООП]

||

[[Современные методы машинного обучения (курс майнора) 2017/2018]]

[[Введение в программирование (курс майнора) 2017/2018]]

[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных/2017-2018 | Введение в анализ данных (курс майнора)]]

[[Прикладные задачи анализа данных (майнор - весна 2018)]]

[[Маго-лего "Линейная алгебра в приложениях" весна 2018 | Линейная алгебра в приложениях (маго-лего)]]

[[Функциональный анализ 2017/18 | Функциональный анализ на ПМИ (факультатив)]]

[[Дополнительные главы теории вероятностей и математической статистики (факультативы) | Дополнительные главы теории вероятностей и математической статистики (факультативы)]]

[[Дополнительные главы дискретной математики 2017/18 | Дополнительные главы дискретной математики (факультатив)]]

[[Цифровые технологии в гуманитарных науках]]

|}

== Курсы в рамках проекта [https://www.hse.ru/dataculture/ Data Culture]==

=== 2 семестр ===

[[Цифровая_грамотность_2018_(2_семестр)|Цифровая грамотность (факультет гуманитарных наук — 2 семестр: ИЯМК, Филология, История искусств, Культурология, 1 курс)]] 
[[Научно-исследовательский семинар (ФСН) |Научно-исследовательский семинар (ОП "Политология", 1 курс)]] 
[[Introduction_to_Data_Culture|Introduction to Data Culture (HSE and University of London Parallel Degree Programme in International Relations, 1 year)]] 
[[ИИ_и_БД|Искусственный интеллект и большие данные (ОП "Дизайн", "Мода", 1 курс)]] 
[[Компьютерная лингвистика и информационные технологии |Компьютерная лингвистика и информационные технологии (ОП "Фундаментальная и компьютерная лингвистика", 4 курс, 2 семестр)]] 
[[Основы анализа данных в международных отношениях|Основы анализа данных в международных отношениях (ОП "Международные отношения", 2 курс, 4 модуль)]] 
[[Введение в data science (2_семестр)|Профориентационный семинар (блок по введению в data scicence) (Факультет социальных наук — 2 семестр: Социология, 1 курс)]] 
[[Введение в Data Science| Введение в Data Science (ФБиМ, 4 модуль)]] 

=== 1 семестр ===

[[Цифровая_грамотность|Цифровая грамотность (факультет гуманитарных наук — 1 семестр: История, Философия, 1 курс)]] 
[[Машинное обучение (факультет экономических наук)|Машинное обучение (факультет экономических наук)]] 
[[Компьютерная лингвистика и информационные технологии |Компьютерная лингвистика и информационные технологии (ОП "Фундаментальная и компьютерная лингвистика", 4 курс, 1 семестр)]] 
[[Извлечение и анализ интернет-данных | Извлечение и анализ интернет-данных (факультет экономических наук)]] 
[[Анализ больших данных в социальных науках (ФСН, 2017) | Анализ больших данных в социальных науках (ФСН, 2017)]] 
[[Информационные_технологии_в_деятельности_юриста|Информационные технологии в деятельности юриста (Факультет права)]] 
[[Машинное_обучение_для_лингвистов|Машинное обучение (магистратура Школы лингвистики)]] 

== Курсы магистратуры Финансовые технологии и анализ данных ==

[[Вероятностные_модели_и_прикладная_статистика_в_финансовой_математике|Вероятностные модели и прикладная статистика в финансовой математике]]

[[Рекомендательные системы и поиск закономерностей в данных|Рекомендательные системы и поиск закономерностей в данных]]

== Courses of Data Science master program/Курсы магистерской программы "Науки о данных" ==

[[Introduction to Machine Learning and Data Mining |Introduction to Machine Learning and Data Mining 2019]]

[[Introduction to Machine Learning and Data Mining 2020 |Introduction to Machine Learning and Data Mining 2020]]

== Курсы за 2016/17 учебный год ==
{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3-4 курс !! майноры
|-
|

[[Математический анализ на ПМИ_2016/2017 | Математический анализ на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Линейная алгебра и геометрия_2016/2017 | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ]]

[[Дискретная_математика_1_2016/2017 | Дискретная математика-1 на ПМИ]]

[[Основы и методология программирования_2016/2017_пилотный_поток | Основы и методология программирования на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Основы и методология программирования_2016/2017 | Основы и методология программирования на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_на_ПМИ_(пилотный_поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_на_ПМИ_(основной_поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2016/2017 | Алгебра на ПМИ]]

[http://hsealgebra17.wikidot.com/ Алгебра на ПИ]

||

[[Математический анализ_2016/2017 | Математический анализ-3 на ПМИ (основной поток)]]

[[Математически_анализ_3_на_ПМИ_(пилотный_поток) | Математический анализ-3 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[DM_2_2016_2017 | Дискретная математика-2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Дискретная математика_2_2016/2017 | Дискретная математика-2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Алгоритмы и структуры данных_2_2016/2017 | Алгоритмы и структуры данных – 2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Теория вероятностей_2016/2017 | Теория вероятностей на ПМИ (основной поток)]]

[[Теория_вероятностей_2016/2017_(пилотный_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Архитектура_компьютеров_и_операционные_системы_2016/2017 | Архитектура компьютеров и операционные системы]]

[[Факультатив_теория_вычислений_2016/2017 | Факультатив теория вычислений на ПМИ]]

[[Дополнительные_главы_теории_вероятностей_(факультатив,_2017) | Дополнительные главы теории вероятностей (факультатив)]]

[[Дифференциальные_уравнения_(2_курс,_2016/2017) | Дифференциальные уравнения]]

[[Математическая_статистика_2016/2017_(пилотный_поток) | Математическая статистика на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Архитектура_компьютеров_и_операционные_системы_2016/2017 | Архитектура компьютеров и операционные системы ]]

||

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2016/2017 | НИС Машинное обучение и приложения на ПМИ]]

[[Машинное_обучение_1/2016_2017 | Машинное обучение 1 на ПМИ]]

[[Машинное_обучение_2/2016_2017 | Машинное обучение 2 на ПМИ]]

[[Прикладной_статистический_анализ_данных | Прикладной статистический анализ данных на ПМИ]]

[[Численные_методы_в_анализе_данных | Численные методы в анализе данных на ПМИ]]

[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Статистика_случайных_процессов_(курс_лекций,_ФКН_ВШЭ) Вероятностные модели и статистика случайных процессов на ПМИ]

[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Opt Методы оптимизации на ПМИ (специализации МОП и РС)]

[[Методы_оптимизации_(весна_2017)|Методы оптимизации 2 (дискретная оптимизация)]]

[[НИС_Распределенные_системы_(осень_2016) | НИС Распределенные системы]]

[[Анализ и верификация алгоритмов биржевой торговли | Анализ и верификация алгоритмов для систем биржевой торговли ]]

[[Программирование_на_графических_процессорах | Программирование на графических процессорах]]

[[ЯРПО | Языки разработки ПО (курс по выбору) на ПМИ]]

[[Data analysis (Software Engineering) 2017 | Data analysis на ПИ]]

[[Базы данных 2 | Базы данных 2 ]]

[[Компьютерные сети 2 | Компьютерные сети 2]]

[[Машинное_обучение_на_больших_данных | Машинное обучение на больших данных на ПМИ]]

||

[[Современные_методы_машинного_обучения_(курс_майнора) | Современные методы машинного обучения (курс майнора)]]

[[Майнор_Интеллектуальный_анализ_данных/Введение_в_программирование_2016/2017 | Введение в программирование (курс майнора)]]

[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных/2016-2017 | Введение в анализ данных (курс майнора)]]

[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Прикладные задачи анализа данных| Прикладные задачи анализа данных (курс майнора)]]

|}

{|width=100%
|style="vertical-align:top;"|



=== Курсы за 2015/16 учебный год ===
{|
|-
| [[Технологии программирования|Технологии программирования на ПМИ]]
|-
|[[ОиМП-2015|Основы и методология программирования на ПМИ]]
|-
|[[Алгоритмы и структуры данных 2016]]
|-
|[[Линейная алгебра и геометрия_2015/2016 | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ]]
|-
|[[Алгебра_2015/2016 | Алгебра на ПМИ]]
|-
|[http://hsealgebra.wikidot.com/ Алгебра на ПИ]
|-
|[[Компьютерные системы]]
|-
|[[Математический анализ на ПМИ_2015/2016 | Математический анализ на ПМИ]]
|-
|[[Факультатив_Матпрактикум | Матпрактикум (факультатив) на ПМИ]]
|-
|[[Data analysis (Software Engineering)]] 
|-
|[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в программирование|Введение в программирование (курс майнора) на ПМИ]]
|-
|[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных/2015-2016|Введение в анализ данных (курс майнора) на ПМИ]]
|-
|[[НИС Машинное обучение и приложения|НИС Машинное обучение и приложения на ПМИ]]
|-
|[[Архитектура компьютеров и системное программирование (ПМИ_4, 2015/2016)|Архитектура компьютеров и системное программирование (4 курс)]]
|-
|[[Дифференциальные уравнения (2 курс, 2015/2016)| Дифференциальные уравнения]]
|-
|[[Введение в VBA|Введение в VBA]]
|}

|style="vertical-align:top;"|



=== Курсы за 2014/15 учебный год ===
{|
|-
|[[Основы и методологии программирования]] 
|-
|[[Алгоритмы и структуры данных 2015 | Алгоритмы и структуры данных]] 
|-
|[[Анализ данных (Программная инженерия)]] 
|-
|[[Алгебра_2014/2015 | Алгебра]] 
|-
|[[Magolego_sna_2015| MAGoLEGO Social Network Analysis]]
|}

==== Проектная работа ====
{|
|-
|[[Проектная работа]] 
|-
|[[Учебная практика 1 курс (2016)]]
|-
|[[Проектная работа 2 курс (2016)]]
|}


|}

== Мероприятия факультета компьютерных наук ==
=== Summer School 2015 ===
[[Introduction to Natural Language Processing|Introduction to Natural Language Processing]]
#[[Lecture 1. Introduction|Introduction]]
#[[Lecture 2. Tokenization and word counts|Tokenization and word counts]]
#[[Lecture 3. POS tagging. Key word and phrase extraction|POS tagging. Key word and phrase extraction]]
#[[Lecture 4. Parsing|Parsing]]
#[[Lecture 5. Language sources|Language sources]]
#[[Lecture 6. Synonyms and near-synonyms detection|Synonyms and near-synonyms detection]]
#[[Lecture 8. Suffix trees for NLP|Suffix trees for NLP]]
#[[NLP References|References]]

== Архив ==
* [[Учебная практика 1 курс (2015)]]

Дополнительные главы теории вероятностей 2020

2020-02-10T00:41:05Z

Knkeer: Новая страница: «== Общая информация == Факультатив читает [https://www.hse.ru/org/persons/161322763 Шабанов Дмитрий Александ…»

Дополнительные главы теории вероятностей-2 2019/2020

2019-12-01T21:09:21Z

Knkeer: /* Домашние задания */

== Силлабус ==
Факультатив читает [https://www.hse.ru/org/persons/161322763 Шабанов Дмитрий Александрович].

'''Время проведения:''' Понедельник, 12:10-13:30.

'''Аудитория:''' первый модуль - G119, второй модуль - D108.

== Домашние задания ==

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Ссылка !! Тема !! Дедлайн
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/muu4vbyca1lvrvt/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_1_%D0%94%D0%93%D0%A2%D0%92_2.pdf?dl=0 ДЗ 1] || Марковские цепи с дискретным временем || TBA
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/m1kubjc4ugzozpj/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_2_%D0%94%D0%93%D0%A2%D0%92_2.pdf?dl=0 ДЗ 2] || Марковские цепи с непрерывным временем || 2 декабря
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/i8zgpncsk9uejc2/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_3_%D0%94%D0%93%D0%A2%D0%92_3.pdf?dl=0 ДЗ 3] || Энтропия и последовательный анализ || 16 декабря
|}

Дополнительные главы теории вероятностей-2 2019/2020

2019-11-10T15:23:30Z

Knkeer: /* Домашние задания */

О факультете

2019-10-07T20:15:17Z

Knkeer: /* Курсы за 2019/20 учебный год */

__NOTOC__

= Учебные курсы факультета компьютерных наук =

== Курсы за 2019/20 учебный год ==
{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! майноры и факультативы
|-
|

[[Математический_анализ_1_2019/2020 | Математический анализ-1 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_на_ПМИ_2019/2020_(основной_поток) | Математический анализ на ПМИ (основной поток)]]

[[Дискретная_математика_1_2019/2020 | Дискретная математика-1 на ПМИ]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2019/2020_(пилотный_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2019/2020_(основной_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (основной поток)]]

[[Основы_и_методология_программирования_1_2019/2020 | Основы и методология программирования-1 на ПМИ (основной поток)]]

[[Основы_и_методология_программирования_1_2019/2020_(пилотный_поток) | Основы и методология программирования-1 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Discrete_Mathematics_DSBA2019/2020 | Discrete Mathematics DSBA (ПАД)]]

[[Calculus_DSBA2019/2020 | Calculus DSBA (ПАД)]]

[[LAaG_DSBA_2019/2020 | Linear Algebra and Geometry (ПАД)]]

[[Introduction_to_programming_DSBA_2019/2020 | Introduction to Programming (ПАД)]]
||

[[DM2-basic2019/2020 | Дискретная математика-2 на ПМИ (основной поток)]]

[[DM2-pilot2019/2020 | Дискретная математика-2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Теория_вероятностей_2019/2020_(основной_поток)| Теория_вероятностей_2019/2020 на ПМИ (основной поток)]]

[[Теория_вероятностей_и_математическая_статистика_2019/2020_(пилотный_поток)| ТВиМС (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_2019/2020_(пилотный_поток) | Математический анализ 2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_2_2019/2020_(основной_поток) | Математический анализ 2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2_2019/2020 | Алгоритмы и структуры данных – 2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2018/2019 (пилотный поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Calculus_2_2019 | Calculus-2 DBSA (ПАД)]]

[[Statistics_DSBA_2019/2020 | Statistics DSBA (ПАД)]]

[[DM2 | Дискретная Математика-2 (ПАД)]]

[[ADS2 | Алгоритмы и Структуры Данных-2 (ПАД)]]

||

[[Машинное_обучение_1 | Машинное обучение 1 на ПМИ]]

[[Прикладная_статистика_в_машинном_обучении(2019)|Прикладная статистика в машинном обучении]]

[[НИС_РС_1|НИС Распределенные системы]]

[[Theory_of_Computing_2019_2020 | Theory of Computing, AMI]]

[[Компьютерные_Сети | Компьютерные сети]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2019/2020|НИС Машинное обучение и приложения]]

[[Безопасность_компьютерных_систем_2019|Безопасность компьютерных систем]]

||

[[InfTheo2019-2020|Теория информации]]

[[НИС_РС_2|НИС Распределенные системы 2]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2019/2020|НИС Машинное обучение и приложения]]

[[Байесовские_методы_машинного_обучения_2019|Байесовские методы машинного обучения]]

[[НИС Науки о данных]]

[[Философия_науки_2019|Философия науки]]

[[Безопасность_компьютерных_систем_2019|Безопасность компьютерных систем]]

||
[[MinorBioinformatics|Биоинформатика]]

[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Современные_методы_машинного_обучения | Современные методы машинного обучения (ИАД)]]

[[KotlinElective|Факультатив "Язык Kotlin" (2-3 модули)]]

[[ISDElective|Факультатив "Методы разработки программного обеспечения" (1-2 модули)]]

[[Введение в программирование (курс майнора)]]

[[dopglavy_DM_1920|Допглавы дискретной математики]]

[[Дополнительные_главы_теории_вероятностей-2_2019/2020|ДГТВ-2]]

||

|}

== Курсы магистратуры ФКН ==

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Образовательная программа !! Курс

|-
| [[Theory_of_Computing_2019_2020 | Theory of Computing]] || Науки о данных, специализация ТИ || 1 курс
|-
| [[Project_Seminar_2019_2020 | Проектный семинар специализации ТИ]] || Науки о данных, специализация ТИ || 1 курс
|-
| [[Stochastic_analysis_2019_2020 | Stochastic Calculus ]] || Statistical Learning Theory || 1 year

|}

== Курсы в рамках проекта [https://www.hse.ru/dataculture/ Data Culture]==
=== 1 семестр ===
{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Образовательная программа !! Курс !! Модули

|-
| [[ Основы анализа и визуализация данных для медиа 2019/2020 | Основы анализа и визуализации данных для медиа ]] || Журналистика || 4 курс || 1 модуль
|-
| [[ Анализ данных в Python 2019-2020 | Анализ данных в Python ]] || Политология || 4 курс || 1-2 модули
|-
| [[ Основы анализа данных в международных отношениях | Основы анализа данных в международных отношениях ]] || Международные отношения || 2 курс || 1-2 модуль
|-
| [[Основы программирования в Python (Политология)|Основы программирования в Python]] || Политология || 3 курс || 1-2 модули
|-
| [[Основы программирования на Python осень 2019 матфак|Основы программирования на Python-1]] || Математика || 1-4 курс || 1-2 модули
|-
| [[ Цифровая грамотность (История 2019) | Цифровая грамотность ]] || История || 1 курс || 1-2 модули
|-
| [[ Цифровая грамотность (Востоковедение 2019) | Цифровая грамотность ]] || Востоковедение|| 1 курс || 1-2 модули
|-
| [[ Цифровая_грамотность_2019-2020(философия) | Цифровая грамотность ]] || Философия || 1 курс || 1-2 модули
|-
| [[ Цифровая грамотность (ассириология и античность 2019) | Цифровая грамотность ]] || Ассириология и античность|| 1 курс || 1-2 модули
|-
| [[ПМСАР-2_2019| Методы анализа больших данных в исследованиях поведения покупателей]] || Прикладные методы социального анализа рынков || 2 г.о. || 1-2 модули
|-
| [[Работа с данными]] || Медиакоммуникации || 4 курс || 1 модуль
|-
| [[Машинное обучение (фэн 2019)]] || ФЭН || 3 курс || 1-2 модули
|-
| [[Natural_Language_Processing_Blended_2019_module1 | Natural Language Processing (blended)]] || Прикладная политология || 2 г.о. || 1 модуль
|-
| [[ ML_HSE_NES_2019 | Машинное обучение (ВШЭ-РЭШ)]] || Совместный бакалавриат ВШЭ-РЭШ || 3-4 курс || 1-2 модули
|-
| [[ Основы_анализа_и_визуализации_данных_ДИЯ_2019/2020 | Основы анализа и визуализации данных ]] || ДИЯ || 2 курс || 1,2 модуль
|}

=Архив=
== Курсы за 2018/19 учебный год ==
{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! майноры и факультативы
|-
|

[[Математический_анализ_на_ПМИ_2018/2019_(пилотный_поток) | Математический анализ на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_на_ПМИ_2018/2019_(основной_поток) | Математический анализ на ПМИ (основной поток)]]

[[Calculus_DSBA_2018/2019 | Calculus I DSBA (ПАД)]]

[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2018/2019_(пилотный_поток) | Основы и методология программирования на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2019_(С%2B%2B,_основной_поток) | Основы и методология программирования на ПМИ (С++, основной поток)]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2018/2019_(пилотный_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2018/2019_(основной_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (основной поток)]]

[[LAaG_DSBA_2018/2019 | LAaG DSBA]]

[[Дискретная_математика_1_2018/2019 | Дискретная математика-1 на ПМИ]]

[[Discrete_Mathematics_DSBA2018/2019 |Discrete Mathematics DSBA (ПАД)]]

[[Introduction_to_programming | Introduction to programming DSBA (ПАД)]]

[[Introduction_to_programming_2 | Introduction to programming 2 DSBA (ПАД)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2018/2019_(пилотный_поток) | Алгебра на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2018/2019_(основной_поток) | Алгебра на ПМИ (основной поток)]]

[[Algebra_DSBA_2018/2019 | Algebra DSBA]]

[http://hsealgebra19.wikidot.com Алгебра на ПИ]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2018/2019 | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2018/2019 (пилотный поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (пилотный поток)]]

||

[http://math-info.hse.ru/s18/t Дифференциальные уравнения]

[[Теория_вероятностей_2018/2019_(основной_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (основной поток)]]

[[Теория_вероятностей_2018/2019_(пилотный_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_2018/2019_(пилотный_поток) | Математический анализ 2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_2018/2019_(основной_поток) | Математический анализ 2 на ПМИ (основной поток)]]

[[DM2-pilot2018/2019 | Дискретная математика-2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[DM2-basic2018/2019 | Дискретная математика-2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2_2018/2019 | Алгоритмы и структуры данных – 2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Факультатив Теория вычислений]]

||

[[Машинное_обучение_1/2018_2019 | Машинное обучение 1 на ПМИ]]

[[Машинное_обучение_2 | Машинное обучение 2 на ПМИ]]

[[Численные_Методы_2018 | Численные методы ]]

[[PDC | Параллельные и распределенные вычисления]]

[[Theory_of_Computing_2018_2019 | Theory of Computing, AMI]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2018/2019|НИС Машинное обучение и приложения]]

[[Прикладная_статистика_в_машинном_обучении(2018)|Прикладная статистика в машинном обучении]]

[[Безопасность_компьютерных_систем_2018|Безопасность компьютерных систем]]

[[НИС_РС|НИС Распределенные системы]]

[[Основные методы анализа данных]]

[[Теория баз данных]]

[[Непрерывная оптимизация/2019|Непрерывная оптимизация (161-162)]]

[[Непрерывная оптимизация (163-167)]]

[[Сложность вычислений и логика в теоретической информатике]]

[[Data analysis (Software Engineering) 2019|Data analysis]]

[[Анализ данных в бизнесе 2019|Анализ данных в бизнесе на ПМИ ]]

[[Intro to DL Blended | Intro to DL Blended]]

[[Дискретная оптимизация 2019 | Дискретная оптимизация 2019]]

||

[[Statistical_learning_theory_2018_2019 | Introduction to statistical learning theory]]

[[Анализ_неструктурированных_данных-2018 |Анализ неструктурированных данных ]]

[[Байесовские_методы_машинного_обучения_2018|Байесовские методы машинного обучения]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2018/2019|НИС Машинное обучение и приложения]]

[[НИС_Науки_о_данных_2018/2019|НИС Науки о данных]]

[[НИС_Распределенные_системы_(4_курс,_2018)|НИС Распределенные системы]]

[[Теория_Информации_2018/2019|Теория информации]]

[[Безопасность_компьютерных_систем_2018|Безопасность компьютерных систем]]

[[Методы_и_системы_обработки_больших_данных_(осень_2018)|Методы и системы обработки больших данных]]

[[Философия_науки_2018|Философия науки]]

[[Теория баз данных]]

[[ConvAppr19 | Выпуклое программирование и аппроксимационные алгоритмы (ТИ)]]

[[Функциональное программирование 2019 | Функциональное программирование]]

[[A_Theorist's_Toolkit_2018_2019 | A Theorist's Toolkit, AMI]]

[[Анализ данных в бизнесе 2019|Анализ данных в бизнесе на ПМИ ]]

||
[[Дополнительные главы теории вероятностей 2019 | Дополнительные главы теории вероятностей 2019]]

[[Дополнительные главы математической статистики 2019 | Дополнительные главы математической статистики 2019]]

[[Введение в программирование (курс майнора) 2018/2019]]

[[dopglavy_DM_1819|Допглавы дискретной математики]]

[[Современные_методы_машинного_обучения_(курс_майнора)_2018/2019 | Современные методы машинного обучения (курс майнора) 2018/2019]]

[[Прикладные_задачи_анализа_данных_(майнор_-_весна_2019) | Прикладные задачи анализа данных (майнор - весна 2019)]]

[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных | Введение в анализ данных (курс майнора)]]

[[Функциональный анализ (весна_2019) | Функциональный анализ (весна_2019)]]

[[KotlinElective| Язык Kotlin (3 и 4 модули 2018-2019)]]

||

|}

== Курсы в рамках проекта [https://www.hse.ru/dataculture/ Data Culture]==
=== 2 семестр ===

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Образовательная программа !! Курс !! Модули

|-
| [[Основы программирования на Python весна 2019 матфак|Основы программирования на Python-2]] || Математика || 2-4 курс || 3-4 модули
|-
| [[Цифровая_грамотность_(филология)|Цифровая грамотность]] || Филология || 1 курс || 3-4 модули
|-
| [[Цифровая_грамотность_(ИИ_и_культурология)|Цифровая грамотность]] || История искусств и Культурология || 1 курс || 3-4 модули
|-
| [[Цифровая_грамотность_(ИЯМК_2019)|Цифровая грамотность]] || Иностранные языки и межкультурная коммуникация (ДИЯ) || 1 курс || 3-4 модули
|-
| [[Основы_анализа_и_визуализации_данных_ДИЯ_2019|Анализ и визуализации данных]] || Иностранные языки и межкультурная коммуникация (ДИЯ) || 2 курс || 3-4 модули
|-
| [[Научно-исследовательский_семинар_2019| Научно-исследовательский семинар]] || Политология || 1 курс || 3 модуль
|-
| [[ММО_Политология_201810|Методы машинного обучения]] || Прикладная политология || 1 г.о. || 2-3 модули
|-
| [[Основы_программирования_в_Python_2019|Основы программирования в Python]] || Мировая экономика || 2 курс || 3-4 модули
|-
| [[Программирование_и_компьютерные_инструменты_лингвистического_исследования|Программирование и компьютерные инструменты лингвистического исследования]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 1 курс || 1-4 модули
|-
| [[Компьютерная лингвистика и информационные технологии|Компьютерная лингвистика и информационные технологии]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 4 курс || 1-3 модули
|-
| [[ПМСАР-1|Автоматизированный сбор больших данных в экономико-социологических исследованиях]] || Прикладные методы социального анализа рынков || 2 г.о. || 3-4 модули
|-
| [[Искусственный интеллект и большие данные_(2019)|Искусственный интеллект и большие данные]] || Дизайн, Мода, Современное искусство || 1 курс || 3-4 модули
|-
| [[Информационный менеджмент: Введение в Data Science|Информационный менеджмент: Введение в Data Science]] || Управление бизнесом Маркетинг и рыночная аналитика || 1 курс || 4 модуль
|-
| [[Технологии анализа больших данных|Технологии анализа больших данных]] || ГМУ || 1 курс || 4 модуль
|-
| [[Основы программирования на Python (Прикладное программное обеспечение)|Основы программирования на Python (Прикладное программное обеспечение)]] || Социология || 1 курс || 4 модуль
|-
| [[Основы работы с данными|Основы работы с данными]] || Медиакоммуникации || 2 курс || 4 модуль
|-
| [[Введение_в_data_science_Социология_1_курс|Профориентационный семинар (Data Culture)]] || Социология || 1 курс || 4 модуль
|-
| [[Введение_в_анализ_данных_МирЭк_2019|Введение в анализ данных]] || Мировая экономика || 1 курс || 4 модуль

|}

=== 1 семестр ===

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Образовательная программа !! Курс !! Модули

|-
| [[Основы анализа данных в международных отношениях 2018/2019|Основы анализа данных в международных отношениях]] || Международные отношения || 2 курс || 1-2 модули
|-
| [[Introduction_to_Data_Culture_2018-2019|Introduction to Data Culture]] || Программа двух дипломов НИУ ВШЭ и Лондонского университета "Международные отношения" || 1 курс || 2 модуль
|-
| [[Программирование_и_компьютерные_инструменты_лингвистического_исследования|Программирование и компьютерные инструменты лингвистического исследования]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 1 курс || 1-4 модули
|-
| [[Цифровая грамотность(востоковедение)|Цифровая грамотность]] || Востоковедение || 1 курс || 1 модуль
|-
| [[Разработка управленческих решений в маркетинге | Разработка управленческих решений в маркетинге]] || Маркетинг и рыночная аналитика || 2 курс || 1-2 модули
|-
| [[Информационные технологии в деятельности юриста_2018-2019| Информационные технологии в деятельности юриста]] || Юриспруденция || 1 курс || 2 модуль
|-
| [[Машинное обучение на матфаке 2018/2019| Машинное обучение]] || Факультет математики || 2-4 курсы || 1-2 модули
|-
| [[ПМСАР-2| Методы анализа больших данных в исследованиях поведения покупателей]] || Прикладные методы социального анализа рынков || 2 г.о. || 1-2 модули
|-
| [[Анализ данных в Python (Политологи 1 семестр 1-2 модули)|Анализ данных в Python]] || Политология || 4 курс || 1-2 модули
|-
| [[Основы анализа и визуализации данных для медиа (Журналисты 1 семестр 1 модуль)|Основы анализа и визуализации данных для медиа]] || Журналистика || 4 курс || 1 модуль
|-
| [[Компьютерная лингвистика и информационные технологии|Компьютерная лингвистика и информационные технологии]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 4 курс || 1-3 модули
|-
| [[Введение в анализ текстов на Python для ФГН 2018|Введение в анализ текстов на Python для ФГН 2018]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 3 курс || 1, 2, 4 модули
|-
| [[Машинное обучение (ФЭН)]] || Факультет экономических наук || 3-4 курсы || 1-2 модули
|-
| [[Программирование_(python)_для_экономистов|Программирование (Python) для экономистов]] || Факультет экономических наук || 2 курс || 1-2 модули
|-
| [[Цифровая грамотность(философия)|Цифровая грамотность]] || Философия || 1 курс || 1-2 модули
|-
| [[Цифровая_грамотность_(историки)|Цифровая грамотность]] || История || 1 курс || 1-2 модули
|-
| [[Обработка и анализ данных физического эксперимента|Обработка и анализ данных физического эксперимента]] || Физика || 2 курс || 1-2 модули
|-
| [[Статистический анализ в среде R (Социологи 1 семестр 2 модуль)|Статистический анализ в среде R ]] || Социология || 4 курс || 2 модуль
|-
| [[ММО_Политология_201810|Методы машинного обучения]] || Прикладная политология || 1 г.о. || 2-3 модули
|}

==Courses of the Statistical Learning Theory program==
[[Neurobayesian_models_2019|Neurobayesian models]]

== Курсы за 2017/18 учебный год ==
{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! майноры и факультативы
|-
|

[[Математический_анализ_на_ПМИ_2017/2018_(пилотный_поток) | Математический анализ на ПМИ 2017/2018 (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток) | Математический анализ на ПМИ 2017/2018 (основной поток)]]

[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2017/2018_(пилотный_поток,_1_модуль) | Основы и методология программирования на ПМИ 2017/2018 (пилотный поток, 1 модуль)]]

[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток,_2_модуль) | Основы и методология программирования на ПМИ 2017/2018 (основной поток, 2 модуль)]]

[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток,_3_модуль) | Основы и методология программирования на ПМИ 2017/2018 (основной поток, 3 модуль)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ 2017/2018 (основной поток)]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2017/2018_(пилотный_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (основной поток)]]

[[Дискретная_математика_1_2017/2018 | Дискретная математика-1 на ПМИ]]

[[Алгоритмы и структуры данных 1 | Алгоритмы и структуры данных – 1 (пилотный поток)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2017/2018 | Алгебра на ПМИ]]

[http://hsealgebra18.wikidot.com Алгебра на ПИ]

||
[[Теория_вероятностей_2017/2018_(основной_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (основной поток)]]

[[Теория_вероятностей_2017/2018_(пилотный_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Математический анализ-3 на ПМИ_2017/2018_(основной_поток) | Математический анализ-2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Математический анализ на ПМИ_2017/2018 | Математический анализ-3 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[DM2-pilot2017/2018 | Дискретная математика-2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[DM_2_2017_2018 | Дискретная математика-2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы и структуры данных_2_2017/2018 | Алгоритмы и структуры данных – 2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Дифференциальные уравнения (2 курс, 2017/2018)| Дифференциальные уравнения]]

||
[[Машинное_обучение_1/2017_2018 | Машинное обучение 1 на ПМИ]]

[[Машинное_обучение_2/2017_2018 | Машинное обучение 2 на ПМИ]]

[[Численные_методы_2017 | Численные методы]]

[[Statistics of Stochastic Processes|Статистика случайных процессов 2018]]

[[Прикладная_статистика_в_машинном_обучении | Прикладная статистика в машинном обучении]]

[[Theory_of_Computing | Theory of Computing, AMI]]

[[Statistical_learning_theory | Introduction to statistical learning theory]]

[[Основные_методы_анализа_данных_(специализация_АДИС) | Основные методы анализа данных на ПМИ]]

[[Анализ неструктурированных данных]]

[[Безопасность компьютерных систем 2017 | Безопасность компьютерных систем]]

[[НИС_Распределенные_системы_(3_курс,_2017) | НИС Распределенные системы]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2017/2018 | НИС Машинное обучение и приложения]]

[[Непрерывная_оптимизация | Непрерывная оптимизация]]

[[ Сложность_и_логика| Сложность вычислений и логика в теоретической информатике]]

[[Data_analysis_(Software_Engineering)_2018 | Data Analysis на ПИ]]

[http://telegra.ph/Kurs-Vvedenie-v-OOP-VSHEH-2018-Modul-3-01-30 Введение в ООП]

[http://wiki.cs.hse.ru/Машинное_обучение_на_больших_данных Машинное обучение на больших данных]

[[Дискретная_оптимизация | Дискретная оптимизация]]

||

[[Безопасность компьютерных систем 2017 | Безопасность компьютерных систем]]

[[Философия_науки_2017 | Философия науки]]

[[НИС_Распределенные_системы_(4_курс,_2017) | НИС Распределенные системы]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2017/2018 | НИС Машинное обучение и приложения]]

[[Анализ неструктурированных данных]]

[[Байесовские методы машинного обучения 2017 | Байесовские методы машинного обучения]]

[[Функциональное программирование 2018 | Функциональное программирование]]

[http://telegra.ph/Kurs-Vvedenie-v-OOP-VSHEH-2018-Modul-3-01-30 Введение в ООП]

||

[[Современные методы машинного обучения (курс майнора) 2017/2018]]

[[Введение в программирование (курс майнора) 2017/2018]]

[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных/2017-2018 | Введение в анализ данных (курс майнора)]]

[[Прикладные задачи анализа данных (майнор - весна 2018)]]

[[Маго-лего "Линейная алгебра в приложениях" весна 2018 | Линейная алгебра в приложениях (маго-лего)]]

[[Функциональный анализ 2017/18 | Функциональный анализ на ПМИ (факультатив)]]

[[Дополнительные главы теории вероятностей и математической статистики (факультативы) | Дополнительные главы теории вероятностей и математической статистики (факультативы)]]

[[Дополнительные главы дискретной математики 2017/18 | Дополнительные главы дискретной математики (факультатив)]]

[[Цифровые технологии в гуманитарных науках]]

|}

== Курсы в рамках проекта [https://www.hse.ru/dataculture/ Data Culture]==

=== 2 семестр ===

[[Цифровая_грамотность_2018_(2_семестр)|Цифровая грамотность (факультет гуманитарных наук — 2 семестр: ИЯМК, Филология, История искусств, Культурология, 1 курс)]] 
[[Научно-исследовательский семинар (ФСН) |Научно-исследовательский семинар (ОП "Политология", 1 курс)]] 
[[Introduction_to_Data_Culture|Introduction to Data Culture (HSE and University of London Parallel Degree Programme in International Relations, 1 year)]] 
[[ИИ_и_БД|Искусственный интеллект и большие данные (ОП "Дизайн", "Мода", 1 курс)]] 
[[Компьютерная лингвистика и информационные технологии |Компьютерная лингвистика и информационные технологии (ОП "Фундаментальная и компьютерная лингвистика", 4 курс, 2 семестр)]] 
[[Основы анализа данных в международных отношениях|Основы анализа данных в международных отношениях (ОП "Международные отношения", 2 курс, 4 модуль)]] 
[[Введение в data science (2_семестр)|Профориентационный семинар (блок по введению в data scicence) (Факультет социальных наук — 2 семестр: Социология, 1 курс)]] 
[[Введение в Data Science| Введение в Data Science (ФБиМ, 4 модуль)]] 

=== 1 семестр ===

[[Цифровая_грамотность|Цифровая грамотность (факультет гуманитарных наук — 1 семестр: История, Философия, 1 курс)]] 
[[Машинное обучение (факультет экономических наук)|Машинное обучение (факультет экономических наук)]] 
[[Компьютерная лингвистика и информационные технологии |Компьютерная лингвистика и информационные технологии (ОП "Фундаментальная и компьютерная лингвистика", 4 курс, 1 семестр)]] 
[[Извлечение и анализ интернет-данных | Извлечение и анализ интернет-данных (факультет экономических наук)]] 
[[Анализ больших данных в социальных науках (ФСН, 2017) | Анализ больших данных в социальных науках (ФСН, 2017)]] 
[[Информационные_технологии_в_деятельности_юриста|Информационные технологии в деятельности юриста (Факультет права)]] 
[[Машинное_обучение_для_лингвистов|Машинное обучение (магистратура Школы лингвистики)]] 

== Курсы магистратуры Финансовые технологии и анализ данных ==

[[Вероятностные_модели_и_прикладная_статистика_в_финансовой_математике|Вероятностные модели и прикладная статистика в финансовой математике]]

[[Рекомендательные системы и поиск закономерностей в данных|Рекомендательные системы и поиск закономерностей в данных]]

== Courses of Data Science master program/Курсы магистерской программы "Науки о данных" ==

[[Introduction to Machine Learning and Data Mining|Introduction to Machine Learning and Data Mining]]

== Курсы за 2016/17 учебный год ==
{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3-4 курс !! майноры
|-
|

[[Математический анализ на ПМИ_2016/2017 | Математический анализ на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Линейная алгебра и геометрия_2016/2017 | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ]]

[[Дискретная_математика_1_2016/2017 | Дискретная математика-1 на ПМИ]]

[[Основы и методология программирования_2016/2017_пилотный_поток | Основы и методология программирования на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Основы и методология программирования_2016/2017 | Основы и методология программирования на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_на_ПМИ_(пилотный_поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_на_ПМИ_(основной_поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2016/2017 | Алгебра на ПМИ]]

[http://hsealgebra17.wikidot.com/ Алгебра на ПИ]

||

[[Математический анализ_2016/2017 | Математический анализ-3 на ПМИ (основной поток)]]

[[Математически_анализ_3_на_ПМИ_(пилотный_поток) | Математический анализ-3 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[DM_2_2016_2017 | Дискретная математика-2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Дискретная математика_2_2016/2017 | Дискретная математика-2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Алгоритмы и структуры данных_2_2016/2017 | Алгоритмы и структуры данных – 2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Теория вероятностей_2016/2017 | Теория вероятностей на ПМИ (основной поток)]]

[[Теория_вероятностей_2016/2017_(пилотный_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Архитектура_компьютеров_и_операционные_системы_2016/2017 | Архитектура компьютеров и операционные системы]]

[[Факультатив_теория_вычислений_2016/2017 | Факультатив теория вычислений на ПМИ]]

[[Дополнительные_главы_теории_вероятностей_(факультатив,_2017) | Дополнительные главы теории вероятностей (факультатив)]]

[[Дифференциальные_уравнения_(2_курс,_2016/2017) | Дифференциальные уравнения]]

[[Математическая_статистика_2016/2017_(пилотный_поток) | Математическая статистика на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Архитектура_компьютеров_и_операционные_системы_2016/2017 | Архитектура компьютеров и операционные системы ]]

||

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2016/2017 | НИС Машинное обучение и приложения на ПМИ]]

[[Машинное_обучение_1/2016_2017 | Машинное обучение 1 на ПМИ]]

[[Машинное_обучение_2/2016_2017 | Машинное обучение 2 на ПМИ]]

[[Прикладной_статистический_анализ_данных | Прикладной статистический анализ данных на ПМИ]]

[[Численные_методы_в_анализе_данных | Численные методы в анализе данных на ПМИ]]

[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Статистика_случайных_процессов_(курс_лекций,_ФКН_ВШЭ) Вероятностные модели и статистика случайных процессов на ПМИ]

[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Opt Методы оптимизации на ПМИ (специализации МОП и РС)]

[[Методы_оптимизации_(весна_2017)|Методы оптимизации 2 (дискретная оптимизация)]]

[[НИС_Распределенные_системы_(осень_2016) | НИС Распределенные системы]]

[[Анализ и верификация алгоритмов биржевой торговли | Анализ и верификация алгоритмов для систем биржевой торговли ]]

[[Программирование_на_графических_процессорах | Программирование на графических процессорах]]

[[ЯРПО | Языки разработки ПО (курс по выбору) на ПМИ]]

[[Data analysis (Software Engineering) 2017 | Data analysis на ПИ]]

[[Базы данных 2 | Базы данных 2 ]]

[[Компьютерные сети 2 | Компьютерные сети 2]]

[[Машинное_обучение_на_больших_данных | Машинное обучение на больших данных на ПМИ]]

||

[[Современные_методы_машинного_обучения_(курс_майнора) | Современные методы машинного обучения (курс майнора)]]

[[Майнор_Интеллектуальный_анализ_данных/Введение_в_программирование_2016/2017 | Введение в программирование (курс майнора)]]

[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных/2016-2017 | Введение в анализ данных (курс майнора)]]

[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Прикладные задачи анализа данных| Прикладные задачи анализа данных (курс майнора)]]

|}

{|width=100%
|style="vertical-align:top;"|



=== Курсы за 2015/16 учебный год ===
{|
|-
| [[Технологии программирования|Технологии программирования на ПМИ]]
|-
|[[ОиМП-2015|Основы и методология программирования на ПМИ]]
|-
|[[Алгоритмы и структуры данных 2016]]
|-
|[[Линейная алгебра и геометрия_2015/2016 | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ]]
|-
|[[Алгебра_2015/2016 | Алгебра на ПМИ]]
|-
|[http://hsealgebra.wikidot.com/ Алгебра на ПИ]
|-
|[[Компьютерные системы]]
|-
|[[Математический анализ на ПМИ_2015/2016 | Математический анализ на ПМИ]]
|-
|[[Факультатив_Матпрактикум | Матпрактикум (факультатив) на ПМИ]]
|-
|[[Data analysis (Software Engineering)]] 
|-
|[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в программирование|Введение в программирование (курс майнора) на ПМИ]]
|-
|[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных/2015-2016|Введение в анализ данных (курс майнора) на ПМИ]]
|-
|[[НИС Машинное обучение и приложения|НИС Машинное обучение и приложения на ПМИ]]
|-
|[[Архитектура компьютеров и системное программирование (ПМИ_4, 2015/2016)|Архитектура компьютеров и системное программирование (4 курс)]]
|-
|[[Дифференциальные уравнения (2 курс, 2015/2016)| Дифференциальные уравнения]]
|-
|[[Введение в VBA|Введение в VBA]]
|}

|style="vertical-align:top;"|



=== Курсы за 2014/15 учебный год ===
{|
|-
|[[Основы и методологии программирования]] 
|-
|[[Алгоритмы и структуры данных 2015 | Алгоритмы и структуры данных]] 
|-
|[[Анализ данных (Программная инженерия)]] 
|-
|[[Алгебра_2014/2015 | Алгебра]] 
|-
|[[Magolego_sna_2015| MAGoLEGO Social Network Analysis]]
|}

==== Проектная работа ====
{|
|-
|[[Проектная работа]] 
|-
|[[Учебная практика 1 курс (2016)]]
|-
|[[Проектная работа 2 курс (2016)]]
|}


|}

== Мероприятия факультета компьютерных наук ==
=== Summer School 2015 ===
[[Introduction to Natural Language Processing|Introduction to Natural Language Processing]]
#[[Lecture 1. Introduction|Introduction]]
#[[Lecture 2. Tokenization and word counts|Tokenization and word counts]]
#[[Lecture 3. POS tagging. Key word and phrase extraction|POS tagging. Key word and phrase extraction]]
#[[Lecture 4. Parsing|Parsing]]
#[[Lecture 5. Language sources|Language sources]]
#[[Lecture 6. Synonyms and near-synonyms detection|Synonyms and near-synonyms detection]]
#[[Lecture 8. Suffix trees for NLP|Suffix trees for NLP]]
#[[NLP References|References]]

== Архив ==
* [[Учебная практика 1 курс (2015)]]

Дополнительные главы теории вероятностей-2 2019/2020

2019-10-07T20:14:25Z

Knkeer: Новая страница: «== Силлабус == Факультатив читает [https://www.hse.ru/org/persons/161322763 Шабанов Дмитрий Александрович].…»

Теория вероятностей и математическая статистика 2019/2020 (пилотный поток)

2019-09-05T18:36:27Z

Knkeer: /* Преподаватели и учебные ассистенты */

== Преподаватели и учебные ассистенты ==
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Группа !! БПМИ181 !! БПМИ182 !! БПМИ184
|-
|| Лектор ||colspan="3"| [https://www.hse.ru/org/persons/161322763 Шабанов Дмитрий Александрович]
|-
|| Семинарист || [mailto:dashabanov@hse.ru Шабанов Дмитрий Александрович] || [mailto:knkeer@yandex.ru Хачиянц Алексей Арменович] || [mailto:ked_2006@mail.ru Косов Егор Дмитриевич]
|-
|| Ассистент || Золотухин Денис || [https://t.me/unkoll Тяпкин Даниил] || Ракитин Денис
|}

== Организационные моменты ==
=== Правила игры ===
Оценка за семестр складывается из нескольких факторов:
* Две контрольных работы.
* Два коллоквиума — по одному на модуль.
* Домашние задания. В среднем, на каждом семинаре будут выдавать по 2-3 задачи для самостоятельного решения, которые будет нужно письменно сдавать ассистентам.
* Письменный экзамен — "расширенная КР". Два часа на 6 задач.

Все округления арифметические. Оценка высчитывается следующим образом:
* В каждом семестре считается оценка за него по следующей формуле: Осеместр = 0.3 * ОКР + 0.3 * Околлоквиум + 0.1 * ОДЗ + 0.3 * Оэкзамен.
* Накопленная оценка за каждый семестр считается по формуле Онакоп = 3/7 * ОКР + 3/7 * Околлоквиум + 1/7 * ОДЗ.
* Если после округления накопленная оценка получается 8 и выше, то можно получить автомат: Осеместр = Онакоп.
* В зачётку за первый семестр ставится Oсеместр 1, за второй - 0.4 * Oсеместр 1 + 0.6 * Oсеместр 2.

=== Ведомость с оценками ===
Здесь будет добавлена ссылка на таблицу с общей ведомостью для всех групп.

=== Контакт с ассистентами и преподавателями ===
Для обсуждения не слишком срочных вопросов и каких-то вещей из курса есть чат в Telegram: [https://t.me/joinchat/Bi_aj1gXqfnQK7BG4rkFAQ ссылка]. По остальным вопросам обращайтесь на почту.

== Контрольные работы ==
=== Правила игры ===
* На контрольной работе будет 4 задачи.
* У каждой задачи есть три критерия. За соблюдение каждого критерия ставят по 0.5 балла. Следовательно, за каждую задачу можно получить не более 1.5 балла.
* Баллы за обе контрольные суммируются и полученная сумма округляется арифметически. Это и будет ОКР.
* С собой разрешено приносить печатные материалы.

=== Сводка ===
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Номер !! Дата !! Аудитория !! Время !! Пробник
|-
|| 1 || ~середина октября || TBA || TBA || TBA
|-
|| 2 || ~середина декабря || TBA || TBA || TBA
|-
|| 3 || ~начало марта || TBA || TBA || TBA
|-
|| 4 || ~начало июня || TBA || TBA || TBA
|}

=== Разборы пробников прошлых лет ===
* Первая контрольная: [https://www.dropbox.com/s/dpy5d9w59suehse/%D0%9F%D1%80%D0%BE%D0%B1%D0%BD%D0%B8%D0%BA%D0%B8_%D0%9A%D0%A0%E2%84%961.pdf?dl=0 ссылка].
* Вторая контрольная: [https://www.dropbox.com/s/k5nfjxal4ldkykq/%D0%9F%D1%80%D0%BE%D0%B1%D0%BD%D0%B8%D0%BA%D0%B8_%D0%9A%D0%A0%E2%84%962.pdf?dl=0 ссылка].

== Коллоквиумы ==
=== Как проходит ===
* В начале студент вытягивает случайный билет, после чего даётся 30-40 минут на подготовку.
* После ответа на основной вопрос даются два дополнительных вопроса (обычно это какие-то части других билетов или задачи).
* При подготовке ответа использование записей лекций/Интернета/того, что поможет написать билет запрещено.
* Разбалловка следующая: основной вопрос - 3 балла, допвопросы - по баллу каждый.

=== Сводка ===
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Номер !! Дата !! Аудитория !! Время !! Программа
|-
|| 1 || ~середина октября || TBA || TBA || TBA
|-
|| 2 || ~середина декабря || TBA || TBA || TBA
|-
|| 3 || ~начало марта || TBA || TBA || TBA
|-
|| 4 || ~начало июня || TBA || TBA || TBA
|}

== Материалы ==
=== Лекции ===
'''Предупреждение:''' конспекты лекций оформлялись студентами и содержат опечатки. Читайте с осторожностью.
* Конспект по курсу теории вероятностей 2016/2017-го года: [https://www.dropbox.com/s/8qrxp48zozhdpev/Shabanov-Probability-Theory_lectures_remastered.pdf?dl=0 ссылка].
* Конспект по курсу математической статистики 2016/2017-го года: [https://www.dropbox.com/sh/5lxaheg89isd6h9/AABifvMGLQPmLLzHOiqfaTOLa?dl=0&preview=mathematical-statistics_17_2course.pdf ссылка]. На данный момент не очень актуален, ибо в тот год курс математической статистики читался другим преподавателем.
* Конспект по курсу математической статистики 2018/2019-го года: [https://www.overleaf.com/read/mjzfrygqjbbj ссылка].

=== Семинары ===
* Решения листков Шабанова: [https://www.dropbox.com/s/zf88f6cbmmk7zl9/%D0%A8%D0%B0%D0%B1%D0%B0%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%89%D0%B8%D0%BD%D0%B0_%D0%A11.pdf?dl=0 Ш1], [https://www.dropbox.com/s/26eqou4bxpugopl/%D0%A8%D0%B0%D0%B1%D0%B0%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%89%D0%B8%D0%BD%D0%B0_%D0%A12.pdf?dl=0 Ш2], [https://www.dropbox.com/s/9341jqwy2lw82q2/%D0%A8%D0%B0%D0%B1%D0%B0%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%89%D0%B8%D0%BD%D0%B0_%D0%A13.pdf?dl=0 Ш3], [https://www.dropbox.com/s/68lumdqe0kbsdb8/%D0%A8%D0%B0%D0%B1%D0%B0%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%89%D0%B8%D0%BD%D0%B0_%D0%A14.pdf?dl=0 Ш4], [https://www.dropbox.com/s/1rlg012ui4qunyd/%D0%A8%D0%B0%D0%B1%D0%B0%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%89%D0%B8%D0%BD%D0%B0_%D0%A15.pdf?dl=0 Ш5], [https://www.dropbox.com/s/kyohtz0o3jobojs/%D0%A8%D0%B0%D0%B1%D0%B0%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%89%D0%B8%D0%BD%D0%B0_%D0%A16.pdf?dl=0 Ш6], [https://www.dropbox.com/s/9m4co264lhedtc9/%D0%A8%D0%B0%D0%B1%D0%B0%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%89%D0%B8%D0%BD%D0%B0_%D0%A17.pdf?dl=0 Ш7].

* Решения листков Косова: [https://www.dropbox.com/s/043s6hqgidfp7cz/%D0%9A%D0%BE%D1%81%D0%BE%D0%B2%D1%89%D0%B8%D0%BD%D0%B0_%D0%A11.pdf?dl=0 К1], [https://www.dropbox.com/s/b1qrfm5hl0bue54/%D0%9A%D0%BE%D1%81%D0%BE%D0%B2%D1%89%D0%B8%D0%BD%D0%B0_%D0%A12.pdf?dl=0 К2], [https://www.dropbox.com/s/avqwsxm9dsz6oy0/%D0%9A%D0%BE%D1%81%D0%BE%D0%B2%D1%89%D0%B8%D0%BD%D0%B0_%D0%A13.pdf?dl=0 К3], [https://www.dropbox.com/s/gyn78zc1900g4xp/%D0%9A%D0%BE%D1%81%D0%BE%D0%B2%D1%89%D0%B8%D0%BD%D0%B0_%D0%A14.pdf?dl=0 К4], [https://www.dropbox.com/s/rfp4xpafv2wjfdf/%D0%9A%D0%BE%D1%81%D0%BE%D0%B2%D1%89%D0%B8%D0%BD%D0%B0_%D0%A15.pdf?dl=0 К5], [https://www.dropbox.com/s/i8jng2xmhomm1n5/%D0%9A%D0%BE%D1%81%D0%BE%D0%B2%D1%89%D0%B8%D0%BD%D0%B0_%D0%A16.pdf?dl=0 К6], [https://www.dropbox.com/s/kezdlwgiq7zd3y6/%D0%9A%D0%BE%D1%81%D0%BE%D0%B2%D1%89%D0%B8%D0%BD%D0%B0_%D0%A17.pdf?dl=0 К7], [https://www.dropbox.com/s/fh6ec85orgi184p/%D0%9A%D0%BE%D1%81%D0%BE%D0%B2%D1%89%D0%B8%D0%BD%D0%B0_%D0%A18.pdf?dl=0 К8].

== Домашние задания ==
=== Ссылки на classroom ===
* '''Группа 181''' — TBA
* [https://classroom.google.com/c/MjM4NDY0NDM3NTBa '''Группа 182'''] — инвайт '''motfutv'''
* '''Группа 184''' — TBA

=== Правила игры ===
После каждой лекции будет выдаваться листок. Он разделён на две части:
* Первая часть содержит 3-4 задачи, предназначенные для разбора на семинаре.
* Вторая часть содержит две задачи, которые задаются на дом.
На выполнение домашней работы даётся две недели, сдаётся в начале лекции (если в письменном виде), либо в classroom (если в электронном).
Срок сдачи в электронном виде может отличаться от сдачи в письменном (как правило, в сторону студента), но в электронном виде сдается '''только ТеХ или красивые сканы работ'''. Ассистент имеет право поставить 0 в случае нечитаемой работы.

Также в зависимости от обстоятельств (выходные дни, общая загруженность) срок сдачи может оспариваться и изменяться. Актуальный срок сдачи постоянно обновляется и будет указан ниже.

=== Список ДЗ ===

== Список рекомендуемой литературы ==
=== Учебники ===
* Феллер В. Введение в теорию вероятностей и её приложения. [https://www.dropbox.com/s/pygqjaxss53d7wa/%D0%A4%D0%B5%D0%BB%D0%BB%D0%B5%D1%80%20%D0%92.%20-%20%D0%92%D0%B2%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%20%D0%B2%20%D1%82%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%8E%20%D0%B2%D0%B5%D1%80%D0%BE%D1%8F%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%B9%20%D0%B8%20%D0%B5%D0%B5%20%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BB%D0%BE%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F.%20%D0%A2%D0%BE%D0%BC%201.djvu?dl=0 Том 1], [https://www.dropbox.com/s/1j5b4goj80psef4/%D0%A4%D0%B5%D0%BB%D0%BB%D0%B5%D1%80%20%D0%92.%20-%20%D0%92%D0%B2%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%20%D0%B2%20%D1%82%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%8E%20%D0%B2%D0%B5%D1%80%D0%BE%D1%8F%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%B9%20%D0%B8%20%D0%B5%D0%B5%20%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BB%D0%BE%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F.%20%D0%A2%D0%BE%D0%BC%202.djvu?dl=0 Том 2].
* Ширяев А.Н. Вероятность. [https://www.dropbox.com/s/95onm1z0l8u3oy1/%D0%A8%D0%B8%D1%80%D1%8F%D0%B5%D0%B2%20%D0%90.%D0%9D.%20-%20%D0%92%D0%B5%D1%80%D0%BE%D1%8F%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C-1.pdf?dl=0 Том 1], [https://www.dropbox.com/s/7max7m8rka3ko06/%D0%A8%D0%B8%D1%80%D1%8F%D0%B5%D0%B2%20%D0%90.%D0%9D.%20-%20%D0%92%D0%B5%D1%80%D0%BE%D1%8F%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C-2.pdf?dl=0 Том 2].

=== Задачники ===
* Севастьянов Б.А., Чистяков В.П., Зубков А.М. Сборник задач по теории вероятностей. [https://www.dropbox.com/s/be3yf4mi918smqh/%D0%97%D1%83%D0%B1%D0%BA%D0%BE%D0%B2%20%D0%90.%D0%9C.%2C%20%D0%A1%D0%B5%D0%B2%D0%B0%D1%81%D1%82%D1%8C%D1%8F%D0%BD%D0%BE%D0%B2%20%D0%91.%D0%90.%2C%20%D0%A7%D0%B8%D1%81%D1%82%D1%8F%D0%BA%D0%BE%D0%B2%20%D0%92.%D0%9F.%20-%20%D0%A1%D0%B1%D0%BE%D1%80%D0%BD%D0%B8%D0%BA%20%D0%B7%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%20%D0%BF%D0%BE%20%D1%82%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%B8%20%D0%B2%D0%B5%D1%80%D0%BE%D1%8F%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%B9.pdf?dl=0 Ссылка].
* Прохоров А.В., Ушаков В.Г., Ушаков Н.Г. Задачи по теории вероятностей. [https://www.dropbox.com/s/z1yjxmv407ygs0l/%D0%9F%D1%80%D0%BE%D1%85%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%B2%20%D0%90.%D0%92.%2C%20%D0%A3%D1%88%D0%B0%D0%BA%D0%BE%D0%B2%20%D0%92.%D0%93.%2C%20%D0%A3%D1%88%D0%B0%D0%BA%D0%BE%D0%B2%20%D0%9D.%D0%93.%20-%20%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8%20%D0%BF%D0%BE%20%D1%82%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%B8%20%D0%B2%D0%B5%D1%80%D0%BE%D1%8F%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%B9.djvu?dl=0 Ссылка].
* Ширяев А.Н. Задачи по теории вероятностей. [https://www.dropbox.com/s/lafej3meebsqk1l/%D0%A8%D0%B8%D1%80%D1%8F%D0%B5%D0%B2%20%D0%90.%D0%9D.%20-%20%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8%20%D0%BF%D0%BE%20%D1%82%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%B8%20%D0%B2%D0%B5%D1%80%D0%BE%D1%8F%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%B9.pdf?dl=0 Ссылка].

== Страницы прошлых лет ==
[http://wiki.cs.hse.ru/Теория_вероятностей_2018/2019_(пилотный_поток) 2018/2019 учебный год]

[http://wiki.cs.hse.ru/%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%BF%D0%B8%D0%BB%D0%BE%D1%82%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%BF%D0%BE%D1%82%D0%BE%D0%BA) 2017/2018 учебный год]

[http://wiki.cs.hse.ru/%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_2016/2017_(%D0%BF%D0%B8%D0%BB%D0%BE%D1%82%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%BF%D0%BE%D1%82%D0%BE%D0%BA) 2016/2017 учебный год, ТВ]

[http://wiki.cs.hse.ru/Математическая_статистика_2016/2017_(пилотный_поток) 2016/2017 учебный год, МС]

О факультете

2019-09-04T08:44:22Z

Knkeer: /* Курсы за 2019/20 учебный год */

__NOTOC__

= Учебные курсы факультета компьютерных наук =

== Курсы за 2019/20 учебный год ==
{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! майноры и факультативы
|-
|

[[Discrete_Mathematics_DSBA2019/2020 | Discrete Mathematics DSBA (ПАД)]]

||

[[DM2-basic2019/2020 | Дискретная математика-2 на ПМИ (основной поток)]]

[[DM2-pilot2019/2020 | Дискретная математика-2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Теория_вероятностей_2019/2020_(основной_поток)| Теория_вероятностей_2019/2020 на ПМИ (основной поток)]]

[[Теория_вероятностей_и_математическая_статистика_2019/2020_(пилотный_поток)| ТВиМС (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_2019/2020_(пилотный_поток) | Математический анализ 2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_2_2019/2020_(основной_поток) | Математический анализ 2 на ПМИ (основной поток)]]
||

[[Прикладная_статистика_в_машинном_обучении(2019)|Прикладная статистика в машинном обучении]]

||

[[InfTheo2019-2020|Теория информации]]

||

||

|}

== Курсы в рамках проекта [https://www.hse.ru/dataculture/ Data Culture]==
=== 1 семестр ===
{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Образовательная программа !! Курс !! Модули

|-
| [[ Основы анализа и визуализация данных для медиа 2019/2020 | Основы анализа и визуализации данных для медиа ]] || Журналистика || 4 курс || 1 модуль
|-
| [[ Основы анализа данных в международных отношениях | Основы анализа данных в международных отношениях ]] || Международные отношения || 2 курс || 1-2 модуль
|-
| [[Основы программирования в Python (Политология)|Основы программирования в Python]] || Политология || 3 курс || 1-2 модули
|-
| [[Основы программирования на Python осень 2019 матфак|Основы программирования на Python-1]] || Математика || 1-4 курс || 1-2 модули
|-
| [[ Цифровая грамотность (История 2019) | Цифровая грамотность ]] || История || 1 курс || 1-2 модули
|-
| [[ Цифровая грамотность (Востоковедение 2019) | Цифровая грамотность ]] || Востоковедение|| 1 курс || 1-2 модули
|-
| [[ Цифровая_грамотность_2019-2020(философия) | Цифровая грамотность ]] || Философия || 1 курс || 1-2 модули
|-
| [[ПМСАР-2_2019| Методы анализа больших данных в исследованиях поведения покупателей]] || Прикладные методы социального анализа рынков || 2 г.о. || 1-2 модули
|-
| [[Работа с данными]] || Медиакоммуникации || 4 курс || 1 модуль
|}

=Архив=
== Курсы за 2018/19 учебный год ==
{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! майноры и факультативы
|-
|

[[Математический_анализ_на_ПМИ_2018/2019_(пилотный_поток) | Математический анализ на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_на_ПМИ_2018/2019_(основной_поток) | Математический анализ на ПМИ (основной поток)]]

[[Calculus_DSBA_2018/2019 | Calculus I DSBA (ПАД)]]

[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2018/2019_(пилотный_поток) | Основы и методология программирования на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2019_(С%2B%2B,_основной_поток) | Основы и методология программирования на ПМИ (С++, основной поток)]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2018/2019_(пилотный_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2018/2019_(основной_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (основной поток)]]

[[LAaG_DSBA_2018/2019 | LAaG DSBA]]

[[Дискретная_математика_1_2018/2019 | Дискретная математика-1 на ПМИ]]

[[Discrete Mathematics DSBA |Discrete Mathematics DSBA (ПАД)]]

[[Introduction_to_programming | Introduction to programming DSBA (ПАД)]]

[[Introduction_to_programming_2 | Introduction to programming 2 DSBA (ПАД)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2018/2019_(пилотный_поток) | Алгебра на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2018/2019_(основной_поток) | Алгебра на ПМИ (основной поток)]]

[[Algebra_DSBA_2018/2019 | Algebra DSBA]]

[http://hsealgebra19.wikidot.com Алгебра на ПИ]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2018/2019 | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2018/2019 (пилотный поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (пилотный поток)]]

||

[http://math-info.hse.ru/s18/t Дифференциальные уравнения]

[[Теория_вероятностей_2018/2019_(основной_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (основной поток)]]

[[Теория_вероятностей_2018/2019_(пилотный_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_2018/2019_(пилотный_поток) | Математический анализ 2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_2018/2019_(основной_поток) | Математический анализ 2 на ПМИ (основной поток)]]

[[DM2-pilot2018/2019 | Дискретная математика-2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[DM2-basic2018/2019 | Дискретная математика-2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2_2018/2019 | Алгоритмы и структуры данных – 2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Факультатив Теория вычислений]]

||

[[Машинное_обучение_1 | Машинное обучение 1 на ПМИ]]

[[Машинное_обучение_2 | Машинное обучение 2 на ПМИ]]

[[Численные_Методы_2018 | Численные методы ]]

[[PDC | Параллельные и распределенные вычисления]]

[[Theory_of_Computing_2018_2019 | Theory of Computing, AMI]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2018/2019|НИС Машинное обучение и приложения]]

[[Прикладная_статистика_в_машинном_обучении(2018)|Прикладная статистика в машинном обучении]]

[[Безопасность_компьютерных_систем_2018|Безопасность компьютерных систем]]

[[НИС_РС|НИС Распределенные системы]]

[[Основные методы анализа данных]]

[[Теория баз данных]]

[[Непрерывная оптимизация/2019|Непрерывная оптимизация (161-162)]]

[[Непрерывная оптимизация (163-167)]]

[[Сложность вычислений и логика в теоретической информатике]]

[[Data analysis (Software Engineering) 2019|Data analysis]]

[[Анализ данных в бизнесе 2019|Анализ данных в бизнесе на ПМИ ]]

[[Intro to DL Blended | Intro to DL Blended]]

[[Дискретная оптимизация 2019 | Дискретная оптимизация 2019]]

||

[[Statistical_learning_theory_2018_2019 | Introduction to statistical learning theory]]

[[Анализ_неструктурированных_данных-2018 |Анализ неструктурированных данных ]]

[[Байесовские_методы_машинного_обучения_2018|Байесовские методы машинного обучения]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2018/2019|НИС Машинное обучение и приложения]]

[[НИС_Науки_о_данных_2018/2019|НИС Науки о данных]]

[[НИС_Распределенные_системы_(4_курс,_2018)|НИС Распределенные системы]]

[[Теория_Информации_2018/2019|Теория информации]]

[[Безопасность_компьютерных_систем_2018|Безопасность компьютерных систем]]

[[Методы_и_системы_обработки_больших_данных_(осень_2018)|Методы и системы обработки больших данных]]

[[Философия_науки_2018|Философия науки]]

[[Теория баз данных]]

[[ConvAppr19 | Выпуклое программирование и аппроксимационные алгоритмы (ТИ)]]

[[Функциональное программирование 2019 | Функциональное программирование]]

[[A_Theorist's_Toolkit_2018_2019 | A Theorist's Toolkit, AMI]]

[[Анализ данных в бизнесе 2019|Анализ данных в бизнесе на ПМИ ]]

||
[[Дополнительные главы теории вероятностей 2019 | Дополнительные главы теории вероятностей 2019]]

[[Дополнительные главы математической статистики 2019 | Дополнительные главы математической статистики 2019]]

[[Введение в программирование (курс майнора) 2018/2019]]

[[dopglavy_DM_1819|Допглавы дискретной математики]]

[[Современные_методы_машинного_обучения_(курс_майнора)_2018/2019 | Современные методы машинного обучения (курс майнора) 2018/2019]]

[[Прикладные_задачи_анализа_данных_(майнор_-_весна_2019) | Прикладные задачи анализа данных (майнор - весна 2019)]]

[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных | Введение в анализ данных (курс майнора)]]

[[Функциональный анализ (весна_2019) | Функциональный анализ (весна_2019)]]

[https://docs.google.com/document/d/1annCGZMrnLaXghIroe2Oq2xA1IOPQcD6w7x0H0HbudU/edit?usp=sharing Язык Kotlin (3 и 4 модули 2018-2019)]

||

|}

== Курсы в рамках проекта [https://www.hse.ru/dataculture/ Data Culture]==
=== 2 семестр ===

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Образовательная программа !! Курс !! Модули

|-
| [[Основы программирования на Python весна 2019 матфак|Основы программирования на Python-2]] || Математика || 2-4 курс || 3-4 модули
|-
| [[Цифровая_грамотность_(филология)|Цифровая грамотность]] || Филология || 1 курс || 3-4 модули
|-
| [[Цифровая_грамотность_(ИИ_и_культурология)|Цифровая грамотность]] || История искусств и Культурология || 1 курс || 3-4 модули
|-
| [[Цифровая_грамотность_(ИЯМК_2019)|Цифровая грамотность]] || Иностранные языки и межкультурная коммуникация (ДИЯ) || 1 курс || 3-4 модули
|-
| [[Основы_анализа_и_визуализации_данных_ДИЯ_2019|Анализ и визуализации данных]] || Иностранные языки и межкультурная коммуникация (ДИЯ) || 2 курс || 3-4 модули
|-
| [[Научно-исследовательский_семинар_2019| Научно-исследовательский семинар]] || Политология || 1 курс || 3 модуль
|-
| [[ММО_Политология_201810|Методы машинного обучения]] || Прикладная политология || 1 г.о. || 2-3 модули
|-
| [[Основы_программирования_в_Python_2019|Основы программирования в Python]] || Мировая экономика || 2 курс || 3-4 модули
|-
| [[Программирование_и_компьютерные_инструменты_лингвистического_исследования|Программирование и компьютерные инструменты лингвистического исследования]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 1 курс || 1-4 модули
|-
| [[Компьютерная лингвистика и информационные технологии|Компьютерная лингвистика и информационные технологии]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 4 курс || 1-3 модули
|-
| [[ПМСАР-1|Автоматизированный сбор больших данных в экономико-социологических исследованиях]] || Прикладные методы социального анализа рынков || 2 г.о. || 3-4 модули
|-
| [[Искусственный интеллект и большие данные_(2019)|Искусственный интеллект и большие данные]] || Дизайн, Мода, Современное искусство || 1 курс || 3-4 модули
|-
| [[Информационный менеджмент: Введение в Data Science|Информационный менеджмент: Введение в Data Science]] || Управление бизнесом Маркетинг и рыночная аналитика || 1 курс || 4 модуль
|-
| [[Технологии анализа больших данных|Технологии анализа больших данных]] || ГМУ || 1 курс || 4 модуль
|-
| [[Основы программирования на Python (Прикладное программное обеспечение)|Основы программирования на Python (Прикладное программное обеспечение)]] || Социология || 1 курс || 4 модуль
|-
| [[Основы работы с данными|Основы работы с данными]] || Медиакоммуникации || 2 курс || 4 модуль
|-
| [[Введение_в_data_science_Социология_1_курс|Профориентационный семинар (Data Culture)]] || Социология || 1 курс || 4 модуль
|-
| [[Введение_в_анализ_данных_МирЭк_2019|Введение в анализ данных]] || Мировая экономика || 1 курс || 4 модуль

|}

=== 1 семестр ===

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Образовательная программа !! Курс !! Модули

|-
| [[Основы анализа данных в международных отношениях 2018/2019|Основы анализа данных в международных отношениях]] || Международные отношения || 2 курс || 1-2 модули
|-
| [[Introduction_to_Data_Culture_2018-2019|Introduction to Data Culture]] || Программа двух дипломов НИУ ВШЭ и Лондонского университета "Международные отношения" || 1 курс || 2 модуль
|-
| [[Программирование_и_компьютерные_инструменты_лингвистического_исследования|Программирование и компьютерные инструменты лингвистического исследования]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 1 курс || 1-4 модули
|-
| [[Цифровая грамотность(востоковедение)|Цифровая грамотность]] || Востоковедение || 1 курс || 1 модуль
|-
| [[Разработка управленческих решений в маркетинге | Разработка управленческих решений в маркетинге]] || Маркетинг и рыночная аналитика || 2 курс || 1-2 модули
|-
| [[Информационные технологии в деятельности юриста_2018-2019| Информационные технологии в деятельности юриста]] || Юриспруденция || 1 курс || 2 модуль
|-
| [[Машинное обучение на матфаке 2018/2019| Машинное обучение]] || Факультет математики || 2-4 курсы || 1-2 модули
|-
| [[ПМСАР-2| Методы анализа больших данных в исследованиях поведения покупателей]] || Прикладные методы социального анализа рынков || 2 г.о. || 1-2 модули
|-
| [[Анализ данных в Python (Политологи 1 семестр 1-2 модули)|Анализ данных в Python]] || Политология || 4 курс || 1-2 модули
|-
| [[Основы анализа и визуализации данных для медиа (Журналисты 1 семестр 1 модуль)|Основы анализа и визуализации данных для медиа]] || Журналистика || 4 курс || 1 модуль
|-
| [[Компьютерная лингвистика и информационные технологии|Компьютерная лингвистика и информационные технологии]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 4 курс || 1-3 модули
|-
| [[Введение в анализ текстов на Python для ФГН 2018|Введение в анализ текстов на Python для ФГН 2018]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 3 курс || 1, 2, 4 модули
|-
| [[Машинное обучение (ФЭН)]] || Факультет экономических наук || 3-4 курсы || 1-2 модули
|-
| [[Программирование_(python)_для_экономистов|Программирование (Python) для экономистов]] || Факультет экономических наук || 2 курс || 1-2 модули
|-
| [[Цифровая грамотность(философия)|Цифровая грамотность]] || Философия || 1 курс || 1-2 модули
|-
| [[Цифровая_грамотность_(историки)|Цифровая грамотность]] || История || 1 курс || 1-2 модули
|-
| [[Обработка и анализ данных физического эксперимента|Обработка и анализ данных физического эксперимента]] || Физика || 2 курс || 1-2 модули
|-
| [[Статистический анализ в среде R (Социологи 1 семестр 2 модуль)|Статистический анализ в среде R ]] || Социология || 4 курс || 2 модуль
|-
| [[ММО_Политология_201810|Методы машинного обучения]] || Прикладная политология || 1 г.о. || 2-3 модули
|}

==Courses of the Statistical Learning Theory program==
[[Neurobayesian_models_2019|Neurobayesian models]]

== Курсы за 2017/18 учебный год ==
{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! майноры и факультативы
|-
|

[[Математический_анализ_на_ПМИ_2017/2018_(пилотный_поток) | Математический анализ на ПМИ 2017/2018 (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток) | Математический анализ на ПМИ 2017/2018 (основной поток)]]

[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2017/2018_(пилотный_поток,_1_модуль) | Основы и методология программирования на ПМИ 2017/2018 (пилотный поток, 1 модуль)]]

[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток,_2_модуль) | Основы и методология программирования на ПМИ 2017/2018 (основной поток, 2 модуль)]]

[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток,_3_модуль) | Основы и методология программирования на ПМИ 2017/2018 (основной поток, 3 модуль)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ 2017/2018 (основной поток)]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2017/2018_(пилотный_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (основной поток)]]

[[Дискретная_математика_1_2017/2018 | Дискретная математика-1 на ПМИ]]

[[Алгоритмы и структуры данных 1 | Алгоритмы и структуры данных – 1 (пилотный поток)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2017/2018 | Алгебра на ПМИ]]

[http://hsealgebra18.wikidot.com Алгебра на ПИ]

||
[[Теория_вероятностей_2017/2018_(основной_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (основной поток)]]

[[Теория_вероятностей_2017/2018_(пилотный_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Математический анализ-3 на ПМИ_2017/2018_(основной_поток) | Математический анализ-2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Математический анализ на ПМИ_2017/2018 | Математический анализ-3 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[DM2-pilot2017/2018 | Дискретная математика-2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[DM_2_2017_2018 | Дискретная математика-2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы и структуры данных_2_2017/2018 | Алгоритмы и структуры данных – 2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Дифференциальные уравнения (2 курс, 2017/2018)| Дифференциальные уравнения]]

||
[[Машинное_обучение_1/2017_2018 | Машинное обучение 1 на ПМИ]]

[[Машинное_обучение_2/2017_2018 | Машинное обучение 2 на ПМИ]]

[[Численные_методы_2017 | Численные методы]]

[[Statistics of Stochastic Processes|Статистика случайных процессов 2018]]

[[Прикладная_статистика_в_машинном_обучении | Прикладная статистика в машинном обучении]]

[[Theory_of_Computing | Theory of Computing, AMI]]

[[Statistical_learning_theory | Introduction to statistical learning theory]]

[[Основные_методы_анализа_данных_(специализация_АДИС) | Основные методы анализа данных на ПМИ]]

[[Анализ неструктурированных данных]]

[[Безопасность компьютерных систем 2017 | Безопасность компьютерных систем]]

[[НИС_Распределенные_системы_(3_курс,_2017) | НИС Распределенные системы]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2017/2018 | НИС Машинное обучение и приложения]]

[[Непрерывная_оптимизация | Непрерывная оптимизация]]

[[ Сложность_и_логика| Сложность вычислений и логика в теоретической информатике]]

[[Data_analysis_(Software_Engineering)_2018 | Data Analysis на ПИ]]

[http://telegra.ph/Kurs-Vvedenie-v-OOP-VSHEH-2018-Modul-3-01-30 Введение в ООП]

[http://wiki.cs.hse.ru/Машинное_обучение_на_больших_данных Машинное обучение на больших данных]

[[Дискретная_оптимизация | Дискретная оптимизация]]

||

[[Безопасность компьютерных систем 2017 | Безопасность компьютерных систем]]

[[Философия_науки_2017 | Философия науки]]

[[НИС_Распределенные_системы_(4_курс,_2017) | НИС Распределенные системы]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2017/2018 | НИС Машинное обучение и приложения]]

[[Анализ неструктурированных данных]]

[[Байесовские методы машинного обучения 2017 | Байесовские методы машинного обучения]]

[[Функциональное программирование 2018 | Функциональное программирование]]

[http://telegra.ph/Kurs-Vvedenie-v-OOP-VSHEH-2018-Modul-3-01-30 Введение в ООП]

||

[[Современные методы машинного обучения (курс майнора) 2017/2018]]

[[Введение в программирование (курс майнора) 2017/2018]]

[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных/2017-2018 | Введение в анализ данных (курс майнора)]]

[[Прикладные задачи анализа данных (майнор - весна 2018)]]

[[Маго-лего "Линейная алгебра в приложениях" весна 2018 | Линейная алгебра в приложениях (маго-лего)]]

[[Функциональный анализ 2017/18 | Функциональный анализ на ПМИ (факультатив)]]

[[Дополнительные главы теории вероятностей и математической статистики (факультативы) | Дополнительные главы теории вероятностей и математической статистики (факультативы)]]

[[Дополнительные главы дискретной математики 2017/18 | Дополнительные главы дискретной математики (факультатив)]]

[[Цифровые технологии в гуманитарных науках]]

|}

== Курсы в рамках проекта [https://www.hse.ru/dataculture/ Data Culture]==

=== 2 семестр ===

[[Цифровая_грамотность_2018_(2_семестр)|Цифровая грамотность (факультет гуманитарных наук — 2 семестр: ИЯМК, Филология, История искусств, Культурология, 1 курс)]] 
[[Научно-исследовательский семинар (ФСН) |Научно-исследовательский семинар (ОП "Политология", 1 курс)]] 
[[Introduction_to_Data_Culture|Introduction to Data Culture (HSE and University of London Parallel Degree Programme in International Relations, 1 year)]] 
[[ИИ_и_БД|Искусственный интеллект и большие данные (ОП "Дизайн", "Мода", 1 курс)]] 
[[Компьютерная лингвистика и информационные технологии |Компьютерная лингвистика и информационные технологии (ОП "Фундаментальная и компьютерная лингвистика", 4 курс, 2 семестр)]] 
[[Основы анализа данных в международных отношениях|Основы анализа данных в международных отношениях (ОП "Международные отношения", 2 курс, 4 модуль)]] 
[[Введение в data science (2_семестр)|Профориентационный семинар (блок по введению в data scicence) (Факультет социальных наук — 2 семестр: Социология, 1 курс)]] 
[[Введение в Data Science| Введение в Data Science (ФБиМ, 4 модуль)]] 

=== 1 семестр ===

[[Цифровая_грамотность|Цифровая грамотность (факультет гуманитарных наук — 1 семестр: История, Философия, 1 курс)]] 
[[Машинное обучение (факультет экономических наук)|Машинное обучение (факультет экономических наук)]] 
[[Компьютерная лингвистика и информационные технологии |Компьютерная лингвистика и информационные технологии (ОП "Фундаментальная и компьютерная лингвистика", 4 курс, 1 семестр)]] 
[[Извлечение и анализ интернет-данных | Извлечение и анализ интернет-данных (факультет экономических наук)]] 
[[Анализ больших данных в социальных науках (ФСН, 2017) | Анализ больших данных в социальных науках (ФСН, 2017)]] 
[[Информационные_технологии_в_деятельности_юриста|Информационные технологии в деятельности юриста (Факультет права)]] 
[[Машинное_обучение_для_лингвистов|Машинное обучение (магистратура Школы лингвистики)]] 

== Курсы магистратуры Финансовые технологии и анализ данных ==

[[Вероятностные_модели_и_прикладная_статистика_в_финансовой_математике|Вероятностные модели и прикладная статистика в финансовой математике]]

[[Рекомендательные системы и поиск закономерностей в данных|Рекомендательные системы и поиск закономерностей в данных]]

== Courses of Data Science master program/Курсы магистерской программы "Науки о данных" ==

[[Introduction to Machine Learning and Data Mining|Introduction to Machine Learning and Data Mining]]

== Курсы за 2016/17 учебный год ==
{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3-4 курс !! майноры
|-
|

[[Математический анализ на ПМИ_2016/2017 | Математический анализ на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Линейная алгебра и геометрия_2016/2017 | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ]]

[[Дискретная_математика_1_2016/2017 | Дискретная математика-1 на ПМИ]]

[[Основы и методология программирования_2016/2017_пилотный_поток | Основы и методология программирования на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Основы и методология программирования_2016/2017 | Основы и методология программирования на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_на_ПМИ_(пилотный_поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_на_ПМИ_(основной_поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2016/2017 | Алгебра на ПМИ]]

[http://hsealgebra17.wikidot.com/ Алгебра на ПИ]

||

[[Математический анализ_2016/2017 | Математический анализ-3 на ПМИ (основной поток)]]

[[Математически_анализ_3_на_ПМИ_(пилотный_поток) | Математический анализ-3 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[DM_2_2016_2017 | Дискретная математика-2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Дискретная математика_2_2016/2017 | Дискретная математика-2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Алгоритмы и структуры данных_2_2016/2017 | Алгоритмы и структуры данных – 2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Теория вероятностей_2016/2017 | Теория вероятностей на ПМИ (основной поток)]]

[[Теория_вероятностей_2016/2017_(пилотный_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Архитектура_компьютеров_и_операционные_системы_2016/2017 | Архитектура компьютеров и операционные системы]]

[[Факультатив_теория_вычислений_2016/2017 | Факультатив теория вычислений на ПМИ]]

[[Дополнительные_главы_теории_вероятностей_(факультатив,_2017) | Дополнительные главы теории вероятностей (факультатив)]]

[[Дифференциальные_уравнения_(2_курс,_2016/2017) | Дифференциальные уравнения]]

[[Математическая_статистика_2016/2017_(пилотный_поток) | Математическая статистика на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Архитектура_компьютеров_и_операционные_системы_2016/2017 | Архитектура компьютеров и операционные системы ]]

||

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2016/2017 | НИС Машинное обучение и приложения на ПМИ]]

[[Машинное_обучение_1/2016_2017 | Машинное обучение 1 на ПМИ]]

[[Машинное_обучение_2/2016_2017 | Машинное обучение 2 на ПМИ]]

[[Прикладной_статистический_анализ_данных | Прикладной статистический анализ данных на ПМИ]]

[[Численные_методы_в_анализе_данных | Численные методы в анализе данных на ПМИ]]

[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Статистика_случайных_процессов_(курс_лекций,_ФКН_ВШЭ) Вероятностные модели и статистика случайных процессов на ПМИ]

[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Opt Методы оптимизации на ПМИ (специализации МОП и РС)]

[[Методы_оптимизации_(весна_2017)|Методы оптимизации 2 (дискретная оптимизация)]]

[[НИС_Распределенные_системы_(осень_2016) | НИС Распределенные системы]]

[[Анализ и верификация алгоритмов биржевой торговли | Анализ и верификация алгоритмов для систем биржевой торговли ]]

[[Программирование_на_графических_процессорах | Программирование на графических процессорах]]

[[ЯРПО | Языки разработки ПО (курс по выбору) на ПМИ]]

[[Data analysis (Software Engineering) 2017 | Data analysis на ПИ]]

[[Базы данных 2 | Базы данных 2 ]]

[[Компьютерные сети 2 | Компьютерные сети 2]]

[[Машинное_обучение_на_больших_данных | Машинное обучение на больших данных на ПМИ]]

||

[[Современные_методы_машинного_обучения_(курс_майнора) | Современные методы машинного обучения (курс майнора)]]

[[Майнор_Интеллектуальный_анализ_данных/Введение_в_программирование_2016/2017 | Введение в программирование (курс майнора)]]

[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных/2016-2017 | Введение в анализ данных (курс майнора)]]

[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Прикладные задачи анализа данных| Прикладные задачи анализа данных (курс майнора)]]

|}

{|width=100%
|style="vertical-align:top;"|



=== Курсы за 2015/16 учебный год ===
{|
|-
| [[Технологии программирования|Технологии программирования на ПМИ]]
|-
|[[ОиМП-2015|Основы и методология программирования на ПМИ]]
|-
|[[Алгоритмы и структуры данных 2016]]
|-
|[[Линейная алгебра и геометрия_2015/2016 | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ]]
|-
|[[Алгебра_2015/2016 | Алгебра на ПМИ]]
|-
|[http://hsealgebra.wikidot.com/ Алгебра на ПИ]
|-
|[[Компьютерные системы]]
|-
|[[Математический анализ на ПМИ_2015/2016 | Математический анализ на ПМИ]]
|-
|[[Факультатив_Матпрактикум | Матпрактикум (факультатив) на ПМИ]]
|-
|[[Data analysis (Software Engineering)]] 
|-
|[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в программирование|Введение в программирование (курс майнора) на ПМИ]]
|-
|[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных/2015-2016|Введение в анализ данных (курс майнора) на ПМИ]]
|-
|[[НИС Машинное обучение и приложения|НИС Машинное обучение и приложения на ПМИ]]
|-
|[[Архитектура компьютеров и системное программирование (ПМИ_4, 2015/2016)|Архитектура компьютеров и системное программирование (4 курс)]]
|-
|[[Дифференциальные уравнения (2 курс, 2015/2016)| Дифференциальные уравнения]]
|-
|[[Введение в VBA|Введение в VBA]]
|}

|style="vertical-align:top;"|



=== Курсы за 2014/15 учебный год ===
{|
|-
|[[Основы и методологии программирования]] 
|-
|[[Алгоритмы и структуры данных 2015 | Алгоритмы и структуры данных]] 
|-
|[[Анализ данных (Программная инженерия)]] 
|-
|[[Алгебра_2014/2015 | Алгебра]] 
|-
|[[Magolego_sna_2015| MAGoLEGO Social Network Analysis]]
|}

==== Проектная работа ====
{|
|-
|[[Проектная работа]] 
|-
|[[Учебная практика 1 курс (2016)]]
|-
|[[Проектная работа 2 курс (2016)]]
|}


|}

== Мероприятия факультета компьютерных наук ==
=== Summer School 2015 ===
[[Introduction to Natural Language Processing|Introduction to Natural Language Processing]]
#[[Lecture 1. Introduction|Introduction]]
#[[Lecture 2. Tokenization and word counts|Tokenization and word counts]]
#[[Lecture 3. POS tagging. Key word and phrase extraction|POS tagging. Key word and phrase extraction]]
#[[Lecture 4. Parsing|Parsing]]
#[[Lecture 5. Language sources|Language sources]]
#[[Lecture 6. Synonyms and near-synonyms detection|Synonyms and near-synonyms detection]]
#[[Lecture 8. Suffix trees for NLP|Suffix trees for NLP]]
#[[NLP References|References]]

== Архив ==
* [[Учебная практика 1 курс (2015)]]

Теория вероятностей и математическая статистика 2019/2020 (пилотный поток)

2019-09-04T08:43:13Z

Knkeer: Новая страница: «== Преподаватели и учебные ассистенты == {| class="wikitable" style="text-align:center" |- ! Группа !! БПМИ181 !! БПМ…»

== Преподаватели и учебные ассистенты ==
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Группа !! БПМИ181 !! БПМИ182 !! БПМИ184
|-
|| Лектор ||colspan="3"| [https://www.hse.ru/org/persons/161322763 Шабанов Дмитрий Александрович]
|-
|| Семинарист || [mailto:dashabanov@hse.ru Шабанов Дмитрий Александрович] || [mailto:knkeer@yandex.ru Хачиянц Алексей Арменович] || [mailto:ked_2006@mail.ru Косов Егор Дмитриевич]
|-
|| Ассистент || TBA || [https://t.me/unkoll Даниил Тяпкин] || TBA
|}

== Организационные моменты ==
=== Правила игры ===
Оценка за семестр складывается из нескольких факторов:
* Две контрольных работы.
* Два коллоквиума — по одному на модуль.
* Домашние задания. В среднем, на каждом семинаре будут выдавать по 2-3 задачи для самостоятельного решения, которые будет нужно письменно сдавать ассистентам.
* Письменный экзамен — "расширенная КР". Два часа на 6 задач.

Все округления арифметические. Оценка высчитывается следующим образом:
* В каждом семестре считается оценка за него по следующей формуле: Осеместр = 0.3 * ОКР + 0.3 * Околлоквиум + 0.1 * ОДЗ + 0.3 * Оэкзамен.
* Накопленная оценка за каждый семестр считается по формуле Онакоп = 3/7 * ОКР + 3/7 * Околлоквиум + 1/7 * ОДЗ.
* Если после округления накопленная оценка получается 8 и выше, то можно получить автомат: Осеместр = Онакоп.
* В зачётку за первый семестр ставится Oсеместр 1, за второй - 0.4 * Oсеместр 1 + 0.6 * Oсеместр 2.

=== Ведомость с оценками ===
Здесь будет добавлена ссылка на таблицу с общей ведомостью для всех групп.

=== Контакт с ассистентами и преподавателями ===
Для обсуждения не слишком срочных вопросов и каких-то вещей из курса есть чат в Telegram: [https://t.me/joinchat/Bi_aj1gXqfnQK7BG4rkFAQ ссылка]. По остальным вопросам обращайтесь на почту.

== Контрольные работы ==
=== Правила игры ===
* На контрольной работе будет 4 задачи.
* У каждой задачи есть три критерия. За соблюдение каждого критерия ставят по 0.5 балла. Следовательно, за каждую задачу можно получить не более 1.5 балла.
* Баллы за обе контрольные суммируются и полученная сумма округляется арифметически. Это и будет ОКР.
* С собой разрешено приносить печатные материалы.

=== Сводка ===
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Номер !! Дата !! Аудитория !! Время !! Пробник
|-
|| 1 || ~середина октября || TBA || TBA || TBA
|-
|| 2 || ~середина декабря || TBA || TBA || TBA
|-
|| 3 || ~начало марта || TBA || TBA || TBA
|-
|| 4 || ~начало июня || TBA || TBA || TBA
|}

=== Разборы пробников прошлых лет ===
* Первая контрольная: [https://www.dropbox.com/s/dpy5d9w59suehse/%D0%9F%D1%80%D0%BE%D0%B1%D0%BD%D0%B8%D0%BA%D0%B8_%D0%9A%D0%A0%E2%84%961.pdf?dl=0 ссылка].
* Вторая контрольная: [https://www.dropbox.com/s/k5nfjxal4ldkykq/%D0%9F%D1%80%D0%BE%D0%B1%D0%BD%D0%B8%D0%BA%D0%B8_%D0%9A%D0%A0%E2%84%962.pdf?dl=0 ссылка].

== Коллоквиумы ==
=== Как проходит ===
* В начале студент вытягивает случайный билет, после чего даётся 30-40 минут на подготовку.
* После ответа на основной вопрос даются два дополнительных вопроса (обычно это какие-то части других билетов или задачи).
* При подготовке ответа использование записей лекций/Интернета/того, что поможет написать билет запрещено.
* Разбалловка следующая: основной вопрос - 3 балла, допвопросы - по баллу каждый.

=== Сводка ===
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Номер !! Дата !! Аудитория !! Время !! Программа
|-
|| 1 || ~середина октября || TBA || TBA || TBA
|-
|| 2 || ~середина декабря || TBA || TBA || TBA
|-
|| 3 || ~начало марта || TBA || TBA || TBA
|-
|| 4 || ~начало июня || TBA || TBA || TBA
|}

== Материалы ==
=== Лекции ===
'''Предупреждение:''' конспекты лекций оформлялись студентами и содержат опечатки. Читайте с осторожностью.
* Конспект по курсу теории вероятностей 2016/2017-го года: [https://www.dropbox.com/s/8qrxp48zozhdpev/Shabanov-Probability-Theory_lectures_remastered.pdf?dl=0 ссылка].
* Конспект по курсу математической статистики 2016/2017-го года: [https://www.dropbox.com/sh/5lxaheg89isd6h9/AABifvMGLQPmLLzHOiqfaTOLa?dl=0&preview=mathematical-statistics_17_2course.pdf ссылка]. На данный момент не очень актуален, ибо в тот год курс математической статистики читался другим преподавателем.
* Конспект по курсу математической статистики 2018/2019-го года: [https://www.overleaf.com/read/mjzfrygqjbbj ссылка].

=== Семинары ===
* Решения листков Шабанова: [https://www.dropbox.com/s/zf88f6cbmmk7zl9/%D0%A8%D0%B0%D0%B1%D0%B0%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%89%D0%B8%D0%BD%D0%B0_%D0%A11.pdf?dl=0 Ш1], [https://www.dropbox.com/s/26eqou4bxpugopl/%D0%A8%D0%B0%D0%B1%D0%B0%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%89%D0%B8%D0%BD%D0%B0_%D0%A12.pdf?dl=0 Ш2], [https://www.dropbox.com/s/9341jqwy2lw82q2/%D0%A8%D0%B0%D0%B1%D0%B0%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%89%D0%B8%D0%BD%D0%B0_%D0%A13.pdf?dl=0 Ш3], [https://www.dropbox.com/s/68lumdqe0kbsdb8/%D0%A8%D0%B0%D0%B1%D0%B0%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%89%D0%B8%D0%BD%D0%B0_%D0%A14.pdf?dl=0 Ш4], [https://www.dropbox.com/s/1rlg012ui4qunyd/%D0%A8%D0%B0%D0%B1%D0%B0%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%89%D0%B8%D0%BD%D0%B0_%D0%A15.pdf?dl=0 Ш5], [https://www.dropbox.com/s/kyohtz0o3jobojs/%D0%A8%D0%B0%D0%B1%D0%B0%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%89%D0%B8%D0%BD%D0%B0_%D0%A16.pdf?dl=0 Ш6], [https://www.dropbox.com/s/9m4co264lhedtc9/%D0%A8%D0%B0%D0%B1%D0%B0%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%89%D0%B8%D0%BD%D0%B0_%D0%A17.pdf?dl=0 Ш7].

* Решения листков Косова: [https://www.dropbox.com/s/043s6hqgidfp7cz/%D0%9A%D0%BE%D1%81%D0%BE%D0%B2%D1%89%D0%B8%D0%BD%D0%B0_%D0%A11.pdf?dl=0 К1], [https://www.dropbox.com/s/b1qrfm5hl0bue54/%D0%9A%D0%BE%D1%81%D0%BE%D0%B2%D1%89%D0%B8%D0%BD%D0%B0_%D0%A12.pdf?dl=0 К2], [https://www.dropbox.com/s/avqwsxm9dsz6oy0/%D0%9A%D0%BE%D1%81%D0%BE%D0%B2%D1%89%D0%B8%D0%BD%D0%B0_%D0%A13.pdf?dl=0 К3], [https://www.dropbox.com/s/gyn78zc1900g4xp/%D0%9A%D0%BE%D1%81%D0%BE%D0%B2%D1%89%D0%B8%D0%BD%D0%B0_%D0%A14.pdf?dl=0 К4], [https://www.dropbox.com/s/rfp4xpafv2wjfdf/%D0%9A%D0%BE%D1%81%D0%BE%D0%B2%D1%89%D0%B8%D0%BD%D0%B0_%D0%A15.pdf?dl=0 К5], [https://www.dropbox.com/s/i8jng2xmhomm1n5/%D0%9A%D0%BE%D1%81%D0%BE%D0%B2%D1%89%D0%B8%D0%BD%D0%B0_%D0%A16.pdf?dl=0 К6], [https://www.dropbox.com/s/kezdlwgiq7zd3y6/%D0%9A%D0%BE%D1%81%D0%BE%D0%B2%D1%89%D0%B8%D0%BD%D0%B0_%D0%A17.pdf?dl=0 К7], [https://www.dropbox.com/s/fh6ec85orgi184p/%D0%9A%D0%BE%D1%81%D0%BE%D0%B2%D1%89%D0%B8%D0%BD%D0%B0_%D0%A18.pdf?dl=0 К8].

== Домашние задания ==
=== Правила игры ===
После каждой лекции будет выдаваться листок. Он разделён на две части:
* Первая часть содержит 3-4 задачи, предназначенные для разбора на семинаре.
* Вторая часть содержит две задачи, которые задаются на дом.
На выполнение домашней работы даётся две недели, сдаётся в начале лекции.

=== Список ДЗ ===

== Список рекомендуемой литературы ==
=== Учебники ===
* Феллер В. Введение в теорию вероятностей и её приложения. [https://www.dropbox.com/s/pygqjaxss53d7wa/%D0%A4%D0%B5%D0%BB%D0%BB%D0%B5%D1%80%20%D0%92.%20-%20%D0%92%D0%B2%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%20%D0%B2%20%D1%82%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%8E%20%D0%B2%D0%B5%D1%80%D0%BE%D1%8F%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%B9%20%D0%B8%20%D0%B5%D0%B5%20%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BB%D0%BE%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F.%20%D0%A2%D0%BE%D0%BC%201.djvu?dl=0 Том 1], [https://www.dropbox.com/s/1j5b4goj80psef4/%D0%A4%D0%B5%D0%BB%D0%BB%D0%B5%D1%80%20%D0%92.%20-%20%D0%92%D0%B2%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%20%D0%B2%20%D1%82%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%8E%20%D0%B2%D0%B5%D1%80%D0%BE%D1%8F%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%B9%20%D0%B8%20%D0%B5%D0%B5%20%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BB%D0%BE%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F.%20%D0%A2%D0%BE%D0%BC%202.djvu?dl=0 Том 2].
* Ширяев А.Н. Вероятность. [https://www.dropbox.com/s/95onm1z0l8u3oy1/%D0%A8%D0%B8%D1%80%D1%8F%D0%B5%D0%B2%20%D0%90.%D0%9D.%20-%20%D0%92%D0%B5%D1%80%D0%BE%D1%8F%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C-1.pdf?dl=0 Том 1], [https://www.dropbox.com/s/7max7m8rka3ko06/%D0%A8%D0%B8%D1%80%D1%8F%D0%B5%D0%B2%20%D0%90.%D0%9D.%20-%20%D0%92%D0%B5%D1%80%D0%BE%D1%8F%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C-2.pdf?dl=0 Том 2].

=== Задачники ===
* Севастьянов Б.А., Чистяков В.П., Зубков А.М. Сборник задач по теории вероятностей. [https://www.dropbox.com/s/be3yf4mi918smqh/%D0%97%D1%83%D0%B1%D0%BA%D0%BE%D0%B2%20%D0%90.%D0%9C.%2C%20%D0%A1%D0%B5%D0%B2%D0%B0%D1%81%D1%82%D1%8C%D1%8F%D0%BD%D0%BE%D0%B2%20%D0%91.%D0%90.%2C%20%D0%A7%D0%B8%D1%81%D1%82%D1%8F%D0%BA%D0%BE%D0%B2%20%D0%92.%D0%9F.%20-%20%D0%A1%D0%B1%D0%BE%D1%80%D0%BD%D0%B8%D0%BA%20%D0%B7%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%20%D0%BF%D0%BE%20%D1%82%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%B8%20%D0%B2%D0%B5%D1%80%D0%BE%D1%8F%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%B9.pdf?dl=0 Ссылка].
* Прохоров А.В., Ушаков В.Г., Ушаков Н.Г. Задачи по теории вероятностей. [https://www.dropbox.com/s/z1yjxmv407ygs0l/%D0%9F%D1%80%D0%BE%D1%85%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%B2%20%D0%90.%D0%92.%2C%20%D0%A3%D1%88%D0%B0%D0%BA%D0%BE%D0%B2%20%D0%92.%D0%93.%2C%20%D0%A3%D1%88%D0%B0%D0%BA%D0%BE%D0%B2%20%D0%9D.%D0%93.%20-%20%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8%20%D0%BF%D0%BE%20%D1%82%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%B8%20%D0%B2%D0%B5%D1%80%D0%BE%D1%8F%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%B9.djvu?dl=0 Ссылка].
* Ширяев А.Н. Задачи по теории вероятностей. [https://www.dropbox.com/s/lafej3meebsqk1l/%D0%A8%D0%B8%D1%80%D1%8F%D0%B5%D0%B2%20%D0%90.%D0%9D.%20-%20%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8%20%D0%BF%D0%BE%20%D1%82%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%B8%20%D0%B2%D0%B5%D1%80%D0%BE%D1%8F%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%B9.pdf?dl=0 Ссылка].

== Страницы прошлых лет ==
[http://wiki.cs.hse.ru/Теория_вероятностей_2018/2019_(пилотный_поток) 2018/2019 учебный год]

[http://wiki.cs.hse.ru/%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%BF%D0%B8%D0%BB%D0%BE%D1%82%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%BF%D0%BE%D1%82%D0%BE%D0%BA) 2017/2018 учебный год]

[http://wiki.cs.hse.ru/%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_2016/2017_(%D0%BF%D0%B8%D0%BB%D0%BE%D1%82%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%BF%D0%BE%D1%82%D0%BE%D0%BA) 2016/2017 учебный год, ТВ]

[http://wiki.cs.hse.ru/Математическая_статистика_2016/2017_(пилотный_поток) 2016/2017 учебный год, МС]

Дополнительные главы теории вероятностей 2019

2019-06-14T09:50:25Z

Knkeer: /* Силлабус */

== Силлабус ==
Факультатив читает [https://www.hse.ru/org/persons/161322763 Шабанов Дмитрий Александрович].

'''Конспекты лекций''': [https://www.overleaf.com/read/bvztzgxtmqzm Overleaf]

'''Список вопросов к экзамену''' можно найти [https://www.dropbox.com/s/m3mb6025w1f98cp/%D0%92%D0%BE%D0%BF%D1%80%D0%BE%D1%81%D1%8B_%D0%BF%D0%BE_%D1%84%D0%B0%D0%BA%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%B2%D1%83_%D0%94%D0%93%D0%A2%D0%92_2019.pdf?dl=0 здесь].

== Время проведения ==

Вторник, 18:10-19:30.

== Домашние задания ==

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Ссылка !! Тема !! Дедлайн
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/eywe0fq2e8z0yzl/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_1_%D0%A2%D0%92.pdf?dl=1 ДЗ 1] || Простейшее случайное блуждание || 12 марта 2019
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/gj4uxsdx36omz53/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_2_%D0%A2%D0%92.pdf?dl=1 ДЗ 2] || Ветвящиеся процессы || 26 марта 2019
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/klsx9rm9lh7grvu/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_3.pdf?dl=1 ДЗ 3] || Случайные графы || 14 мая 2019
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/riaeejs0kmk4cul/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_4.pdf?dl=1 ДЗ 4] || Мартингалы и пуассоновский процесс || 4 июня 2019
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/s1y38ywrjf19h90/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_5.pdf?dl=0 ДЗ 5] || Винеровский процесс || 24 июня 2019
|}

Результаты проверки можно найти [https://www.dropbox.com/s/qtrxpeidik4roig/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97_%D0%A2%D0%92_2019.pdf?dl=0 здесь].

== Список литературы ==

* Ширяев А. Н. Вероятность
* Bollobás B. Random Graphs
* Janson S., Luczak T., Rucinski A. Random Graphs

Дополнительные главы теории вероятностей 2019

2019-06-14T09:48:46Z

Knkeer: /* Домашние задания */

== Силлабус ==
Факультатив читает [https://www.hse.ru/org/persons/161322763 Шабанов Дмитрий Александрович].

'''Конспекты лекций''': [https://www.overleaf.com/read/bvztzgxtmqzm Overleaf]

== Время проведения ==

Вторник, 18:10-19:30.

== Домашние задания ==

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Ссылка !! Тема !! Дедлайн
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/eywe0fq2e8z0yzl/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_1_%D0%A2%D0%92.pdf?dl=1 ДЗ 1] || Простейшее случайное блуждание || 12 марта 2019
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/gj4uxsdx36omz53/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_2_%D0%A2%D0%92.pdf?dl=1 ДЗ 2] || Ветвящиеся процессы || 26 марта 2019
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/klsx9rm9lh7grvu/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_3.pdf?dl=1 ДЗ 3] || Случайные графы || 14 мая 2019
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/riaeejs0kmk4cul/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_4.pdf?dl=1 ДЗ 4] || Мартингалы и пуассоновский процесс || 4 июня 2019
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/s1y38ywrjf19h90/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_5.pdf?dl=0 ДЗ 5] || Винеровский процесс || 24 июня 2019
|}

Результаты проверки можно найти [https://www.dropbox.com/s/qtrxpeidik4roig/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97_%D0%A2%D0%92_2019.pdf?dl=0 здесь].

== Список литературы ==

* Ширяев А. Н. Вероятность
* Bollobás B. Random Graphs
* Janson S., Luczak T., Rucinski A. Random Graphs

Дополнительные главы математической статистики 2019

2019-06-14T09:47:14Z

Knkeer: /* Организационные моменты */

== Организационные моменты ==
Факультатив читает [https://www.hse.ru/org/persons/161322763 Шабанов Дмитрий Александрович].

'''Пререквизиты:''' Знание теории вероятностей и математической статистики (в качестве ориентира можно взять программу пилотного потока).

'''Примерная программа курса:''' [https://www.dropbox.com/s/vc9i97574aev0p7/%D0%94%D0%93%D0%9C%D0%A1_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B0.pdf?dl=0 Программа факультатива "Дополнительные главы математической статистики"]

'''Время проведения:''' Вторник, 16:40-19:30.

'''Устройство курса:''' Каждую неделю читаются лекции на полторы-две пары, семинаров не предусмотрено. Эпизодически выдаются домашние задания на 8-10 задач, которые сдаются лектору и разбираются на лекциях.

'''Список вопросов к экзамену''' можно найти [https://www.dropbox.com/s/1wkv5pml5t6hqr2/%D0%92%D0%BE%D0%BF%D1%80%D0%BE%D1%81%D1%8B_%D0%BA_%D1%8D%D0%BA%D0%B7%D0%B0%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%83_%D0%94%D0%BE%D0%BF_%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D1%8B_%D0%9C%D0%A1.pdf?dl=0 здесь].

== Домашние задания ==

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! ДЗ !! Тема || Дедлайн || Результаты
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/x7l0sxs5n3of603/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_1_%D0%9C%D0%A1.pdf?dl=1 ДЗ 1] || Свойства оценок || 12 марта || TBA
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/t19mvw1haspo890/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_2_%D0%9C%D0%A1.pdf?dl=1 ДЗ 2] || Оптимальные, байесовские и минимаксные оценки || 30 апреля || TBA
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/5ekq7xg14o7yr61/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_3_%D0%9C%D0%A1.pdf?dl=1 ДЗ 3] || Проверка гипотез || TBA || TBA
|}

== Список литературы ==

* [https://github.com/knkeer/advanced-statistics-lectures Конспекты лекций прошлого года]
* Боровков А.А. Математическая статистика
* Леман Э. Проверка статистических гипотез

Дополнительные главы теории вероятностей 2019

2019-05-21T17:49:24Z

Knkeer: /* Домашние задания */

== Силлабус ==
Факультатив читает [https://www.hse.ru/org/persons/161322763 Шабанов Дмитрий Александрович].

'''Конспекты лекций''': [https://www.overleaf.com/read/bvztzgxtmqzm Overleaf]

== Время проведения ==

Вторник, 18:10-19:30.

== Домашние задания ==

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Ссылка !! Тема !! Дедлайн
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/eywe0fq2e8z0yzl/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_1_%D0%A2%D0%92.pdf?dl=1 ДЗ 1] || Простейшее случайное блуждание || 12 марта 2019
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/gj4uxsdx36omz53/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_2_%D0%A2%D0%92.pdf?dl=1 ДЗ 2] || Ветвящиеся процессы || 26 марта 2019
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/klsx9rm9lh7grvu/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_3.pdf?dl=1 ДЗ 3] || Случайные графы || 14 мая 2019
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/riaeejs0kmk4cul/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_4.pdf?dl=1 ДЗ 4] || Мартингалы и пуассоновский процесс || TBA
|}

Результаты проверки можно найти [https://www.dropbox.com/s/qtrxpeidik4roig/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97_%D0%A2%D0%92_2019.pdf?dl=0 здесь].

== Список литературы ==

* Ширяев А. Н. Вероятность
* Bollobás B. Random Graphs
* Janson S., Luczak T., Rucinski A. Random Graphs

Дополнительные главы теории вероятностей 2019

2019-05-21T17:49:15Z

Knkeer: /* Домашние задания */

== Силлабус ==
Факультатив читает [https://www.hse.ru/org/persons/161322763 Шабанов Дмитрий Александрович].

'''Конспекты лекций''': [https://www.overleaf.com/read/bvztzgxtmqzm Overleaf]

== Время проведения ==

Вторник, 18:10-19:30.

== Домашние задания ==

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Ссылка !! Тема !! Дедлайн
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/eywe0fq2e8z0yzl/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_1_%D0%A2%D0%92.pdf?dl=1 ДЗ 1] || Простейшее случайное блуждание || 12 марта 2019
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/gj4uxsdx36omz53/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_2_%D0%A2%D0%92.pdf?dl=1 ДЗ 2] || Ветвящиеся процессы || 26 марта 2019
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/klsx9rm9lh7grvu/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_3.pdf?dl=1 ДЗ 3] || Случайные графы || 14 мая 2019
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/riaeejs0kmk4cul/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_4.pdf?dl=0 ДЗ 4] || Мартингалы и пуассоновский процесс || TBA
|}

Результаты проверки можно найти [https://www.dropbox.com/s/qtrxpeidik4roig/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97_%D0%A2%D0%92_2019.pdf?dl=0 здесь].

== Список литературы ==

* Ширяев А. Н. Вероятность
* Bollobás B. Random Graphs
* Janson S., Luczak T., Rucinski A. Random Graphs

Дополнительные главы математической статистики 2019

2019-05-21T17:47:41Z

Knkeer: /* Домашние задания */

== Организационные моменты ==
Факультатив читает [https://www.hse.ru/org/persons/161322763 Шабанов Дмитрий Александрович].

'''Пререквизиты:''' Знание теории вероятностей и математической статистики (в качестве ориентира можно взять программу пилотного потока).

'''Примерная программа курса:''' [https://www.dropbox.com/s/vc9i97574aev0p7/%D0%94%D0%93%D0%9C%D0%A1_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B0.pdf?dl=0 Программа факультатива "Дополнительные главы математической статистики"]

'''Время проведения:''' Вторник, 16:40-19:30.

'''Устройство курса:''' Каждую неделю читаются лекции на полторы-две пары, семинаров не предусмотрено. Эпизодически выдаются домашние задания на 8-10 задач, которые сдаются лектору и разбираются на лекциях.

== Домашние задания ==

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! ДЗ !! Тема || Дедлайн || Результаты
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/x7l0sxs5n3of603/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_1_%D0%9C%D0%A1.pdf?dl=1 ДЗ 1] || Свойства оценок || 12 марта || TBA
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/t19mvw1haspo890/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_2_%D0%9C%D0%A1.pdf?dl=1 ДЗ 2] || Оптимальные, байесовские и минимаксные оценки || 30 апреля || TBA
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/5ekq7xg14o7yr61/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_3_%D0%9C%D0%A1.pdf?dl=1 ДЗ 3] || Проверка гипотез || TBA || TBA
|}

== Список литературы ==

* [https://github.com/knkeer/advanced-statistics-lectures Конспекты лекций прошлого года]
* Боровков А.А. Математическая статистика
* Леман Э. Проверка статистических гипотез

Дополнительные главы математической статистики 2019

2019-05-21T17:47:30Z

Knkeer: /* Домашние задания */

== Организационные моменты ==
Факультатив читает [https://www.hse.ru/org/persons/161322763 Шабанов Дмитрий Александрович].

'''Пререквизиты:''' Знание теории вероятностей и математической статистики (в качестве ориентира можно взять программу пилотного потока).

'''Примерная программа курса:''' [https://www.dropbox.com/s/vc9i97574aev0p7/%D0%94%D0%93%D0%9C%D0%A1_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B0.pdf?dl=0 Программа факультатива "Дополнительные главы математической статистики"]

'''Время проведения:''' Вторник, 16:40-19:30.

'''Устройство курса:''' Каждую неделю читаются лекции на полторы-две пары, семинаров не предусмотрено. Эпизодически выдаются домашние задания на 8-10 задач, которые сдаются лектору и разбираются на лекциях.

== Домашние задания ==

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! ДЗ !! Тема || Дедлайн || Результаты
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/x7l0sxs5n3of603/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_1_%D0%9C%D0%A1.pdf?dl=1 ДЗ 1] || Свойства оценок || 12 марта || TBA
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/t19mvw1haspo890/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_2_%D0%9C%D0%A1.pdf?dl=1 ДЗ 2] || Оптимальные, байесовские и минимаксные оценки || 30 апреля || TBA
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/5ekq7xg14o7yr61/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_3_%D0%9C%D0%A1.pdf?dl=1 ДЗ 3] || Проверка || TBA || TBA
|}

== Список литературы ==

* [https://github.com/knkeer/advanced-statistics-lectures Конспекты лекций прошлого года]
* Боровков А.А. Математическая статистика
* Леман Э. Проверка статистических гипотез

Дополнительные главы теории вероятностей 2019

2019-04-13T21:50:55Z

Knkeer: /* Домашние задания */

== Силлабус ==
Факультатив читает [https://www.hse.ru/org/persons/161322763 Шабанов Дмитрий Александрович].

'''Конспекты лекций''': [https://www.overleaf.com/read/bvztzgxtmqzm Overleaf]

== Время проведения ==

Вторник, 18:10-19:30.

== Домашние задания ==

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Ссылка !! Тема !! Дедлайн
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/eywe0fq2e8z0yzl/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_1_%D0%A2%D0%92.pdf?dl=0 ДЗ 1] || Простейшее случайное блуждание || 12 марта 2019
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/gj4uxsdx36omz53/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_2_%D0%A2%D0%92.pdf?dl=0 ДЗ 2] || Ветвящиеся процессы || 26 марта 2019
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/klsx9rm9lh7grvu/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_3.pdf?dl=0 ДЗ 3] || Случайные графы || TBA
|}

Результаты проверки можно найти [https://www.dropbox.com/s/qtrxpeidik4roig/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97_%D0%A2%D0%92_2019.pdf?dl=0 здесь].

== Список литературы ==

* Ширяев А. Н. Вероятность
* Bollobás B. Random Graphs
* Janson S., Luczak T., Rucinski A. Random Graphs

Дополнительные главы математической статистики 2019

2019-04-13T21:48:22Z

Knkeer: /* Домашние задания */

== Организационные моменты ==
Факультатив читает [https://www.hse.ru/org/persons/161322763 Шабанов Дмитрий Александрович].

'''Пререквизиты:''' Знание теории вероятностей и математической статистики (в качестве ориентира можно взять программу пилотного потока).

'''Примерная программа курса:''' [https://www.dropbox.com/s/vc9i97574aev0p7/%D0%94%D0%93%D0%9C%D0%A1_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B0.pdf?dl=0 Программа факультатива "Дополнительные главы математической статистики"]

'''Время проведения:''' Вторник, 16:40-19:30.

'''Устройство курса:''' Каждую неделю читаются лекции на полторы-две пары, семинаров не предусмотрено. Эпизодически выдаются домашние задания на 8-10 задач, которые сдаются лектору и разбираются на лекциях.

== Домашние задания ==

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! ДЗ !! Тема || Дедлайн || Результаты
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/x7l0sxs5n3of603/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_1_%D0%9C%D0%A1.pdf?dl=0 ДЗ 1] || Свойства оценок || 12 марта || TBA
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/t19mvw1haspo890/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_2_%D0%9C%D0%A1.pdf?dl=1 ДЗ 2] || Оптимальные, байесовские и минимаксные оценки || 30 апреля || TBA
|}

== Список литературы ==

* [https://github.com/knkeer/advanced-statistics-lectures Конспекты лекций прошлого года]
* Боровков А.А. Математическая статистика
* Леман Э. Проверка статистических гипотез

Дополнительные главы математической статистики 2019

2019-04-10T20:25:07Z

Knkeer: /* Домашние задания */

== Организационные моменты ==
Факультатив читает [https://www.hse.ru/org/persons/161322763 Шабанов Дмитрий Александрович].

'''Пререквизиты:''' Знание теории вероятностей и математической статистики (в качестве ориентира можно взять программу пилотного потока).

'''Примерная программа курса:''' [https://www.dropbox.com/s/vc9i97574aev0p7/%D0%94%D0%93%D0%9C%D0%A1_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B0.pdf?dl=0 Программа факультатива "Дополнительные главы математической статистики"]

'''Время проведения:''' Вторник, 16:40-19:30.

'''Устройство курса:''' Каждую неделю читаются лекции на полторы-две пары, семинаров не предусмотрено. Эпизодически выдаются домашние задания на 8-10 задач, которые сдаются лектору и разбираются на лекциях.

== Домашние задания ==

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! ДЗ !! Тема || Дедлайн || Результаты
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/x7l0sxs5n3of603/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_1_%D0%9C%D0%A1.pdf?dl=0 ДЗ 1] || Свойства оценок || 12 марта || TBA
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/t19mvw1haspo890/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_2_%D0%9C%D0%A1.pdf?dl=0 ДЗ 2] || Оптимальные, байесовские и минимаксные оценки || 30 апреля || TBA
|}

== Список литературы ==

* [https://github.com/knkeer/advanced-statistics-lectures Конспекты лекций прошлого года]
* Боровков А.А. Математическая статистика
* Леман Э. Проверка статистических гипотез

Математический анализ 2018/2019 (пилотный поток)

2019-03-04T15:44:21Z

Knkeer: /* Лекции */

== Преподаватели и учебные ассистенты ==
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Группа !! БПМИ171 !! БПМИ172
|-
|| Лектор ||colspan="2"| Наумов Алексей Александрович
|-
|| Семинарист || [mailto:ked_2006@mail.ru Косов Егор Дмитриевич] || [mailto:anaumov@hse.ru Наумов Алексей Александрович]
|-
|| Ассистент || [https://t.me/dashademidova Демидова Дарья] || [https://t.me/ssamsonov Самсонов Сергей]
|-
|| Почта для сдачи дз || Daria.Demidova@skoltech.ru || samsonovsergey97@mail.ru
|-
|| Приемные часы ассистентов || || вторник 13:40-15:00, пятница 15:10-16:40 (кроме 22.02)
|}
Обратите внимание, что ассистенты поменялись группами!

==Консультации==
* 16.02 в 12:10, аудитория 505
* 04.03 в 10:30, аудитория 503

==Информация о контрольных==
* 05.03 с 10:30 до 12:00, аудитория 205
* [https://www.dropbox.com/s/jp0b6o3d5lil6q4/MA_Demo_KR_1.pdf?dl=0 Пробный вариант КР №1]

== Организационные моменты ==
Оценка будет складываться из нескольких факторов:
* Две контрольных работы.
* Два коллоквиума.
* Домашние задания.
* Письменный экзамен.

Итоговая оценка высчитывается следующим образом: Оитог = 0.7 * Онак + 0.3 * Оэкзамен

Накопленная оценка считается так: Онак = 0.2 * О1 сем + 0.2 * ОДЗ + 0.3* ОКР + 0.3*Околлок + 0.1*Nзвездочек, где Nзвездочек - число сданных "звездочек"

Будет возможность при накопленной оценке 8 и выше выставить её в качестве итоговой (автомат).

=== Ведомость с оценками ===

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1DCGBFZAutSlnkketgV4OJ7tcShR5_JY4mJ2VmKsPGfE/edit?ouid=108579982309307690480&usp=sheets_home&ths=true 171]
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1fn8Qnssa3C1iJPvnUWeM7D7diZHB-5h85zDoLx-L5yI/edit?ts=5bb782c0#gid=0 172]
|}

Стоит заметить, что она не является официальным источником информации и ведётся ассистентами (если там нет ваших оценок — значит, не судьба).

=== Контакт с ассистентами===
[https://t.me/hsera17x Чат] в Телеграме для обсуждения релевантных вопросов.

== Коллоквиум ==
Формирование оценки на коллоквиуме:

* письменный ответ на 2 вопроса (с доказательствами), 2 балла за каждый вопрос
* три вопроса из программы по выбору принимающего, 2 балла за каждый.
* всего можно заработать 10 баллов.

* [https://www.dropbox.com/s/eyatawkwnnkjazu/%D0%BA%D0%BE%D0%BB%D0%BB%D0%BE%D0%BA%D0%B2%D0%B8%D1%83%D0%BC%202%20%D1%81%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D1%81%D1%82%D1%80.pdf?dl=0 Список вопросов 1-го коллоквиума]

== Лекции ==
[https://www.dropbox.com/sh/i9ukvf4dt080ht8/AAB4rTitjpYZwyeLJ80WPPTVa?dl=0 Дропбокс со всеми лекциями]

Лекции за 1 семестр: [https://drive.google.com/open?id=1uVOrmm8fgPgIFcUk0Cwk6C3p1ABGy1IL Google Drive], [https://www.overleaf.com/read/nfsfbnmssyhy Overleaf].

[https://www.dropbox.com/s/v8azmxyd5uxr9zv/Calculus-2%20lections.pdf?dl=0 PDF-файл с конспектами лекций (файл обновляется)]

== Домашние задания ==
Домашние задания нужно сдать в день лекции в аудитории 623. Шкаф справа после входа.

Дополнительные задачи сдавать письменно вместе с дз или присылать на почту С. Самсонову.

=== Список ДЗ ===

==== Семестр 1 ====
'''Примечание:''' на дом даются задачи "со звездочкой".

[https://www.dropbox.com/sh/81y2hvk3jszfxft/AACtuXGrkLob4zpdJBFrHmVna?dl=0 Ссылка на папку с ДЗ]

==== Семестр 2 ====

* [https://www.dropbox.com/s/ue6ic9o9mg2lp3n/HW_1.pdf?dl=0 Д3 №1], дедлайн – 12 февраля, [https://www.dropbox.com/s/4jmfxjogggzr04b/HW_1_criteria.pdf?dl=0 критерии проверки]
upd 04.02: в задаче №4 ДЗ №1 считайте пространство функций вещественным
* [https://www.dropbox.com/s/4lslgtmux8f7qsb/HW_2.pdf?dl=0 ДЗ №2], дедлайн - 19 февраля, [https://www.dropbox.com/s/rxnkj8qcisckfko/HW_2_criteria.pdf?dl=0 критерии проверки]
* [https://www.dropbox.com/s/fy9bh5iwu4ctwj1/Extra_HW_1.pdf?dl=0 дополнительный листок №1], дедлайн - 24 февраля
* [https://www.dropbox.com/s/qhxvbo7s0vmeydh/HW_3.pdf?dl=0 ДЗ №3], дедлайн - 26 февраля; [https://www.dropbox.com/s/el26bc55nvtfk9t/HW_3_criteria.pdf?dl=0 критерии проверки]
* [https://www.dropbox.com/s/utyu6nr1f5frwmt/HW_4.pdf?dl=0 ДЗ №4], дедлайн - 5 марта
upd 03.03: обновил указание к последней задаче, там была опечатка в экспоненте под интегралом
* [https://www.dropbox.com/s/84hm918x1ftby4j/Extra_HW_2.pdf?dl=0 дополнительный листок №2], дедлайн - 10 марта
* [https://www.dropbox.com/s/jp0b6o3d5lil6q4/MA_Demo_KR_1.pdf?dl=0 Пробный вариант КР №1]

== Семинарские листочки 172-й группы ==
* [https://www.dropbox.com/s/s4bwix1a25tmipw/Seminar%2021_01.pdf?dl=0 семинар 21.01][https://www.dropbox.com/s/ker6fsg6n90l8oc/Seminar%2022_01.pdf?dl=0 семинар 22.01][https://www.dropbox.com/s/9mwvf0hskye1uzs/Seminar%2029_01.pdf?dl=0 семинар 29.01][https://www.dropbox.com/s/v5m6qmrqj16auaj/Seminar_05_02.pdf?dl=0 семинар 05.02][https://www.dropbox.com/s/usiainl65qwgi5f/Seminar_12_19_02.pdf?dl=0 семинар 12.02-19.02][https://www.dropbox.com/s/hrrsdrckd68e4ch/Seminar_26_02.pdf?dl=0 семинар 26.02]

== Список рекомендуемой литературы ==
=== Учебники ===
* темы по рядам, равномерной и поточенной сходимости) (Математический анализ-2, Ильин, Садовничий Сендов, главы 1-2)
* темы по теории меры (Элементы теории функции и функционального анализа, Колмогоров, Фомин: Глава 5, пар 1; )
* темы по интегралам Римана (Математический анализ-2, Ильин, Садовничий Сендов, глава 3 ; Математический анализ - 2, Зорич: глава 11 )
* темы про измеримым функциям (Элементы теории функции и функционального анализа, Колмогоров, Фомин: Глава 5, пар 4 )
* темы по интеграл Лебега (Элементы теории функции и функционального анализа, Колмогоров, Фомин: Глава 5, пар 5 )
* Terence Tao, Analysis - 2, Springer, 2016 (покрыты темы по рядам + по теории меры, измеримым функциям и интегралу Лебега)
=== Литература для 2-го семестра===
* В.А. Зорич - Математический анализ, том 2, главы 17, 18, [ссылка]
* В.А. Ильин, Э.Г. Позняк - Основы математического анализа, часть 2, главы 9,10, [ссылка]
* Terence Tao, Analysis - 2 [ссылка]

Дополнительные главы теории вероятностей 2019

2019-03-04T14:29:19Z

Knkeer: /* Домашние задания */

== Силлабус ==
Факультатив читает [https://www.hse.ru/org/persons/161322763 Шабанов Дмитрий Александрович].

'''Конспекты лекций''': [https://www.overleaf.com/read/bvztzgxtmqzm Overleaf]

== Время проведения ==

Вторник, 18:10-19:30.

== Домашние задания ==

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Ссылка !! Тема !! Дедлайн
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/eywe0fq2e8z0yzl/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_1_%D0%A2%D0%92.pdf?dl=0 ДЗ 1] || Простейшее случайное блуждание || 12 марта 2019
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/gj4uxsdx36omz53/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_2_%D0%A2%D0%92.pdf?dl=0 ДЗ 2] || Ветвящиеся процессы || 26 марта 2019
|}

== Список литературы ==

* Ширяев А. Н. Вероятность
* Bollobás B. Random Graphs
* Janson S., Luczak T., Rucinski A. Random Graphs

О факультете

2019-02-24T15:35:17Z

Knkeer: /* Курсы за 2018/19 учебный год */

__NOTOC__

= Учебные курсы факультета компьютерных наук =
== Курсы за 2018/19 учебный год ==
{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! майноры и факультативы
|-
|

[[Математический_анализ_на_ПМИ_2018/2019_(пилотный_поток) | Математический анализ на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_на_ПМИ_2018/2019_(основной_поток) | Математический анализ на ПМИ (основной поток)]]

[[Calculus_DSBA_2018/2019 | Calculus I DSBA (ПАД)]]

[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2018/2019_(пилотный_поток) | Основы и методология программирования на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2019_(С%2B%2B,_основной_поток) | Основы и методология программирования на ПМИ (С++, основной поток)]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2018/2019_(пилотный_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2018/2019_(основной_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (основной поток)]]

[[LAaG_DSBA_2018/2019 | LAaG DSBA]]

[[Дискретная_математика_1_2018/2019 | Дискретная математика-1 на ПМИ]]

[[Discrete Mathematics DSBA |Discrete Mathematics DSBA (ПАД)]]

[[Introduction_to_programming | Introduction to programming DSBA (ПАД)]]

[[Introduction_to_programming_2 | Introduction to programming 2 DSBA (ПАД)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2018/2019 | Алгебра на ПМИ]]

[http://hsealgebra19.wikidot.com Алгебра на ПИ]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2018/2019 | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2018/2019 (пилотный поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (пилотный поток)]]

||

[http://math-info.hse.ru/s18/t Дифференциальные уравнения]

[[Теория_вероятностей_2018/2019_(основной_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (основной поток)]]

[[Теория_вероятностей_2018/2019_(пилотный_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_2018/2019_(пилотный_поток) | Математический анализ 2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_2018/2019_(основной_поток) | Математический анализ 2 на ПМИ (основной поток)]]

[[DM2-pilot2018/2019 | Дискретная математика-2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[DM2-basic2018/2019 | Дискретная математика-2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2_2018/2019 | Алгоритмы и структуры данных – 2 на ПМИ (основной поток)]]

||

[[Машинное_обучение_1 | Машинное обучение 1 на ПМИ]]

[[Машинное_обучение_2 | Машинное обучение 2 на ПМИ]]

[[Численные_Методы_2018 | Численные методы ]]

[[PDC | Параллельные и распределенные вычисления]]

[[Theory_of_Computing_2018_2019 | Theory of Computing, AMI]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2018/2019|НИС Машинное обучение и приложения]]

[[Прикладная_статистика_в_машинном_обучении(2018)|Прикладная статистика в машинном обучении]]

[[Безопасность_компьютерных_систем_2018|Безопасность компьютерных систем]]

[[НИС_РС|НИС Распределенные системы]]

[[Основные методы анализа данных]]

[[Теория баз данных]]

[[Непрерывная оптимизация/2019|Непрерывная оптимизация (161-162)]]

[[Непрерывная оптимизация (163-167)]]

[[Сложность вычислений и логика в теоретической информатике]]

[[Data analysis (Software Engineering) 2019|Data analysis]]

[[Анализ данных в бизнесе 2019|Анализ данных в бизнесе на ПМИ ]]

||

[[Statistical_learning_theory_2018_2019 | Introduction to statistical learning theory]]

[[Анализ_неструктурированных_данных-2018 |Анализ неструктурированных данных ]]

[[Байесовские_методы_машинного_обучения_2018|Байесовские методы машинного обучения]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2018/2019|НИС Машинное обучение и приложения]]

[[НИС_Науки_о_данных_2018/2019|НИС Науки о данных]]

[[НИС_Распределенные_системы_(4_курс,_2018)|НИС Распределенные системы]]

[[Теория_Информации_2018/2019|Теория информации]]

[[Безопасность_компьютерных_систем_2018|Безопасность компьютерных систем]]

[[Методы_и_системы_обработки_больших_данных_(осень_2018)|Методы и системы обработки больших данных]]

[[Философия_науки_2018|Философия науки]]

[[Теория баз данных]]

[[ConvAppr19 | Выпуклое программирование и аппроксимационные алгоритмы (ТИ)]]

[[Функциональное программирование 2019 | Функциональное программирование]]

[[A_Theorist's_Toolkit_2018_2019 | A Theorist's Toolkit, AMI]]

[[Анализ данных в бизнесе 2019|Анализ данных в бизнесе на ПМИ ]]

||
[[Дополнительные главы теории вероятностей 2019 | Дополнительные главы теории вероятностей 2019]]

[[Дополнительные главы математической статистики 2019 | Дополнительные главы математической статистики 2019]]

[[Введение в программирование (курс майнора) 2018/2019]]

[[dopglavy_DM_1819|Допглавы дискретной математики]]

[[Современные_методы_машинного_обучения_(курс_майнора)_2018/2019 | Современные методы машинного обучения (курс майнора) 2018/2019]]

[[Прикладные_задачи_анализа_данных_(майнор_-_весна_2019) | Прикладные задачи анализа данных (майнор - весна 2019)]]

[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных | Введение в анализ данных (курс майнора)]]

[[Функциональный анализ (весна_2019) | Функциональный анализ (весна_2019)]]

||

|}

== Курсы в рамках проекта [https://www.hse.ru/dataculture/ Data Culture]==
=== 2 семестр ===

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Образовательная программа !! Курс !! Модули

|-
| [[Основы программирования на Python весна 2019 матфак|Основы программирования на Python-2]] || Математика || 2-4 курс || 3-4 модули
|-
| [[Цифровая_грамотность_(филология)|Цифровая грамотность]] || Филология || 1 курс || 3-4 модули
|-
| [[Цифровая_грамотность_(ИИ_и_культурология)|Цифровая грамотность]] || История искусств и Культурология || 1 курс || 3-4 модули
|-
| [[Цифровая_грамотность_(ИЯМК_2019)|Цифровая грамотность]] || Иностранные языки и межкультурная коммуникация (ДИЯ) || 1 курс || 3-4 модули
|-
| [[Основы_анализа_и_визуализации_данных_ДИЯ_2019|Анализ и визуализации данных]] || Иностранные языки и межкультурная коммуникация (ДИЯ) || 2 курс || 3-4 модули
|-
| [[Научно-исследовательский_семинар_2019| Научно-исследовательский семинар]] || Политология || 1 курс || 3 модуль
|-
| [[ММО_Политология_201810|Методы машинного обучения]] || Прикладная политология || 1 г.о. || 2-3 модули
|-
| [[Основы_программирования_в_Python_2019|Основы программирования в Python]] || Мировая экономика || 2 курс || 3-4 модули
|-
| [[Программирование_и_компьютерные_инструменты_лингвистического_исследования|Программирование и компьютерные инструменты лингвистического исследования]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 1 курс || 1-4 модули
|-
| [[Программирование_(python)_для_лингвистов|Программирование (Python) для лингвистов]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 4 курс || 1-3 модули
|-
| [[ПМСАР-1|Автоматизированный сбор больших данных в экономико-социологических исследованиях]] || Прикладные методы социального анализа рынков || 2 г.о. || 3-4 модули
|}

=== 1 семестр ===

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Образовательная программа !! Курс !! Модули

|-
| [[Основы анализа данных в международных отношениях 2018/2019|Основы анализа данных в международных отношениях]] || Международные отношения || 2 курс || 1-2 модули
|-
| [[Introduction_to_Data_Culture_2018-2019|Introduction to Data Culture]] || Программа двух дипломов НИУ ВШЭ и Лондонского университета "Международные отношения" || 1 курс || 2 модуль
|-
| [[Программирование_и_компьютерные_инструменты_лингвистического_исследования|Программирование и компьютерные инструменты лингвистического исследования]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 1 курс || 1-4 модули
|-
| [[Цифровая грамотность(востоковедение)|Цифровая грамотность]] || Востоковедение || 1 курс || 1 модуль
|-
| [[Разработка управленческих решений в маркетинге | Разработка управленческих решений в маркетинге]] || Маркетинг и рыночная аналитика || 2 курс || 1-2 модули
|-
| [[Информационные технологии в деятельности юриста_2018-2019| Информационные технологии в деятельности юриста]] || Юриспруденция || 1 курс || 2 модуль
|-
| [[Машинное обучение на матфаке 2018/2019| Машинное обучение]] || Факультет математики || 2-4 курсы || 1-2 модули
|-
| [[ПМСАР-2| Методы анализа больших данных в исследованиях поведения покупателей]] || Прикладные методы социального анализа рынков || 2 г.о. || 1-2 модули
|-
| [[Анализ данных в Python (Политологи 1 семестр 1-2 модули)|Анализ данных в Python]] || Политология || 4 курс || 1-2 модули
|-
| [[Основы анализа и визуализации данных для медиа (Журналисты 1 семестр 1 модуль)|Основы анализа и визуализации данных для медиа]] || Журналистика || 4 курс || 1 модуль
|-
| [[Программирование_(python)_для_лингвистов|Программирование (Python) для лингвистов]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 4 курс || 1-3 модули
|-
| [[Введение в анализ текстов на Python для ФГН 2018|Введение в анализ текстов на Python для ФГН 2018]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 3 курс || 1, 2, 4 модули
|-
| [[Машинное обучение (ФЭН)]] || Факультет экономических наук || 3-4 курсы || 1-2 модули
|-
| [[Программирование_(python)_для_экономистов|Программирование (Python) для экономистов]] || Факультет экономических наук || 2 курс || 1-2 модули
|-
| [[Цифровая грамотность(философия)|Цифровая грамотность]] || Философия || 1 курс || 1-2 модули
|-
| [[Цифровая_грамотность_(историки)|Цифровая грамотность]] || История || 1 курс || 1-2 модули
|-
| [[Обработка и анализ данных физического эксперимента|Обработка и анализ данных физического эксперимента]] || Физика || 2 курс || 1-2 модули
|-
| [[Статистический анализ в среде R (Социологи 1 семестр 2 модуль)|Статистический анализ в среде R ]] || Социология || 4 курс || 2 модуль
|-
| [[ММО_Политология_201810|Методы машинного обучения]] || Прикладная политология || 1 г.о. || 2-3 модули
|}

==Courses of the Statistical Learning Theory program==
[[Neurobayesian_models_2019|Neurobayesian models]]

= Архив =

== Курсы за 2017/18 учебный год ==
{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! майноры и факультативы
|-
|

[[Математический_анализ_на_ПМИ_2017/2018_(пилотный_поток) | Математический анализ на ПМИ 2017/2018 (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток) | Математический анализ на ПМИ 2017/2018 (основной поток)]]

[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2017/2018_(пилотный_поток,_1_модуль) | Основы и методология программирования на ПМИ 2017/2018 (пилотный поток, 1 модуль)]]

[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток,_2_модуль) | Основы и методология программирования на ПМИ 2017/2018 (основной поток, 2 модуль)]]

[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток,_3_модуль) | Основы и методология программирования на ПМИ 2017/2018 (основной поток, 3 модуль)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ 2017/2018 (основной поток)]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2017/2018_(пилотный_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (основной поток)]]

[[Дискретная_математика_1_2017/2018 | Дискретная математика-1 на ПМИ]]

[[Алгоритмы и структуры данных 1 | Алгоритмы и структуры данных – 1 (пилотный поток)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2017/2018 | Алгебра на ПМИ]]

[http://hsealgebra18.wikidot.com Алгебра на ПИ]

||
[[Теория_вероятностей_2017/2018_(основной_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (основной поток)]]

[[Теория_вероятностей_2017/2018_(пилотный_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Математический анализ-3 на ПМИ_2017/2018_(основной_поток) | Математический анализ-2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Математический анализ на ПМИ_2017/2018 | Математический анализ-3 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[DM2-pilot2017/2018 | Дискретная математика-2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[DM_2_2017_2018 | Дискретная математика-2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы и структуры данных_2_2017/2018 | Алгоритмы и структуры данных – 2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Дифференциальные уравнения (2 курс, 2017/2018)| Дифференциальные уравнения]]

||
[[Машинное_обучение_1/2017_2018 | Машинное обучение 1 на ПМИ]]

[[Машинное_обучение_2/2017_2018 | Машинное обучение 2 на ПМИ]]

[[Численные_методы_2017 | Численные методы]]

[[Statistics of Stochastic Processes|Статистика случайных процессов 2018]]

[[Прикладная_статистика_в_машинном_обучении | Прикладная статистика в машинном обучении]]

[[Theory_of_Computing | Theory of Computing, AMI]]

[[Statistical_learning_theory | Introduction to statistical learning theory]]

[[Основные_методы_анализа_данных_(специализация_АДИС) | Основные методы анализа данных на ПМИ]]

[[Анализ неструктурированных данных]]

[[Безопасность компьютерных систем 2017 | Безопасность компьютерных систем]]

[[НИС_Распределенные_системы_(3_курс,_2017) | НИС Распределенные системы]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2017/2018 | НИС Машинное обучение и приложения]]

[[Непрерывная_оптимизация | Непрерывная оптимизация]]

[[ Сложность_и_логика| Сложность вычислений и логика в теоретической информатике]]

[[Data_analysis_(Software_Engineering)_2018 | Data Analysis на ПИ]]

[http://telegra.ph/Kurs-Vvedenie-v-OOP-VSHEH-2018-Modul-3-01-30 Введение в ООП]

[http://wiki.cs.hse.ru/Машинное_обучение_на_больших_данных Машинное обучение на больших данных]

[[Дискретная_оптимизация | Дискретная оптимизация]]

||

[[Безопасность компьютерных систем 2017 | Безопасность компьютерных систем]]

[[Философия_науки_2017 | Философия науки]]

[[НИС_Распределенные_системы_(4_курс,_2017) | НИС Распределенные системы]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2017/2018 | НИС Машинное обучение и приложения]]

[[Анализ неструктурированных данных]]

[[Байесовские методы машинного обучения 2017 | Байесовские методы машинного обучения]]

[[Функциональное программирование 2018 | Функциональное программирование]]

[http://telegra.ph/Kurs-Vvedenie-v-OOP-VSHEH-2018-Modul-3-01-30 Введение в ООП]

||

[[Современные методы машинного обучения (курс майнора) 2017/2018]]

[[Введение в программирование (курс майнора) 2017/2018]]

[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных/2017-2018 | Введение в анализ данных (курс майнора)]]

[[Прикладные задачи анализа данных (майнор - весна 2018)]]

[[Маго-лего "Линейная алгебра в приложениях" весна 2018 | Линейная алгебра в приложениях (маго-лего)]]

[[Функциональный анализ 2017/18 | Функциональный анализ на ПМИ (факультатив)]]

[[Дополнительные главы теории вероятностей и математической статистики (факультативы) | Дополнительные главы теории вероятностей и математической статистики (факультативы)]]

[[Дополнительные главы дискретной математики 2017/18 | Дополнительные главы дискретной математики (факультатив)]]

[[Цифровые технологии в гуманитарных науках]]

|}

== Курсы в рамках проекта [https://www.hse.ru/dataculture/ Data Culture]==

=== 2 семестр ===

[[Цифровая_грамотность_2018_(2_семестр)|Цифровая грамотность (факультет гуманитарных наук — 2 семестр: ИЯМК, Филология, История искусств, Культурология, 1 курс)]] 
[[Научно-исследовательский семинар (ФСН) |Научно-исследовательский семинар (ОП "Политология", 1 курс)]] 
[[Introduction_to_Data_Culture|Introduction to Data Culture (HSE and University of London Parallel Degree Programme in International Relations, 1 year)]] 
[[ИИ_и_БД|Искусственный интеллект и большие данные (ОП "Дизайн", "Мода", 1 курс)]] 
[[Программирование_(python)_для_лингвистов|Компьютерная лингвистика и информационные технологии (ОП "Фундаментальная и компьютерная лингвистика", 4 курс, 2 семестр)]] 
[[Основы анализа данных в международных отношениях|Основы анализа данных в международных отношениях (ОП "Международные отношения", 2 курс, 4 модуль)]] 
[[Введение в data science (2_семестр)|Профориентационный семинар (блок по введению в data scicence) (Факультет социальных наук — 2 семестр: Социология, 1 курс)]] 
[[Введение в Data Science| Введение в Data Science (ФБиМ, 4 модуль)]] 

=== 1 семестр ===

[[Цифровая_грамотность|Цифровая грамотность (факультет гуманитарных наук — 1 семестр: История, Философия, 1 курс)]] 
[[Машинное обучение (факультет экономических наук)|Машинное обучение (факультет экономических наук)]] 
[[Программирование (python) для лингвистов | Программирование (python) для лингвистов (факультет гуманитарных наук)]] 
[[Извлечение и анализ интернет-данных | Извлечение и анализ интернет-данных (факультет экономических наук)]] 
[[Анализ больших данных в социальных науках (ФСН, 2017) | Анализ больших данных в социальных науках (ФСН, 2017)]] 
[[Информационные_технологии_в_деятельности_юриста|Информационные технологии в деятельности юриста (Факультет права)]] 
[[Машинное_обучение_для_лингвистов|Машинное обучение (магистратура Школы лингвистики)]] 

== Курсы магистратуры Финансовые технологии и анализ данных ==

[[Вероятностные_модели_и_прикладная_статистика_в_финансовой_математике|Вероятностные модели и прикладная статистика в финансовой математике]]

[[Рекомендательные системы и поиск закономерностей в данных|Рекомендательные системы и поиск закономерностей в данных]]

== Courses of Data Science master program/Курсы магистерской программы "Науки о данных" ==

[[Introduction to Machine Learning and Data Mining|Introduction to Machine Learning and Data Mining]]

== Курсы за 2016/17 учебный год ==
{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3-4 курс !! майноры
|-
|

[[Математический анализ на ПМИ_2016/2017 | Математический анализ на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Линейная алгебра и геометрия_2016/2017 | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ]]

[[Дискретная_математика_1_2016/2017 | Дискретная математика-1 на ПМИ]]

[[Основы и методология программирования_2016/2017_пилотный_поток | Основы и методология программирования на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Основы и методология программирования_2016/2017 | Основы и методология программирования на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_на_ПМИ_(пилотный_поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_на_ПМИ_(основной_поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2016/2017 | Алгебра на ПМИ]]

[http://hsealgebra17.wikidot.com/ Алгебра на ПИ]

||

[[Математический анализ_2016/2017 | Математический анализ-3 на ПМИ (основной поток)]]

[[Математически_анализ_3_на_ПМИ_(пилотный_поток) | Математический анализ-3 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[DM_2_2016_2017 | Дискретная математика-2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Дискретная математика_2_2016/2017 | Дискретная математика-2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Алгоритмы и структуры данных_2_2016/2017 | Алгоритмы и структуры данных – 2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Теория вероятностей_2016/2017 | Теория вероятностей на ПМИ (основной поток)]]

[[Теория_вероятностей_2016/2017_(пилотный_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Архитектура_компьютеров_и_операционные_системы_2016/2017 | Архитектура компьютеров и операционные системы]]

[[Факультатив_теория_вычислений_2016/2017 | Факультатив теория вычислений на ПМИ]]

[[Дополнительные_главы_теории_вероятностей_(факультатив,_2017) | Дополнительные главы теории вероятностей (факультатив)]]

[[Дифференциальные_уравнения_(2_курс,_2016/2017) | Дифференциальные уравнения]]

[[Математическая_статистика_2016/2017_(пилотный_поток) | Математическая статистика на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Архитектура_компьютеров_и_операционные_системы_2016/2017 | Архитектура компьютеров и операционные системы ]]

||

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2016/2017 | НИС Машинное обучение и приложения на ПМИ]]

[[Машинное_обучение_1/2016_2017 | Машинное обучение 1 на ПМИ]]

[[Машинное_обучение_2/2016_2017 | Машинное обучение 2 на ПМИ]]

[[Прикладной_статистический_анализ_данных | Прикладной статистический анализ данных на ПМИ]]

[[Численные_методы_в_анализе_данных | Численные методы в анализе данных на ПМИ]]

[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Статистика_случайных_процессов_(курс_лекций,_ФКН_ВШЭ) Вероятностные модели и статистика случайных процессов на ПМИ]

[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Opt Методы оптимизации на ПМИ (специализации МОП и РС)]

[[Методы_оптимизации_(весна_2017)|Методы оптимизации 2 (дискретная оптимизация)]]

[[НИС_Распределенные_системы_(осень_2016) | НИС Распределенные системы]]

[[Анализ и верификация алгоритмов биржевой торговли | Анализ и верификация алгоритмов для систем биржевой торговли ]]

[[Программирование_на_графических_процессорах | Программирование на графических процессорах]]

[[ЯРПО | Языки разработки ПО (курс по выбору) на ПМИ]]

[[Data analysis (Software Engineering) 2017 | Data analysis на ПИ]]

[[Базы данных 2 | Базы данных 2 ]]

[[Компьютерные сети 2 | Компьютерные сети 2]]

[[Машинное_обучение_на_больших_данных | Машинное обучение на больших данных на ПМИ]]

||

[[Современные_методы_машинного_обучения_(курс_майнора) | Современные методы машинного обучения (курс майнора)]]

[[Майнор_Интеллектуальный_анализ_данных/Введение_в_программирование_2016/2017 | Введение в программирование (курс майнора)]]

[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных/2016-2017 | Введение в анализ данных (курс майнора)]]

[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Прикладные задачи анализа данных| Прикладные задачи анализа данных (курс майнора)]]

|}

{|width=100%
|style="vertical-align:top;"|



=== Курсы за 2015/16 учебный год ===
{|
|-
| [[Технологии программирования|Технологии программирования на ПМИ]]
|-
|[[ОиМП-2015|Основы и методология программирования на ПМИ]]
|-
|[[Алгоритмы и структуры данных 2016]]
|-
|[[Линейная алгебра и геометрия_2015/2016 | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ]]
|-
|[[Алгебра_2015/2016 | Алгебра на ПМИ]]
|-
|[http://hsealgebra.wikidot.com/ Алгебра на ПИ]
|-
|[[Компьютерные системы]]
|-
|[[Математический анализ на ПМИ_2015/2016 | Математический анализ на ПМИ]]
|-
|[[Факультатив_Матпрактикум | Матпрактикум (факультатив) на ПМИ]]
|-
|[[Data analysis (Software Engineering)]] 
|-
|[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в программирование|Введение в программирование (курс майнора) на ПМИ]]
|-
|[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных/2015-2016|Введение в анализ данных (курс майнора) на ПМИ]]
|-
|[[НИС Машинное обучение и приложения|НИС Машинное обучение и приложения на ПМИ]]
|-
|[[Архитектура компьютеров и системное программирование (ПМИ_4, 2015/2016)|Архитектура компьютеров и системное программирование (4 курс)]]
|-
|[[Дифференциальные уравнения (2 курс, 2015/2016)| Дифференциальные уравнения]]
|-
|[[Введение в VBA|Введение в VBA]]
|}

|style="vertical-align:top;"|



=== Курсы за 2014/15 учебный год ===
{|
|-
|[[Основы и методологии программирования]] 
|-
|[[Алгоритмы и структуры данных 2015 | Алгоритмы и структуры данных]] 
|-
|[[Анализ данных (Программная инженерия)]] 
|-
|[[Алгебра_2014/2015 | Алгебра]] 
|-
|[[Magolego_sna_2015| MAGoLEGO Social Network Analysis]]
|}

==== Проектная работа ====
{|
|-
|[[Проектная работа]] 
|-
|[[Учебная практика 1 курс (2016)]]
|-
|[[Проектная работа 2 курс (2016)]]
|}


|}

== Мероприятия факультета компьютерных наук ==
=== Summer School 2015 ===
[[Introduction to Natural Language Processing|Introduction to Natural Language Processing]]
#[[Lecture 1. Introduction|Introduction]]
#[[Lecture 2. Tokenization and word counts|Tokenization and word counts]]
#[[Lecture 3. POS tagging. Key word and phrase extraction|POS tagging. Key word and phrase extraction]]
#[[Lecture 4. Parsing|Parsing]]
#[[Lecture 5. Language sources|Language sources]]
#[[Lecture 6. Synonyms and near-synonyms detection|Synonyms and near-synonyms detection]]
#[[Lecture 8. Suffix trees for NLP|Suffix trees for NLP]]
#[[NLP References|References]]

== Архив ==
* [[Учебная практика 1 курс (2015)]]

Дополнительные главы математической статистики 2019

2019-02-24T15:34:35Z

Knkeer: Новая страница: «== Организационные моменты == Факультатив читает [https://www.hse.ru/org/persons/161322763 Шабанов Дмитрий А…»

== Организационные моменты ==
Факультатив читает [https://www.hse.ru/org/persons/161322763 Шабанов Дмитрий Александрович].

'''Пререквизиты:''' Знание теории вероятностей и математической статистики (в качестве ориентира можно взять программу пилотного потока).

'''Примерная программа курса:''' [https://www.dropbox.com/s/vc9i97574aev0p7/%D0%94%D0%93%D0%9C%D0%A1_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B0.pdf?dl=0 Программа факультатива "Дополнительные главы математической статистики"]

'''Время проведения:''' Вторник, 16:40-19:30.

'''Устройство курса:''' Каждую неделю читаются лекции на полторы-две пары, семинаров не предусмотрено. Эпизодически выдаются домашние задания на 8-10 задач, которые сдаются лектору и разбираются на лекциях.

== Домашние задания ==

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! ДЗ !! Тема || Дедлайн || Результаты
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/x7l0sxs5n3of603/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_1_%D0%9C%D0%A1.pdf?dl=0 ДЗ 1] || Свойства оценок || 12 марта || TBA
|}

== Список литературы ==

* [https://github.com/knkeer/advanced-statistics-lectures Конспекты лекций прошлого года]
* Боровков А.А. Математическая статистика
* Леман Э. Проверка статистических гипотез

Дополнительные главы теории вероятностей 2019

2019-02-19T15:54:50Z

Knkeer:

== Силлабус ==
Факультатив читает [https://www.hse.ru/org/persons/161322763 Шабанов Дмитрий Александрович].

'''Конспекты лекций''': [https://www.overleaf.com/read/bvztzgxtmqzm Overleaf]

== Время проведения ==

Вторник, 18:10-19:30.

== Домашние задания ==

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Ссылка !! Тема !! Дедлайн
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/eywe0fq2e8z0yzl/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_1_%D0%A2%D0%92.pdf?dl=0 ДЗ 1] || Простейшее случайное блуждание || 12 марта 2019
|}

== Список литературы ==

* Ширяев А. Н. Вероятность
* Bollobás B. Random Graphs
* Janson S., Luczak T., Rucinski A. Random Graphs

Дополнительные главы теории вероятностей и математической статистики (факультативы)

2019-01-19T14:07:36Z

Knkeer: /* Краткое содержание лекций */

== Организационные моменты ==
Оба факультатива читает [https://www.hse.ru/org/persons/161322763 Шабанов Дмитрий Александрович].

'''Пререквизиты:''' знание теории вероятностей/математической статистики (в качестве ориентира можно взять программу пилотного потока).

=== Программы курсов ===
'''Предупреждение:''' программы примерные и могут корректироваться в зависимости от успеваемости студентов.

[https://www.dropbox.com/s/icupaq9hoqfnha0/%D0%94%D0%93%D0%A2%D0%92_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B0.pdf?dl=0 Программа факультатива "Дополнительные главы теории вероятностей"]

[https://www.dropbox.com/s/vc9i97574aev0p7/%D0%94%D0%93%D0%9C%D0%A1_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B0.pdf?dl=0 Программа факультатива "Дополнительные главы математической статистики"]

=== Время проведения ===
Небольшое уточнение: время проведения факультативов может измениться. Изменения будут внесены на страницу.
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Факультатив !! Время проведения
|-
|| ДГТВ || вторник, 15:10-18:00
|-
|| ДГМС || пятница, 15:10-18:10
|}

=== Устройство курсов ===
Каждую неделю читаются лекции на полторы-две пары, семинаров не предусмотрено. Эпизодически выдаются домашние задания на 8-10 задач, которые сдаются лектору и разбираются на лекциях.

== Краткое содержание лекций ==

=== ДГМС ===

'''Лекция 1''' (19.01.2018). Задача математической статистики в общем случае. Примеры: проверка гипотез, точечное и интервальное оценивание параметров, проверка независимости и одинаковой распределённости. Оценки и их свойства: несмещённость, состоятельность, сильная состоятельность, асимптотическая нормальность. Общая идея построения оценок. Эмпирическая функция распределения. L- и M-оценки. Метод моментов, его сильная состоятельность и асимптотическая нормальность. Метод выборочных квантилей и его асимптотическая нормальность. Выборочная медиана.

'''Лекция 2''' (26.01.2018). Основные методы сравнения оценок. Равномерный подход. Байесовский подход и однорукий бандит. Мнимаксный подход. Их связь. Асимптотический подход. Условия регулярности. Неравенство Рао-Крамера. Информация Фишера и её свойства. Матричное неравенство Коши-Буняковского-Шварца. Многомерное неравенство Рао-Крамера.

'''Лекция 3''' (02.02.2018). Функция правдоподобия. Оценка по методу максимального правдоподобия, примеры. Условия регулярности. Экстремальное свойство правдоподобия. Состоятельность оценки максимального правдоподобия при конечном наборе параметров. Состоятельность решения уравнения правдоподобия и проблемы, связанные с этой теоремой. Асимптотическая нормальность решения уравнения правдоподобия. Теорема Бахадура (формулировка) и пример, в котором ограничение асимптотической дисперсии выполнено не везде.

'''Лекция 4''' (09.02.2018). Теорема Бахадура (доказательство). Условия регулярности для её выполнения. Равномерная интегрируемость случайных величин. Асимптотическая эффективность оценки. Асимптотическая эффективность оценки максимального правдоподобия. Критерий эффективности оценки и оценки максимального правдоподобия. Априорная и апостериорная плотность распределения параметра. Байесовская оценка параметра. Теорема о наилучшем квадратичном прогнозе.

'''Лекция 5''' (16.02.2018). Теорема о наилучшей оценке в байесовском подходе. Примеры нахождения байесовской оценки для выборки из равномерного распределения с неизвестной верхней границей. Минимаксный подход. Достаточное условие минимаксности оценки. Достаточное условие минимаксности байесовской оценки. Примеры нахождения минимаксных оценок для выборок из распределения Бернулли. Достаточное условие минимаксности оценки через последовательность вероятностных мер. Пример применения критерия для выборки из нормального распределения с неизвестным математическим ожиданием.

'''Лекция 6''' (02.03.2018). Разбор домашнего задания 1.

'''Лекция 7''' (09.03.2018). Достаточное условие минимума многомерной функции. Оптимальные оценки. Достаточные статистики и их смысл. Теорема Колмогорова-Блэкуэлла-Рао в одномерном и многомерном случаях. Достаточное условие оптимальности оценки. Полные статистики. Теорема об оптимальной оценке. Пример вычисления полной и достатоной статистики для распределения Бернулли. Критерий факторизации Неймана-Фишера в одномерном дискретном случае. Абсолютная непрерывность одной вероятностной меры относительно другой, примеры. Теорема Радона-Никодима (б/д). Производная Радона-Никодима. Пересчёт условных математических ожиданий.

'''Лекция 8''' (16.03.2018). Доказательство критерия факторизации Неймана-Фишера в непрерывном случае. Пример применения критерия: оптимальная оценка верхней границы в равномерном распределении. Вычисление условного математического ожидания с помощью полных достаточных статистик. Экспоненциальное семейство распределений. Теорема об экспоненциальном семействе. Теорема единственности аналитической функции комплексной переменной (формулировка и идея доказательства). Пример применения теоремы: оптимальные оценки для нормального распределения.

'''Лекция 9''' (09.04.2018). Линейная регрессия: определение, примеры с оценкой параметров нормального распределения и оценка начального положения и скорости тела, движущегося по прямой без ускорения. Оценка по методу наименьших квадратов. Свойства оценки МНК: замкнутая формула, матожидание и дисперсия, оптимальность в классе линейных несмещённых оценкой. Гауссовская линейная регрессия, полная и достаточная статистика для её параметров.

'''Лекция 10''' (16.04.2018). Завершение доказательства утверждения про полные и достаточные статистики для параметров линейной регрессии. Распределение хи-квадрат. Теорема об ортогональных разложениях. Доверительные интервалы и области. Доверительный интервал для σ^2. Распределения Стьюдента и Фишера. Доверительный интервал для компоненты вектора θ и доверительная область для вектора θ. Гипотезы и методология проверки гипотез. Критерии. Ошибки первого и второго рода. Функция мощности. Асимптотические критерии.

'''Лекция 11''' (23.04.2018) Правила принятия критерия, меры качества: уровень значимости, размер критерия. Несмещённость и состоятельность критериев. Сравнение критериев по мощности и равномерно наиболее мощный критерий. Простые гипотезы. Лемма Неймана-Пирсона и её доказательство. Несмещённость критерия из леммы Неймана-Пирсона. Семейство с монотонным отношением правдоподобия по некоторой статистике. Теорема о монотонном отношении правдоподобия. Примеры её применения.

'''Лекция 12''' (14.05.2018).

'''Лекция 13''' (21.05.2018). Параметрический критерий хи-квадрат. Условия регулярности для данного критерия. Доказательство критерия.

'''Лекция 14''' (28.05.2018). Эмпирическая функция распределения. Теорема Гливенко-Кантелли и её доказательство. Эмпирическая вероятностная мера и контрпример к попытке обобщения теоремы Гливенко-Кантелли. Теорема Колмогорова (формулировка) и распределение Колмогорова. Доказательство первой части теоремы Колмогорова. Критерий Колмогорова и его свойства. Идея доказательства второй части теоремы Колмогорова. Случайное блуждание, винеровский процесс и броуновский мост.

'''Лекция 15''' (04.06.2018). Метрическое пространство. Борелевская сигма-алгебра на метрическом пространстве. Слабая сходимость вероятностных мер. Теорема Александрова. Цилиндрические сигма-алгебры на пространстве действительнозначных функций на [0, 1]. Почему необходимо сужать пространство до пространства непрерывных действительнозначных функций на [0, 1]. Равенство борелевской и цилиндрической сигма-алгебр для С[0, 1]. Сходимость случайных процессов по распределению. Теорема о наследовании сходимости для случайных процессов. Принцип инвариантности Донскера-Прохорова (без доказательства). Применение принципа инвариантности для доказательства теоремы Колмогорова. Броуновский мост.

== Домашние задания ==

=== ДГМС ===
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! ДЗ !! Тема || Дедлайн || Результаты
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/8f2i7qq4t3d8fv4/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_1_%D0%9C%D0%A1.pdf?dl=0 ДЗ 1] || Свойства оценок || 2 марта || [https://www.dropbox.com/s/gtic07b3hcm8n0n/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97.pdf?dl=0 Ссылка]
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/6dlo1dbn8jgz5if/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_2_%D0%9C%D0%A1.pdf?dl=0 ДЗ 2] || Оптимальные, байесовские и минимаксные оценки || 14 мая || [https://www.dropbox.com/s/27wfiolb5ogz6p4/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97_2.pdf?dl=0 Ссылка]
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/sl0bicqlruqgycd/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_3_%D0%9C%D0%A1.pdf?dl=0 ДЗ 3] || Проверка гипотез и доверительное оценивание || 15 июня || [https://www.dropbox.com/s/wekkhw0dw6i1wsv/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97.pdf?dl=0 Ссылка]
|}

=== ДГТВ ===
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! ДЗ !! Тема || Дедлайн || Результаты
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/utmned5dp3bpdxf/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_1_%D0%A2%D0%92.pdf?dl=0 ДЗ 1] || Простейшее случайное блуждание || 27 февраля || [https://www.dropbox.com/s/srj22xl1615uz4g/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97.pdf?dl=0 Ссылка]
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/j6mcr51jdtau2md/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_2_%D0%A2%D0%92.pdf?dl=0 ДЗ 2] || Ветвящиеся процессы || 20 марта || [https://www.dropbox.com/s/wiagblqlkqtbmd9/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97_2.pdf?dl=0 Ссылка]
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/iovewly0pfstlgx/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_3_%D0%A2%D0%92.pdf?dl=0 ДЗ 3] || Случайные графы || 23 апреля || [https://www.dropbox.com/s/q65j4qc0cd966wb/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97_3.pdf?dl=0 Ссылка]
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/nf86hbmwbhiv0y9/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_4_%D0%A2%D0%92.pdf?dl=0 ДЗ 4] || Мартингалы и пуассоновский процесс || 4 июня || [https://www.dropbox.com/s/va07nnhdvb6ea64/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97_%D0%A2%D0%92_2018.pdf?dl=0 Ссылка]
|}

== Экзамены ==
'''Формат экзамена:''' студент выбирает билет из списка вопросов, после чего готовится и устно рассказывает его преподавателю.

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Факультатив !! Время проведения !! Аудитория !! Список вопросов к зкзамену
|-
|| ДГТВ || 23 июня || TBA || [https://www.dropbox.com/s/ycm81g4ch4icc5w/%D0%92%D0%BE%D0%BF%D1%80%D0%BE%D1%81%D1%8B_%D0%BF%D0%BE_%D1%84%D0%B0%D0%BA%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%B2%D1%83_%D0%94%D0%93%D0%A2%D0%92_2018.pdf?dl=0 Ссылка]
|-
|| ДГМС || 20 июня || TBA || [https://www.dropbox.com/s/77sy32vke15c5sj/%D0%92%D0%BE%D0%BF%D1%80%D0%BE%D1%81%D1%8B_%D0%BA_%D1%8D%D0%BA%D0%B7%D0%B0%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%83_%D0%94%D0%BE%D0%BF_%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D1%8B_%D0%9C%D0%A1.pdf?dl=0 Ссылка]
|}

== Список литературы ==
=== ДГТВ ===
* [https://www.dropbox.com/sh/5lxaheg89isd6h9/AABifvMGLQPmLLzHOiqfaTOLa?dl=0&preview=probability-theory_16-17_2course_raidboss.pdf Конспекты прошлого года]
* Ширяев А. Н. Вероятность
* Bollobás B. Random Graphs
* Janson S., Luczak T., Rucinski A. Random Graphs

=== ДГМС ===
* Боровков А.А. Математическая статистика
* Леман Э. Проверка статистических гипотез

== Ссылки прошлых лет ==
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%94%D0%BE%D0%BF%D0%BE%D0%BB%D0%BD%D0%B8%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D1%8B_%D1%82%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%B8_%D0%B2%D0%B5%D1%80%D0%BE%D1%8F%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%B9_(%D1%84%D0%B0%D0%BA%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%B2,_2017) Дополнительные главы теории вероятностей, 2017]

Математическая статистика 2018/2019 (пилотный поток)

2019-01-14T12:32:04Z

Knkeer: Новая страница: «== Преподаватели и учебные ассистенты == {| class="wikitable" style="text-align:center" |- ! Группа !! БПМИ171 !! БПМ…»

== Преподаватели и учебные ассистенты ==
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Группа !! БПМИ171 !! БПМИ172
|-
|| Лектор ||colspan="2"| [https://www.hse.ru/org/persons/161322763 Шабанов Дмитрий Александрович]
|-
|| Семинарист || [mailto:dashabanov@hse.ru Шабанов Дмитрий Александрович] || [mailto:ked_2006@mail.ru Косов Егор Дмитриевич]
|-
|| Ассистент || [https://t.me/knkeer Хачиянц Алексей] || [https://t.me/Eternius Гринберг Вадим]
|}

== Организационные моменты ==
Оценка будет складываться из нескольких факторов:
* Две контрольных работы.
* Два коллоквиума — по одному на модуль.
* Домашние задания. В среднем, на каждом семинаре будут выдавать по 2-3 задачи для самостоятельного решения, которые будет нужно письменно сдавать ассистентам.
* Письменный экзамен — "расширенная КР". Два часа на 6 задач.

Итоговая оценка высчитывается следующим образом: Оитог = 0.3 * ОКР + 0.3 * Околлоквиум + 0.1 * ОДЗ + 0.3 * Оэкзамен

Таким образом, накопленная оценка считается так: Онак = 3/7 * ОКР + 3/7 * Околлоквиум + 1/7 * ОДЗ

'''Примечание''': Итоговая оценка за курс ТВиМС выставляется по следующей формуле: Огод = 0.4 * О1 семестр + 0.6 * О2 семестр

Будет возможность при накопленной оценке "отлично" и выше выставить её в качестве итоговой (автомат).

== Контрольные работы ==

=== Третья контрольная ===

Дата проведения: '''TBA'''

=== Четвёртая контрольная ===

Дата проведения: '''TBA'''

== Коллоквиумы ==
Формирование оценки на коллоквиуме:

* письменный ответ на 1 из вопросов (с доказательствами), из 3 баллов, время подготовки — 30-40 минут.
* два вопроса из программы по выбору принимающего (без доказательств, только определения формулировки), из 1 балла каждый.
* всего можно заработать 5 баллов.

=== Третий коллоквиум ===

Дата проведения: '''TBA'''

=== Четвёртый коллоквиум ===

Дата проведения: '''TBA'''

== Материалы ==
=== Лекции ===
Конспекты лекций 2016-го года можно найти [https://www.dropbox.com/sh/5lxaheg89isd6h9/AABifvMGLQPmLLzHOiqfaTOLa?dl=0&preview=mathematical-statistics_17_2course.pdf здесь].
=== Семинары ===
Здесь будут выкладываться решения семинарских задач.

== Домашние задания ==
Домашние задания можно сдавать двумя способами:
* Лектору по окончании лекции, решения оформлены в письменном виде
* Ассистенту через classroom / в Телеграм, решения оформлены в ТеХе / красивый скан красиво написанной работы

Дэдлайн по сдаче Домашнего задания — '''23.59 пятницы''', что будет '''через 2 недели''' после '''выдачи листка с задачами'''. Рекомендуется не затягивать до последнего и сдавать ДЗ на лекции, что будет через 2 недели после лекции, к теме которой это ДЗ относится. Если не успеете сдать на лекции, останется только возможность сдачи в электронном виде. В зависимости от выходных дней / загруженности студентов, сроки сдачи могут оспариваться.

За семестр у каждого студента есть право на 1 сдачу ДЗ после дэдлайна. Если пропускаете дэдлайн повторно — домашнее задание не принимается. Вы можете решить в конце семестра, какое именно из пропущенных ДЗ вы хотите зачесть как сданное после дэдлайна, и, собственно, сдать его.

===Ссылки на classroom===
* [https://classroom.google.com/c/MTc3MTYwMjc0ODZa '''Группа 171'''] — инвайт '''iewcms8'''
* [https://classroom.google.com/c/MTc3MDQ2MTUzMjda '''Группа 172'''] — инвайт '''a3mj2r'''

=== Список ДЗ ===

'''Примечание:''' на дом даются задачи из раздела "Самостоятельная работа"

* [https://www.dropbox.com/s/ddwb7c5ez0m9v8p/%D0%94%D0%97_01_11.pdf?dl=0 '''ДЗ 1'''], дедлайн — 25 января

== Список рекомендуемой литературы ==
=== Учебники ===
* Ивченко Г.И., Медведев Ю.И. Введение в математическую статистику. М.: ЛКИ, 2010

=== Задачники ===
* Ульянов В. В., Ушаков В Г., Байрамов Н. Р., Нагапетян Т. А. Решения задач по математической статистике. Скачать можно [https://www.dropbox.com/s/ga5ks1p7ogxx5p7/%D0%A0%D0%B5%D1%88%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%B7%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87_%D0%9C%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0.pdf?dl=0 здесь].
* Ватутин В.А., Ивченко Г.И., Медведев Ю.И., и др. Теория вероятностей и математическая статистика в задачах. М. Дрофа, 2005 (или новее)

Теория вероятностей 2018/2019 (пилотный поток)

2018-09-09T18:14:11Z

Knkeer: /* Ссылки на classroom */

== Преподаватели и учебные ассистенты ==
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Группа !! БПМИ171 !! БПМИ172
|-
|| Лектор ||colspan="2"| [https://www.hse.ru/org/persons/161322763 Шабанов Дмитрий Александрович]
|-
|| Семинарист || [mailto:dashabanov@hse.ru Шабанов Дмитрий Александрович] || [mailto:ked_2006@mail.ru Косов Егор Дмитриевич]
|-
|| Ассистент || [https://t.me/knkeer Хачиянц Алексей] || [https://t.me/Eternius Гринберг Вадим]
|}

== Организационные моменты ==
Оценка будет складываться из нескольких факторов:
* Две контрольных работы.
* Два коллоквиума — по одному на модуль.
* Домашние задания. В среднем, на каждом семинаре будут выдавать по 2-3 задачи для самостоятельного решения, которые будет нужно письменно сдавать ассистентам.
* Письменный экзамен — "расширенная КР". Два часа на 6 задач.

Итоговая оценка высчитывается следующим образом: Оитог = 0.3 * ОКР + 0.3 * Околлоквиум + 0.1 * ОДЗ + 0.3 * Оэкзамен

Таким образом, накопленная оценка считается так: Онак = 3/7 * ОКР + 3/7 * Околлоквиум + 1/7 * ОДЗ

Будет возможность при накопленной оценке "отлично" и выше выставить её в качестве итоговой (автомат).

=== Ведомость с оценками ===

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1fBLH2S22l3ZQR6S5uyElIXdq1K5JTalUZLheWAMcxVU/edit?ts=5b7ebe1d#gid=0 171] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1fBLH2S22l3ZQR6S5uyElIXdq1K5JTalUZLheWAMcxVU/edit?ts=5b7ebe1d#gid=1577787603 172]
|}

Стоит заметить, что она не является официальным источником информации и ведётся ассистентами (если там нет ваших оценок — пинайте ассистентов).

== Контрольные работы ==

== Коллоквиумы ==
Формирование оценки на коллоквиуме:

* письменный ответ на 1 из вопросов (с доказательствами), из 3 баллов, время подготовки — 30-40 минут.
* два вопроса из программы по выбору принимающего (без доказательств, только определения формулировки), из 1 балла каждый.
* всего можно заработать 5 баллов.

=== Первый коллоквиум ===

=== Второй коллоквиум ===

== Лекции ==
[https://www.dropbox.com/sh/5lxaheg89isd6h9/AABifvMGLQPmLLzHOiqfaTOLa?dl=0&preview=probability-theory_16-17_2course_lectures.pdf '''Здесь'''] можно найти конспекты лекций 151 группы. Ещё будут правиться (давно пора).

== Семинарские занятия ==

* Решения листков группы 171: [ Ш1]

* Решения листков группы 172: [https://www.dropbox.com/s/043s6hqgidfp7cz/%D0%9A%D0%BE%D1%81%D0%BE%D0%B2%D1%89%D0%B8%D0%BD%D0%B0_%D0%A11.pdf?dl=0 К1]

== Домашние задания ==
Домашние задания можно сдавать двумя способами:
* Лектору по окончании лекции, решения оформлены в письменном виде
* Ассистенту через classroom / в Телеграм, решения оформлены в ТеХе / красивый скан красиво написанной работы

Дэдлайн по сдаче Домашнего задания — '''23.00 пятницы''', что будет '''через 2 недели''' после '''выдачи листка с задачами'''. Рекомендуется не затягивать до последнего и сдавать ДЗ на лекции, что будет через 2 недели после лекции, к теме которой это ДЗ относится. Если не успеете сдать на лекции, останется только возможность сдачи в электронном виде. В зависимости от выходных дней / загруженности студентов, сроки сдачи могут оспариваться.

За семестр у каждого студента есть право на 1 сдачу ДЗ после дэдлайна. Если пропускаете дэдлайн повторно — домашнее задание не принимается. Вы можете решить в конце семестра, какое именно из пропущенных ДЗ вы хотите зачесть как сданное после дэдлайна, и, собственно, сдать его.

===Ссылки на classroom===
* [https://classroom.google.com/c/MTc2NzY4NjkwNjZa '''Группа 171'''] — инвайт '''b2pkva4'''
* [https://classroom.google.com/c/MTc3MDQ2MTUzMjda '''Группа 172'''] — инвайт '''a3mj2r'''

=== Список ДЗ ===

'''Примечание:''' на дом даются задачи из раздела "Самостоятельная работа".

* [https://www.dropbox.com/s/5dhz771djyxk0ww/%D0%94%D0%97_07_09.pdf?dl=0 ДЗ №1], дэдлайн — 21 сентября.

== Список рекомендуемой литературы ==
=== Учебники ===
* Феллер В. Введение в теорию вероятностей и её приложения. [https://www.dropbox.com/s/pygqjaxss53d7wa/%D0%A4%D0%B5%D0%BB%D0%BB%D0%B5%D1%80%20%D0%92.%20-%20%D0%92%D0%B2%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%20%D0%B2%20%D1%82%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%8E%20%D0%B2%D0%B5%D1%80%D0%BE%D1%8F%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%B9%20%D0%B8%20%D0%B5%D0%B5%20%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BB%D0%BE%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F.%20%D0%A2%D0%BE%D0%BC%201.djvu?dl=0 Том 1], [https://www.dropbox.com/s/1j5b4goj80psef4/%D0%A4%D0%B5%D0%BB%D0%BB%D0%B5%D1%80%20%D0%92.%20-%20%D0%92%D0%B2%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%20%D0%B2%20%D1%82%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%8E%20%D0%B2%D0%B5%D1%80%D0%BE%D1%8F%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%B9%20%D0%B8%20%D0%B5%D0%B5%20%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BB%D0%BE%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F.%20%D0%A2%D0%BE%D0%BC%202.djvu?dl=0 Том 2].
* Ширяев А.Н. Вероятность. [https://www.dropbox.com/s/95onm1z0l8u3oy1/%D0%A8%D0%B8%D1%80%D1%8F%D0%B5%D0%B2%20%D0%90.%D0%9D.%20-%20%D0%92%D0%B5%D1%80%D0%BE%D1%8F%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C-1.pdf?dl=0 Том 1], [https://www.dropbox.com/s/7max7m8rka3ko06/%D0%A8%D0%B8%D1%80%D1%8F%D0%B5%D0%B2%20%D0%90.%D0%9D.%20-%20%D0%92%D0%B5%D1%80%D0%BE%D1%8F%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C-2.pdf?dl=0 Том 2].

=== Задачники ===
* Севастьянов Б.А., Чистяков В.П., Зубков А.М. Сборник задач по теории вероятностей. [https://www.dropbox.com/s/be3yf4mi918smqh/%D0%97%D1%83%D0%B1%D0%BA%D0%BE%D0%B2%20%D0%90.%D0%9C.%2C%20%D0%A1%D0%B5%D0%B2%D0%B0%D1%81%D1%82%D1%8C%D1%8F%D0%BD%D0%BE%D0%B2%20%D0%91.%D0%90.%2C%20%D0%A7%D0%B8%D1%81%D1%82%D1%8F%D0%BA%D0%BE%D0%B2%20%D0%92.%D0%9F.%20-%20%D0%A1%D0%B1%D0%BE%D1%80%D0%BD%D0%B8%D0%BA%20%D0%B7%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%20%D0%BF%D0%BE%20%D1%82%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%B8%20%D0%B2%D0%B5%D1%80%D0%BE%D1%8F%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%B9.pdf?dl=0 Ссылка].
* Прохоров А.В., Ушаков В.Г., Ушаков Н.Г. Задачи по теории вероятностей. [https://www.dropbox.com/s/z1yjxmv407ygs0l/%D0%9F%D1%80%D0%BE%D1%85%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%B2%20%D0%90.%D0%92.%2C%20%D0%A3%D1%88%D0%B0%D0%BA%D0%BE%D0%B2%20%D0%92.%D0%93.%2C%20%D0%A3%D1%88%D0%B0%D0%BA%D0%BE%D0%B2%20%D0%9D.%D0%93.%20-%20%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8%20%D0%BF%D0%BE%20%D1%82%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%B8%20%D0%B2%D0%B5%D1%80%D0%BE%D1%8F%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%B9.djvu?dl=0 Ссылка].
* Ширяев А.Н. Задачи по теории вероятностей. [https://www.dropbox.com/s/lafej3meebsqk1l/%D0%A8%D0%B8%D1%80%D1%8F%D0%B5%D0%B2%20%D0%90.%D0%9D.%20-%20%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8%20%D0%BF%D0%BE%20%D1%82%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%B8%20%D0%B2%D0%B5%D1%80%D0%BE%D1%8F%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%B9.pdf?dl=0 Ссылка].

== Страницы прошлых лет ==

[http://wiki.cs.hse.ru/%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%BF%D0%B8%D0%BB%D0%BE%D1%82%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%BF%D0%BE%D1%82%D0%BE%D0%BA) 2017/2018 учебный год]

[http://wiki.cs.hse.ru/%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_2016/2017_(%D0%BF%D0%B8%D0%BB%D0%BE%D1%82%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%BF%D0%BE%D1%82%D0%BE%D0%BA) 2016/2017 учебный год]

Теория вероятностей 2018/2019 (пилотный поток)

2018-08-23T14:16:12Z

Knkeer: /* Организационные моменты */

== Преподаватели и учебные ассистенты ==
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Группа !! БПМИ171 !! БПМИ172
|-
|| Лектор ||colspan="2"| [https://www.hse.ru/org/persons/161322763 Шабанов Дмитрий Александрович]
|-
|| Семинарист || [mailto:dashabanov@hse.ru Шабанов Дмитрий Александрович] || [mailto:ked_2006@mail.ru Косов Егор Дмитриевич]
|-
|| Ассистент || [https://t.me/knkeer Хачиянц Алексей] || [https://t.me/Eternius Гринберг Вадим]
|}

== Организационные моменты ==
Оценка будет складываться из нескольких факторов:
* Две контрольных работы.
* Два коллоквиума — по одному на модуль.
* Домашние задания. В среднем, на каждом семинаре будут выдавать по 2-3 задачи для самостоятельного решения, которые будет нужно письменно сдавать ассистентам.
* Письменный экзамен — "расширенная КР". Два часа на 6 задач.

Итоговая оценка высчитывается следующим образом: Оитог = 0.3 * ОКР + 0.3 * Околлоквиум + 0.1 * ОДЗ + 0.3 * Оэкзамен

Таким образом, накопленная оценка считается так: Онак = 3/7 * ОКР + 3/7 * Околлоквиум + 1/7 * ОДЗ

Будет возможность при накопленной оценке "отлично" и выше выставить её в качестве итоговой (автомат).

=== Ведомость с оценками ===

Ведомость с оценками для обеих групп можно найти по следующей [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1fBLH2S22l3ZQR6S5uyElIXdq1K5JTalUZLheWAMcxVU/edit?usp=sharing ссылке]. Стоит заметить, что она не является официальным источником и ведётся ассистентами (если там нет ваших оценок - пинайте ассистентов).

== Контрольные работы ==

== Коллоквиумы ==
Формирование оценки на коллоквиуме:

* письменный ответ на 1 из вопросов (с доказательствами), из 3 баллов, время подготовки — 30-40 минут.
* два вопроса из программы по выбору принимающего (без доказательств, только определения формулировки), из 1 балла каждый.
* всего можно заработать 5 баллов.

=== Первый коллоквиум ===

=== Второй коллоквиум ===

== Лекции ==
[https://www.dropbox.com/sh/5lxaheg89isd6h9/AABifvMGLQPmLLzHOiqfaTOLa?dl=0&preview=probability-theory_16-17_2course_lectures.pdf '''Здесь'''] можно найти конспекты лекций 151 группы. Ещё будут правиться (давно пора).

== Домашние задания ==
Домашние задания можно сдавать двумя способами:
* Лектору по окончании лекции, решения оформлены в письменном виде
* Ассистенту через classroom / в Телеграм, решения оформлены в ТеХе / красивый скан красиво написанной работы

Дэдлайн по сдаче Домашнего задания — '''23.00''' того дня, что будет через '''2 недели''' после '''выдачи листка с задачами'''. Рекомендуется не затягивать до последнего и сдавать ДЗ на лекции, что будет через 2 недели после лекции, к теме которой это ДЗ относится. В зависимости от выходных дней / загруженности студентов, сроки сдачи могут оспариваться.

За семестр у каждого студента есть право на 1 сдачу ДЗ после дэдлайна. Если пропускаете дэдлайн повторно — домашнее задание не принимается. Вы можете решить в конце семестра, какое именно из пропущенных ДЗ вы хотите зачесть как сданное после дэдлайна, и, собственно, сдать его.

=== Список ДЗ ===

'''Примечание:''' на дом даются задачи из раздела "Самостоятельная работа".

== Список рекомендуемой литературы ==
=== Учебники ===
* Феллер В. Введение в теорию вероятностей и её приложения. [https://www.dropbox.com/s/pygqjaxss53d7wa/%D0%A4%D0%B5%D0%BB%D0%BB%D0%B5%D1%80%20%D0%92.%20-%20%D0%92%D0%B2%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%20%D0%B2%20%D1%82%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%8E%20%D0%B2%D0%B5%D1%80%D0%BE%D1%8F%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%B9%20%D0%B8%20%D0%B5%D0%B5%20%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BB%D0%BE%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F.%20%D0%A2%D0%BE%D0%BC%201.djvu?dl=0 Том 1], [https://www.dropbox.com/s/1j5b4goj80psef4/%D0%A4%D0%B5%D0%BB%D0%BB%D0%B5%D1%80%20%D0%92.%20-%20%D0%92%D0%B2%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%20%D0%B2%20%D1%82%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%8E%20%D0%B2%D0%B5%D1%80%D0%BE%D1%8F%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%B9%20%D0%B8%20%D0%B5%D0%B5%20%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BB%D0%BE%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F.%20%D0%A2%D0%BE%D0%BC%202.djvu?dl=0 Том 2].
* Ширяев А.Н. Вероятность. [https://www.dropbox.com/s/95onm1z0l8u3oy1/%D0%A8%D0%B8%D1%80%D1%8F%D0%B5%D0%B2%20%D0%90.%D0%9D.%20-%20%D0%92%D0%B5%D1%80%D0%BE%D1%8F%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C-1.pdf?dl=0 Том 1], [https://www.dropbox.com/s/7max7m8rka3ko06/%D0%A8%D0%B8%D1%80%D1%8F%D0%B5%D0%B2%20%D0%90.%D0%9D.%20-%20%D0%92%D0%B5%D1%80%D0%BE%D1%8F%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C-2.pdf?dl=0 Том 2].

=== Задачники ===
* Севастьянов Б.А., Чистяков В.П., Зубков А.М. Сборник задач по теории вероятностей. [https://www.dropbox.com/s/be3yf4mi918smqh/%D0%97%D1%83%D0%B1%D0%BA%D0%BE%D0%B2%20%D0%90.%D0%9C.%2C%20%D0%A1%D0%B5%D0%B2%D0%B0%D1%81%D1%82%D1%8C%D1%8F%D0%BD%D0%BE%D0%B2%20%D0%91.%D0%90.%2C%20%D0%A7%D0%B8%D1%81%D1%82%D1%8F%D0%BA%D0%BE%D0%B2%20%D0%92.%D0%9F.%20-%20%D0%A1%D0%B1%D0%BE%D1%80%D0%BD%D0%B8%D0%BA%20%D0%B7%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%20%D0%BF%D0%BE%20%D1%82%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%B8%20%D0%B2%D0%B5%D1%80%D0%BE%D1%8F%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%B9.pdf?dl=0 Ссылка].
* Прохоров А.В., Ушаков В.Г., Ушаков Н.Г. Задачи по теории вероятностей. [https://www.dropbox.com/s/z1yjxmv407ygs0l/%D0%9F%D1%80%D0%BE%D1%85%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%B2%20%D0%90.%D0%92.%2C%20%D0%A3%D1%88%D0%B0%D0%BA%D0%BE%D0%B2%20%D0%92.%D0%93.%2C%20%D0%A3%D1%88%D0%B0%D0%BA%D0%BE%D0%B2%20%D0%9D.%D0%93.%20-%20%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8%20%D0%BF%D0%BE%20%D1%82%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%B8%20%D0%B2%D0%B5%D1%80%D0%BE%D1%8F%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%B9.djvu?dl=0 Ссылка].
* Ширяев А.Н. Задачи по теории вероятностей. [https://www.dropbox.com/s/lafej3meebsqk1l/%D0%A8%D0%B8%D1%80%D1%8F%D0%B5%D0%B2%20%D0%90.%D0%9D.%20-%20%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8%20%D0%BF%D0%BE%20%D1%82%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%B8%20%D0%B2%D0%B5%D1%80%D0%BE%D1%8F%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%B9.pdf?dl=0 Ссылка].

== Страницы прошлых лет ==

[http://wiki.cs.hse.ru/%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%BF%D0%B8%D0%BB%D0%BE%D1%82%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%BF%D0%BE%D1%82%D0%BE%D0%BA) 2017/2018 учебный год]

[http://wiki.cs.hse.ru/%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_2016/2017_(%D0%BF%D0%B8%D0%BB%D0%BE%D1%82%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%BF%D0%BE%D1%82%D0%BE%D0%BA) 2016/2017 учебный год]

Дополнительные главы теории вероятностей и математической статистики (факультативы)

2018-06-16T12:39:07Z

Knkeer: /* Экзамены */

== Организационные моменты ==
Оба факультатива читает [https://www.hse.ru/org/persons/161322763 Шабанов Дмитрий Александрович].

'''Пререквизиты:''' знание теории вероятностей/математической статистики (в качестве ориентира можно взять программу пилотного потока).

=== Программы курсов ===
'''Предупреждение:''' программы примерные и могут корректироваться в зависимости от успеваемости студентов.

[https://www.dropbox.com/s/icupaq9hoqfnha0/%D0%94%D0%93%D0%A2%D0%92_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B0.pdf?dl=0 Программа факультатива "Дополнительные главы теории вероятностей"]

[https://www.dropbox.com/s/vc9i97574aev0p7/%D0%94%D0%93%D0%9C%D0%A1_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B0.pdf?dl=0 Программа факультатива "Дополнительные главы математической статистики"]

=== Время проведения ===
Небольшое уточнение: время проведения факультативов может измениться. Изменения будут внесены на страницу.
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Факультатив !! Время проведения
|-
|| ДГТВ || вторник, 15:10-18:00
|-
|| ДГМС || пятница, 15:10-18:10
|}

=== Устройство курсов ===
Каждую неделю читаются лекции на полторы-две пары, семинаров не предусмотрено. Эпизодически выдаются домашние задания на 8-10 задач, которые сдаются лектору и разбираются на лекциях.

== Краткое содержание лекций ==

=== ДГМС ===
'''Уточнение:''' Конспекты лекций можно найти [https://www.dropbox.com/s/lmigx644kwepz1r/%D0%9B%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D0%B8%20%D0%BF%D0%BE%20%D0%94%D0%93%D0%9C%D0%A1.pdf?dl=1 здесь].

'''Лекция 1''' (19.01.2018). Задача математической статистики в общем случае. Примеры: проверка гипотез, точечное и интервальное оценивание параметров, проверка независимости и одинаковой распределённости. Оценки и их свойства: несмещённость, состоятельность, сильная состоятельность, асимптотическая нормальность. Общая идея построения оценок. Эмпирическая функция распределения. L- и M-оценки. Метод моментов, его сильная состоятельность и асимптотическая нормальность. Метод выборочных квантилей и его асимптотическая нормальность. Выборочная медиана.

'''Лекция 2''' (26.01.2018). Основные методы сравнения оценок. Равномерный подход. Байесовский подход и однорукий бандит. Мнимаксный подход. Их связь. Асимптотический подход. Условия регулярности. Неравенство Рао-Крамера. Информация Фишера и её свойства. Матричное неравенство Коши-Буняковского-Шварца. Многомерное неравенство Рао-Крамера.

'''Лекция 3''' (02.02.2018). Функция правдоподобия. Оценка по методу максимального правдоподобия, примеры. Условия регулярности. Экстремальное свойство правдоподобия. Состоятельность оценки максимального правдоподобия при конечном наборе параметров. Состоятельность решения уравнения правдоподобия и проблемы, связанные с этой теоремой. Асимптотическая нормальность решения уравнения правдоподобия. Теорема Бахадура (формулировка) и пример, в котором ограничение асимптотической дисперсии выполнено не везде.

'''Лекция 4''' (09.02.2018). Теорема Бахадура (доказательство). Условия регулярности для её выполнения. Равномерная интегрируемость случайных величин. Асимптотическая эффективность оценки. Асимптотическая эффективность оценки максимального правдоподобия. Критерий эффективности оценки и оценки максимального правдоподобия. Априорная и апостериорная плотность распределения параметра. Байесовская оценка параметра. Теорема о наилучшем квадратичном прогнозе.

'''Лекция 5''' (16.02.2018). Теорема о наилучшей оценке в байесовском подходе. Примеры нахождения байесовской оценки для выборки из равномерного распределения с неизвестной верхней границей. Минимаксный подход. Достаточное условие минимаксности оценки. Достаточное условие минимаксности байесовской оценки. Примеры нахождения минимаксных оценок для выборок из распределения Бернулли. Достаточное условие минимаксности оценки через последовательность вероятностных мер. Пример применения критерия для выборки из нормального распределения с неизвестным математическим ожиданием.

'''Лекция 6''' (02.03.2018). Разбор домашнего задания 1.

'''Лекция 7''' (09.03.2018). Достаточное условие минимума многомерной функции. Оптимальные оценки. Достаточные статистики и их смысл. Теорема Колмогорова-Блэкуэлла-Рао в одномерном и многомерном случаях. Достаточное условие оптимальности оценки. Полные статистики. Теорема об оптимальной оценке. Пример вычисления полной и достатоной статистики для распределения Бернулли. Критерий факторизации Неймана-Фишера в одномерном дискретном случае. Абсолютная непрерывность одной вероятностной меры относительно другой, примеры. Теорема Радона-Никодима (б/д). Производная Радона-Никодима. Пересчёт условных математических ожиданий.

'''Лекция 8''' (16.03.2018). Доказательство критерия факторизации Неймана-Фишера в непрерывном случае. Пример применения критерия: оптимальная оценка верхней границы в равномерном распределении. Вычисление условного математического ожидания с помощью полных достаточных статистик. Экспоненциальное семейство распределений. Теорема об экспоненциальном семействе. Теорема единственности аналитической функции комплексной переменной (формулировка и идея доказательства). Пример применения теоремы: оптимальные оценки для нормального распределения.

'''Лекция 9''' (09.04.2018). Линейная регрессия: определение, примеры с оценкой параметров нормального распределения и оценка начального положения и скорости тела, движущегося по прямой без ускорения. Оценка по методу наименьших квадратов. Свойства оценки МНК: замкнутая формула, матожидание и дисперсия, оптимальность в классе линейных несмещённых оценкой. Гауссовская линейная регрессия, полная и достаточная статистика для её параметров.

'''Лекция 10''' (16.04.2018). Завершение доказательства утверждения про полные и достаточные статистики для параметров линейной регрессии. Распределение хи-квадрат. Теорема об ортогональных разложениях. Доверительные интервалы и области. Доверительный интервал для σ^2. Распределения Стьюдента и Фишера. Доверительный интервал для компоненты вектора θ и доверительная область для вектора θ. Гипотезы и методология проверки гипотез. Критерии. Ошибки первого и второго рода. Функция мощности. Асимптотические критерии.

'''Лекция 11''' (23.04.2018) Правила принятия критерия, меры качества: уровень значимости, размер критерия. Несмещённость и состоятельность критериев. Сравнение критериев по мощности и равномерно наиболее мощный критерий. Простые гипотезы. Лемма Неймана-Пирсона и её доказательство. Несмещённость критерия из леммы Неймана-Пирсона. Семейство с монотонным отношением правдоподобия по некоторой статистике. Теорема о монотонном отношении правдоподобия. Примеры её применения.

'''Лекция 12''' (14.05.2018).

'''Лекция 13''' (21.05.2018). Параметрический критерий хи-квадрат. Условия регулярности для данного критерия. Доказательство критерия.

'''Лекция 14''' (28.05.2018). Эмпирическая функция распределения. Теорема Гливенко-Кантелли и её доказательство. Эмпирическая вероятностная мера и контрпример к попытке обобщения теоремы Гливенко-Кантелли. Теорема Колмогорова (формулировка) и распределение Колмогорова. Доказательство первой части теоремы Колмогорова. Критерий Колмогорова и его свойства. Идея доказательства второй части теоремы Колмогорова. Случайное блуждание, винеровский процесс и броуновский мост.

'''Лекция 15''' (04.06.2018). Метрическое пространство. Борелевская сигма-алгебра на метрическом пространстве. Слабая сходимость вероятностных мер. Теорема Александрова. Цилиндрические сигма-алгебры на пространстве действительнозначных функций на [0, 1]. Почему необходимо сужать пространство до пространства непрерывных действительнозначных функций на [0, 1]. Равенство борелевской и цилиндрической сигма-алгебр для С[0, 1]. Сходимость случайных процессов по распределению. Теорема о наследовании сходимости для случайных процессов. Принцип инвариантности Донскера-Прохорова (без доказательства). Применение принципа инвариантности для доказательства теоремы Колмогорова. Броуновский мост.

== Домашние задания ==

=== ДГМС ===
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! ДЗ !! Тема || Дедлайн || Результаты
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/8f2i7qq4t3d8fv4/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_1_%D0%9C%D0%A1.pdf?dl=0 ДЗ 1] || Свойства оценок || 2 марта || [https://www.dropbox.com/s/gtic07b3hcm8n0n/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97.pdf?dl=0 Ссылка]
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/6dlo1dbn8jgz5if/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_2_%D0%9C%D0%A1.pdf?dl=0 ДЗ 2] || Оптимальные, байесовские и минимаксные оценки || 14 мая || [https://www.dropbox.com/s/27wfiolb5ogz6p4/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97_2.pdf?dl=0 Ссылка]
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/sl0bicqlruqgycd/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_3_%D0%9C%D0%A1.pdf?dl=0 ДЗ 3] || Проверка гипотез и доверительное оценивание || 15 июня || [https://www.dropbox.com/s/wekkhw0dw6i1wsv/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97.pdf?dl=0 Ссылка]
|}

=== ДГТВ ===
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! ДЗ !! Тема || Дедлайн || Результаты
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/utmned5dp3bpdxf/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_1_%D0%A2%D0%92.pdf?dl=0 ДЗ 1] || Простейшее случайное блуждание || 27 февраля || [https://www.dropbox.com/s/srj22xl1615uz4g/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97.pdf?dl=0 Ссылка]
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/j6mcr51jdtau2md/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_2_%D0%A2%D0%92.pdf?dl=0 ДЗ 2] || Ветвящиеся процессы || 20 марта || [https://www.dropbox.com/s/wiagblqlkqtbmd9/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97_2.pdf?dl=0 Ссылка]
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/iovewly0pfstlgx/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_3_%D0%A2%D0%92.pdf?dl=0 ДЗ 3] || Случайные графы || 23 апреля || [https://www.dropbox.com/s/q65j4qc0cd966wb/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97_3.pdf?dl=0 Ссылка]
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/nf86hbmwbhiv0y9/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_4_%D0%A2%D0%92.pdf?dl=0 ДЗ 4] || Мартингалы и пуассоновский процесс || 4 июня || [https://www.dropbox.com/s/va07nnhdvb6ea64/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97_%D0%A2%D0%92_2018.pdf?dl=0 Ссылка]
|}

== Экзамены ==
'''Формат экзамена:''' студент выбирает билет из списка вопросов, после чего готовится и устно рассказывает его преподавателю.

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Факультатив !! Время проведения !! Аудитория !! Список вопросов к зкзамену
|-
|| ДГТВ || 23 июня || TBA || [https://www.dropbox.com/s/ycm81g4ch4icc5w/%D0%92%D0%BE%D0%BF%D1%80%D0%BE%D1%81%D1%8B_%D0%BF%D0%BE_%D1%84%D0%B0%D0%BA%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%B2%D1%83_%D0%94%D0%93%D0%A2%D0%92_2018.pdf?dl=0 Ссылка]
|-
|| ДГМС || 20 июня || TBA || [https://www.dropbox.com/s/77sy32vke15c5sj/%D0%92%D0%BE%D0%BF%D1%80%D0%BE%D1%81%D1%8B_%D0%BA_%D1%8D%D0%BA%D0%B7%D0%B0%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%83_%D0%94%D0%BE%D0%BF_%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D1%8B_%D0%9C%D0%A1.pdf?dl=0 Ссылка]
|}

== Список литературы ==
=== ДГТВ ===
* [https://www.dropbox.com/sh/5lxaheg89isd6h9/AABifvMGLQPmLLzHOiqfaTOLa?dl=0&preview=probability-theory_16-17_2course_raidboss.pdf Конспекты прошлого года]
* Ширяев А. Н. Вероятность
* Bollobás B. Random Graphs
* Janson S., Luczak T., Rucinski A. Random Graphs

=== ДГМС ===
* Боровков А.А. Математическая статистика
* Леман Э. Проверка статистических гипотез

== Ссылки прошлых лет ==
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%94%D0%BE%D0%BF%D0%BE%D0%BB%D0%BD%D0%B8%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D1%8B_%D1%82%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%B8_%D0%B2%D0%B5%D1%80%D0%BE%D1%8F%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%B9_(%D1%84%D0%B0%D0%BA%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%B2,_2017) Дополнительные главы теории вероятностей, 2017]

Дополнительные главы теории вероятностей и математической статистики (факультативы)

2018-06-16T12:37:28Z

Knkeer: /* ДГМС */

== Организационные моменты ==
Оба факультатива читает [https://www.hse.ru/org/persons/161322763 Шабанов Дмитрий Александрович].

'''Пререквизиты:''' знание теории вероятностей/математической статистики (в качестве ориентира можно взять программу пилотного потока).

=== Программы курсов ===
'''Предупреждение:''' программы примерные и могут корректироваться в зависимости от успеваемости студентов.

[https://www.dropbox.com/s/icupaq9hoqfnha0/%D0%94%D0%93%D0%A2%D0%92_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B0.pdf?dl=0 Программа факультатива "Дополнительные главы теории вероятностей"]

[https://www.dropbox.com/s/vc9i97574aev0p7/%D0%94%D0%93%D0%9C%D0%A1_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B0.pdf?dl=0 Программа факультатива "Дополнительные главы математической статистики"]

=== Время проведения ===
Небольшое уточнение: время проведения факультативов может измениться. Изменения будут внесены на страницу.
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Факультатив !! Время проведения
|-
|| ДГТВ || вторник, 15:10-18:00
|-
|| ДГМС || пятница, 15:10-18:10
|}

=== Устройство курсов ===
Каждую неделю читаются лекции на полторы-две пары, семинаров не предусмотрено. Эпизодически выдаются домашние задания на 8-10 задач, которые сдаются лектору и разбираются на лекциях.

== Краткое содержание лекций ==

=== ДГМС ===
'''Уточнение:''' Конспекты лекций можно найти [https://www.dropbox.com/s/lmigx644kwepz1r/%D0%9B%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D0%B8%20%D0%BF%D0%BE%20%D0%94%D0%93%D0%9C%D0%A1.pdf?dl=1 здесь].

'''Лекция 1''' (19.01.2018). Задача математической статистики в общем случае. Примеры: проверка гипотез, точечное и интервальное оценивание параметров, проверка независимости и одинаковой распределённости. Оценки и их свойства: несмещённость, состоятельность, сильная состоятельность, асимптотическая нормальность. Общая идея построения оценок. Эмпирическая функция распределения. L- и M-оценки. Метод моментов, его сильная состоятельность и асимптотическая нормальность. Метод выборочных квантилей и его асимптотическая нормальность. Выборочная медиана.

'''Лекция 2''' (26.01.2018). Основные методы сравнения оценок. Равномерный подход. Байесовский подход и однорукий бандит. Мнимаксный подход. Их связь. Асимптотический подход. Условия регулярности. Неравенство Рао-Крамера. Информация Фишера и её свойства. Матричное неравенство Коши-Буняковского-Шварца. Многомерное неравенство Рао-Крамера.

'''Лекция 3''' (02.02.2018). Функция правдоподобия. Оценка по методу максимального правдоподобия, примеры. Условия регулярности. Экстремальное свойство правдоподобия. Состоятельность оценки максимального правдоподобия при конечном наборе параметров. Состоятельность решения уравнения правдоподобия и проблемы, связанные с этой теоремой. Асимптотическая нормальность решения уравнения правдоподобия. Теорема Бахадура (формулировка) и пример, в котором ограничение асимптотической дисперсии выполнено не везде.

'''Лекция 4''' (09.02.2018). Теорема Бахадура (доказательство). Условия регулярности для её выполнения. Равномерная интегрируемость случайных величин. Асимптотическая эффективность оценки. Асимптотическая эффективность оценки максимального правдоподобия. Критерий эффективности оценки и оценки максимального правдоподобия. Априорная и апостериорная плотность распределения параметра. Байесовская оценка параметра. Теорема о наилучшем квадратичном прогнозе.

'''Лекция 5''' (16.02.2018). Теорема о наилучшей оценке в байесовском подходе. Примеры нахождения байесовской оценки для выборки из равномерного распределения с неизвестной верхней границей. Минимаксный подход. Достаточное условие минимаксности оценки. Достаточное условие минимаксности байесовской оценки. Примеры нахождения минимаксных оценок для выборок из распределения Бернулли. Достаточное условие минимаксности оценки через последовательность вероятностных мер. Пример применения критерия для выборки из нормального распределения с неизвестным математическим ожиданием.

'''Лекция 6''' (02.03.2018). Разбор домашнего задания 1.

'''Лекция 7''' (09.03.2018). Достаточное условие минимума многомерной функции. Оптимальные оценки. Достаточные статистики и их смысл. Теорема Колмогорова-Блэкуэлла-Рао в одномерном и многомерном случаях. Достаточное условие оптимальности оценки. Полные статистики. Теорема об оптимальной оценке. Пример вычисления полной и достатоной статистики для распределения Бернулли. Критерий факторизации Неймана-Фишера в одномерном дискретном случае. Абсолютная непрерывность одной вероятностной меры относительно другой, примеры. Теорема Радона-Никодима (б/д). Производная Радона-Никодима. Пересчёт условных математических ожиданий.

'''Лекция 8''' (16.03.2018). Доказательство критерия факторизации Неймана-Фишера в непрерывном случае. Пример применения критерия: оптимальная оценка верхней границы в равномерном распределении. Вычисление условного математического ожидания с помощью полных достаточных статистик. Экспоненциальное семейство распределений. Теорема об экспоненциальном семействе. Теорема единственности аналитической функции комплексной переменной (формулировка и идея доказательства). Пример применения теоремы: оптимальные оценки для нормального распределения.

'''Лекция 9''' (09.04.2018). Линейная регрессия: определение, примеры с оценкой параметров нормального распределения и оценка начального положения и скорости тела, движущегося по прямой без ускорения. Оценка по методу наименьших квадратов. Свойства оценки МНК: замкнутая формула, матожидание и дисперсия, оптимальность в классе линейных несмещённых оценкой. Гауссовская линейная регрессия, полная и достаточная статистика для её параметров.

'''Лекция 10''' (16.04.2018). Завершение доказательства утверждения про полные и достаточные статистики для параметров линейной регрессии. Распределение хи-квадрат. Теорема об ортогональных разложениях. Доверительные интервалы и области. Доверительный интервал для σ^2. Распределения Стьюдента и Фишера. Доверительный интервал для компоненты вектора θ и доверительная область для вектора θ. Гипотезы и методология проверки гипотез. Критерии. Ошибки первого и второго рода. Функция мощности. Асимптотические критерии.

'''Лекция 11''' (23.04.2018) Правила принятия критерия, меры качества: уровень значимости, размер критерия. Несмещённость и состоятельность критериев. Сравнение критериев по мощности и равномерно наиболее мощный критерий. Простые гипотезы. Лемма Неймана-Пирсона и её доказательство. Несмещённость критерия из леммы Неймана-Пирсона. Семейство с монотонным отношением правдоподобия по некоторой статистике. Теорема о монотонном отношении правдоподобия. Примеры её применения.

'''Лекция 12''' (14.05.2018).

'''Лекция 13''' (21.05.2018). Параметрический критерий хи-квадрат. Условия регулярности для данного критерия. Доказательство критерия.

'''Лекция 14''' (28.05.2018). Эмпирическая функция распределения. Теорема Гливенко-Кантелли и её доказательство. Эмпирическая вероятностная мера и контрпример к попытке обобщения теоремы Гливенко-Кантелли. Теорема Колмогорова (формулировка) и распределение Колмогорова. Доказательство первой части теоремы Колмогорова. Критерий Колмогорова и его свойства. Идея доказательства второй части теоремы Колмогорова. Случайное блуждание, винеровский процесс и броуновский мост.

'''Лекция 15''' (04.06.2018). Метрическое пространство. Борелевская сигма-алгебра на метрическом пространстве. Слабая сходимость вероятностных мер. Теорема Александрова. Цилиндрические сигма-алгебры на пространстве действительнозначных функций на [0, 1]. Почему необходимо сужать пространство до пространства непрерывных действительнозначных функций на [0, 1]. Равенство борелевской и цилиндрической сигма-алгебр для С[0, 1]. Сходимость случайных процессов по распределению. Теорема о наследовании сходимости для случайных процессов. Принцип инвариантности Донскера-Прохорова (без доказательства). Применение принципа инвариантности для доказательства теоремы Колмогорова. Броуновский мост.

== Домашние задания ==

=== ДГМС ===
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! ДЗ !! Тема || Дедлайн || Результаты
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/8f2i7qq4t3d8fv4/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_1_%D0%9C%D0%A1.pdf?dl=0 ДЗ 1] || Свойства оценок || 2 марта || [https://www.dropbox.com/s/gtic07b3hcm8n0n/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97.pdf?dl=0 Ссылка]
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/6dlo1dbn8jgz5if/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_2_%D0%9C%D0%A1.pdf?dl=0 ДЗ 2] || Оптимальные, байесовские и минимаксные оценки || 14 мая || [https://www.dropbox.com/s/27wfiolb5ogz6p4/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97_2.pdf?dl=0 Ссылка]
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/sl0bicqlruqgycd/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_3_%D0%9C%D0%A1.pdf?dl=0 ДЗ 3] || Проверка гипотез и доверительное оценивание || 15 июня || [https://www.dropbox.com/s/wekkhw0dw6i1wsv/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97.pdf?dl=0 Ссылка]
|}

=== ДГТВ ===
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! ДЗ !! Тема || Дедлайн || Результаты
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/utmned5dp3bpdxf/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_1_%D0%A2%D0%92.pdf?dl=0 ДЗ 1] || Простейшее случайное блуждание || 27 февраля || [https://www.dropbox.com/s/srj22xl1615uz4g/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97.pdf?dl=0 Ссылка]
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/j6mcr51jdtau2md/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_2_%D0%A2%D0%92.pdf?dl=0 ДЗ 2] || Ветвящиеся процессы || 20 марта || [https://www.dropbox.com/s/wiagblqlkqtbmd9/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97_2.pdf?dl=0 Ссылка]
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/iovewly0pfstlgx/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_3_%D0%A2%D0%92.pdf?dl=0 ДЗ 3] || Случайные графы || 23 апреля || [https://www.dropbox.com/s/q65j4qc0cd966wb/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97_3.pdf?dl=0 Ссылка]
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/nf86hbmwbhiv0y9/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_4_%D0%A2%D0%92.pdf?dl=0 ДЗ 4] || Мартингалы и пуассоновский процесс || 4 июня || [https://www.dropbox.com/s/va07nnhdvb6ea64/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97_%D0%A2%D0%92_2018.pdf?dl=0 Ссылка]
|}

== Экзамены ==
'''Формат экзамена:''' студент выбирает билет из списка вопросов, после чего готовится и устно рассказывает его преподавателю.

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Факультатив !! Время проведения !! Аудитория !! Список вопросов к зкзамену
|-
|| ДГТВ || 23 июня || TBA || TBA
|-
|| ДГМС || 21 июня || TBA || [https://www.dropbox.com/s/77sy32vke15c5sj/%D0%92%D0%BE%D0%BF%D1%80%D0%BE%D1%81%D1%8B_%D0%BA_%D1%8D%D0%BA%D0%B7%D0%B0%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%83_%D0%94%D0%BE%D0%BF_%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D1%8B_%D0%9C%D0%A1.pdf?dl=0 Ссылка]
|}

== Список литературы ==
=== ДГТВ ===
* [https://www.dropbox.com/sh/5lxaheg89isd6h9/AABifvMGLQPmLLzHOiqfaTOLa?dl=0&preview=probability-theory_16-17_2course_raidboss.pdf Конспекты прошлого года]
* Ширяев А. Н. Вероятность
* Bollobás B. Random Graphs
* Janson S., Luczak T., Rucinski A. Random Graphs

=== ДГМС ===
* Боровков А.А. Математическая статистика
* Леман Э. Проверка статистических гипотез

== Ссылки прошлых лет ==
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%94%D0%BE%D0%BF%D0%BE%D0%BB%D0%BD%D0%B8%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D1%8B_%D1%82%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%B8_%D0%B2%D0%B5%D1%80%D0%BE%D1%8F%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%B9_(%D1%84%D0%B0%D0%BA%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%B2,_2017) Дополнительные главы теории вероятностей, 2017]

Дополнительные главы теории вероятностей и математической статистики (факультативы)

2018-06-10T00:13:14Z

Knkeer: /* Экзамены */

== Организационные моменты ==
Оба факультатива читает [https://www.hse.ru/org/persons/161322763 Шабанов Дмитрий Александрович].

'''Пререквизиты:''' знание теории вероятностей/математической статистики (в качестве ориентира можно взять программу пилотного потока).

=== Программы курсов ===
'''Предупреждение:''' программы примерные и могут корректироваться в зависимости от успеваемости студентов.

[https://www.dropbox.com/s/icupaq9hoqfnha0/%D0%94%D0%93%D0%A2%D0%92_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B0.pdf?dl=0 Программа факультатива "Дополнительные главы теории вероятностей"]

[https://www.dropbox.com/s/vc9i97574aev0p7/%D0%94%D0%93%D0%9C%D0%A1_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B0.pdf?dl=0 Программа факультатива "Дополнительные главы математической статистики"]

=== Время проведения ===
Небольшое уточнение: время проведения факультативов может измениться. Изменения будут внесены на страницу.
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Факультатив !! Время проведения
|-
|| ДГТВ || вторник, 15:10-18:00
|-
|| ДГМС || пятница, 15:10-18:10
|}

=== Устройство курсов ===
Каждую неделю читаются лекции на полторы-две пары, семинаров не предусмотрено. Эпизодически выдаются домашние задания на 8-10 задач, которые сдаются лектору и разбираются на лекциях.

== Краткое содержание лекций ==

=== ДГМС ===
'''Уточнение:''' Конспекты лекций можно найти [https://www.dropbox.com/s/lmigx644kwepz1r/%D0%9B%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D0%B8%20%D0%BF%D0%BE%20%D0%94%D0%93%D0%9C%D0%A1.pdf?dl=1 здесь].

'''Лекция 1''' (19.01.2018). Задача математической статистики в общем случае. Примеры: проверка гипотез, точечное и интервальное оценивание параметров, проверка независимости и одинаковой распределённости. Оценки и их свойства: несмещённость, состоятельность, сильная состоятельность, асимптотическая нормальность. Общая идея построения оценок. Эмпирическая функция распределения. L- и M-оценки. Метод моментов, его сильная состоятельность и асимптотическая нормальность. Метод выборочных квантилей и его асимптотическая нормальность. Выборочная медиана.

'''Лекция 2''' (26.01.2018). Основные методы сравнения оценок. Равномерный подход. Байесовский подход и однорукий бандит. Мнимаксный подход. Их связь. Асимптотический подход. Условия регулярности. Неравенство Рао-Крамера. Информация Фишера и её свойства. Матричное неравенство Коши-Буняковского-Шварца. Многомерное неравенство Рао-Крамера.

'''Лекция 3''' (02.02.2018). Функция правдоподобия. Оценка по методу максимального правдоподобия, примеры. Условия регулярности. Экстремальное свойство правдоподобия. Состоятельность оценки максимального правдоподобия при конечном наборе параметров. Состоятельность решения уравнения правдоподобия и проблемы, связанные с этой теоремой. Асимптотическая нормальность решения уравнения правдоподобия. Теорема Бахадура (формулировка) и пример, в котором ограничение асимптотической дисперсии выполнено не везде.

'''Лекция 4''' (09.02.2018). Теорема Бахадура (доказательство). Условия регулярности для её выполнения. Равномерная интегрируемость случайных величин. Асимптотическая эффективность оценки. Асимптотическая эффективность оценки максимального правдоподобия. Критерий эффективности оценки и оценки максимального правдоподобия. Априорная и апостериорная плотность распределения параметра. Байесовская оценка параметра. Теорема о наилучшем квадратичном прогнозе.

'''Лекция 5''' (16.02.2018). Теорема о наилучшей оценке в байесовском подходе. Примеры нахождения байесовской оценки для выборки из равномерного распределения с неизвестной верхней границей. Минимаксный подход. Достаточное условие минимаксности оценки. Достаточное условие минимаксности байесовской оценки. Примеры нахождения минимаксных оценок для выборок из распределения Бернулли. Достаточное условие минимаксности оценки через последовательность вероятностных мер. Пример применения критерия для выборки из нормального распределения с неизвестным математическим ожиданием.

'''Лекция 6''' (02.03.2018). Разбор домашнего задания 1.

'''Лекция 7''' (09.03.2018). Достаточное условие минимума многомерной функции. Оптимальные оценки. Достаточные статистики и их смысл. Теорема Колмогорова-Блэкуэлла-Рао в одномерном и многомерном случаях. Достаточное условие оптимальности оценки. Полные статистики. Теорема об оптимальной оценке. Пример вычисления полной и достатоной статистики для распределения Бернулли. Критерий факторизации Неймана-Фишера в одномерном дискретном случае. Абсолютная непрерывность одной вероятностной меры относительно другой, примеры. Теорема Радона-Никодима (б/д). Производная Радона-Никодима. Пересчёт условных математических ожиданий.

'''Лекция 8''' (16.03.2018). Доказательство критерия факторизации Неймана-Фишера в непрерывном случае. Пример применения критерия: оптимальная оценка верхней границы в равномерном распределении. Вычисление условного математического ожидания с помощью полных достаточных статистик. Экспоненциальное семейство распределений. Теорема об экспоненциальном семействе. Теорема единственности аналитической функции комплексной переменной (формулировка и идея доказательства). Пример применения теоремы: оптимальные оценки для нормального распределения.

'''Лекция 9''' (09.04.2018). Линейная регрессия: определение, примеры с оценкой параметров нормального распределения и оценка начального положения и скорости тела, движущегося по прямой без ускорения. Оценка по методу наименьших квадратов. Свойства оценки МНК: замкнутая формула, матожидание и дисперсия, оптимальность в классе линейных несмещённых оценкой. Гауссовская линейная регрессия, полная и достаточная статистика для её параметров.

'''Лекция 10''' (16.04.2018). Завершение доказательства утверждения про полные и достаточные статистики для параметров линейной регрессии. Распределение хи-квадрат. Теорема об ортогональных разложениях. Доверительные интервалы и области. Доверительный интервал для σ^2. Распределения Стьюдента и Фишера. Доверительный интервал для компоненты вектора θ и доверительная область для вектора θ. Гипотезы и методология проверки гипотез. Критерии. Ошибки первого и второго рода. Функция мощности. Асимптотические критерии.

'''Лекция 11''' (23.04.2018) Правила принятия критерия, меры качества: уровень значимости, размер критерия. Несмещённость и состоятельность критериев. Сравнение критериев по мощности и равномерно наиболее мощный критерий. Простые гипотезы. Лемма Неймана-Пирсона и её доказательство. Несмещённость критерия из леммы Неймана-Пирсона. Семейство с монотонным отношением правдоподобия по некоторой статистике. Теорема о монотонном отношении правдоподобия. Примеры её применения.

'''Лекция 12''' (14.05.2018).

'''Лекция 13''' (21.05.2018). Параметрический критерий хи-квадрат. Условия регулярности для данного критерия. Доказательство критерия.

'''Лекция 14''' (28.05.2018). Эмпирическая функция распределения. Теорема Гливенко-Кантелли и её доказательство. Эмпирическая вероятностная мера и контрпример к попытке обобщения теоремы Гливенко-Кантелли. Теорема Колмогорова (формулировка) и распределение Колмогорова. Доказательство первой части теоремы Колмогорова. Критерий Колмогорова и его свойства. Идея доказательства второй части теоремы Колмогорова. Случайное блуждание, винеровский процесс и броуновский мост.

'''Лекция 15''' (04.06.2018). Метрическое пространство. Борелевская сигма-алгебра на метрическом пространстве. Слабая сходимость вероятностных мер. Теорема Александрова. Цилиндрические сигма-алгебры на пространстве действительнозначных функций на [0, 1]. Почему необходимо сужать пространство до пространства непрерывных действительнозначных функций на [0, 1]. Равенство борелевской и цилиндрической сигма-алгебр для С[0, 1]. Сходимость случайных процессов по распределению. Теорема о наследовании сходимости для случайных процессов. Принцип инвариантности Донскера-Прохорова (без доказательства). Применение принципа инвариантности для доказательства теоремы Колмогорова. Броуновский мост.

== Домашние задания ==

=== ДГМС ===
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! ДЗ !! Тема || Дедлайн || Результаты
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/8f2i7qq4t3d8fv4/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_1_%D0%9C%D0%A1.pdf?dl=0 ДЗ 1] || Свойства оценок || 2 марта || [https://www.dropbox.com/s/gtic07b3hcm8n0n/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97.pdf?dl=0 Ссылка]
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/6dlo1dbn8jgz5if/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_2_%D0%9C%D0%A1.pdf?dl=0 ДЗ 2] || Оптимальные, байесовские и минимаксные оценки || 14 мая || [https://www.dropbox.com/s/27wfiolb5ogz6p4/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97_2.pdf?dl=0 Ссылка]
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/sl0bicqlruqgycd/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_3_%D0%9C%D0%A1.pdf?dl=0 ДЗ 3] || Проверка гипотез и доверительное оценивание || 11 июня || TBA
|}

=== ДГТВ ===
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! ДЗ !! Тема || Дедлайн || Результаты
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/utmned5dp3bpdxf/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_1_%D0%A2%D0%92.pdf?dl=0 ДЗ 1] || Простейшее случайное блуждание || 27 февраля || [https://www.dropbox.com/s/srj22xl1615uz4g/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97.pdf?dl=0 Ссылка]
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/j6mcr51jdtau2md/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_2_%D0%A2%D0%92.pdf?dl=0 ДЗ 2] || Ветвящиеся процессы || 20 марта || [https://www.dropbox.com/s/wiagblqlkqtbmd9/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97_2.pdf?dl=0 Ссылка]
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/iovewly0pfstlgx/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_3_%D0%A2%D0%92.pdf?dl=0 ДЗ 3] || Случайные графы || 23 апреля || [https://www.dropbox.com/s/q65j4qc0cd966wb/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97_3.pdf?dl=0 Ссылка]
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/nf86hbmwbhiv0y9/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_4_%D0%A2%D0%92.pdf?dl=0 ДЗ 4] || Мартингалы и пуассоновский процесс || 4 июня || [https://www.dropbox.com/s/va07nnhdvb6ea64/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97_%D0%A2%D0%92_2018.pdf?dl=0 Ссылка]
|}

== Экзамены ==
'''Формат экзамена:''' студент выбирает билет из списка вопросов, после чего готовится и устно рассказывает его преподавателю.

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Факультатив !! Время проведения !! Аудитория !! Список вопросов к зкзамену
|-
|| ДГТВ || 23 июня || TBA || TBA
|-
|| ДГМС || 21 июня || TBA || [https://www.dropbox.com/s/77sy32vke15c5sj/%D0%92%D0%BE%D0%BF%D1%80%D0%BE%D1%81%D1%8B_%D0%BA_%D1%8D%D0%BA%D0%B7%D0%B0%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%83_%D0%94%D0%BE%D0%BF_%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D1%8B_%D0%9C%D0%A1.pdf?dl=0 Ссылка]
|}

== Список литературы ==
=== ДГТВ ===
* [https://www.dropbox.com/sh/5lxaheg89isd6h9/AABifvMGLQPmLLzHOiqfaTOLa?dl=0&preview=probability-theory_16-17_2course_raidboss.pdf Конспекты прошлого года]
* Ширяев А. Н. Вероятность
* Bollobás B. Random Graphs
* Janson S., Luczak T., Rucinski A. Random Graphs

=== ДГМС ===
* Боровков А.А. Математическая статистика
* Леман Э. Проверка статистических гипотез

== Ссылки прошлых лет ==
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%94%D0%BE%D0%BF%D0%BE%D0%BB%D0%BD%D0%B8%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D1%8B_%D1%82%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%B8_%D0%B2%D0%B5%D1%80%D0%BE%D1%8F%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%B9_(%D1%84%D0%B0%D0%BA%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%B2,_2017) Дополнительные главы теории вероятностей, 2017]

Дополнительные главы теории вероятностей и математической статистики (факультативы)

2018-06-10T00:09:01Z

Knkeer: /* ДГТВ */

== Организационные моменты ==
Оба факультатива читает [https://www.hse.ru/org/persons/161322763 Шабанов Дмитрий Александрович].

'''Пререквизиты:''' знание теории вероятностей/математической статистики (в качестве ориентира можно взять программу пилотного потока).

=== Программы курсов ===
'''Предупреждение:''' программы примерные и могут корректироваться в зависимости от успеваемости студентов.

[https://www.dropbox.com/s/icupaq9hoqfnha0/%D0%94%D0%93%D0%A2%D0%92_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B0.pdf?dl=0 Программа факультатива "Дополнительные главы теории вероятностей"]

[https://www.dropbox.com/s/vc9i97574aev0p7/%D0%94%D0%93%D0%9C%D0%A1_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B0.pdf?dl=0 Программа факультатива "Дополнительные главы математической статистики"]

=== Время проведения ===
Небольшое уточнение: время проведения факультативов может измениться. Изменения будут внесены на страницу.
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Факультатив !! Время проведения
|-
|| ДГТВ || вторник, 15:10-18:00
|-
|| ДГМС || пятница, 15:10-18:10
|}

=== Устройство курсов ===
Каждую неделю читаются лекции на полторы-две пары, семинаров не предусмотрено. Эпизодически выдаются домашние задания на 8-10 задач, которые сдаются лектору и разбираются на лекциях.

== Краткое содержание лекций ==

=== ДГМС ===
'''Уточнение:''' Конспекты лекций можно найти [https://www.dropbox.com/s/lmigx644kwepz1r/%D0%9B%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D0%B8%20%D0%BF%D0%BE%20%D0%94%D0%93%D0%9C%D0%A1.pdf?dl=1 здесь].

'''Лекция 1''' (19.01.2018). Задача математической статистики в общем случае. Примеры: проверка гипотез, точечное и интервальное оценивание параметров, проверка независимости и одинаковой распределённости. Оценки и их свойства: несмещённость, состоятельность, сильная состоятельность, асимптотическая нормальность. Общая идея построения оценок. Эмпирическая функция распределения. L- и M-оценки. Метод моментов, его сильная состоятельность и асимптотическая нормальность. Метод выборочных квантилей и его асимптотическая нормальность. Выборочная медиана.

'''Лекция 2''' (26.01.2018). Основные методы сравнения оценок. Равномерный подход. Байесовский подход и однорукий бандит. Мнимаксный подход. Их связь. Асимптотический подход. Условия регулярности. Неравенство Рао-Крамера. Информация Фишера и её свойства. Матричное неравенство Коши-Буняковского-Шварца. Многомерное неравенство Рао-Крамера.

'''Лекция 3''' (02.02.2018). Функция правдоподобия. Оценка по методу максимального правдоподобия, примеры. Условия регулярности. Экстремальное свойство правдоподобия. Состоятельность оценки максимального правдоподобия при конечном наборе параметров. Состоятельность решения уравнения правдоподобия и проблемы, связанные с этой теоремой. Асимптотическая нормальность решения уравнения правдоподобия. Теорема Бахадура (формулировка) и пример, в котором ограничение асимптотической дисперсии выполнено не везде.

'''Лекция 4''' (09.02.2018). Теорема Бахадура (доказательство). Условия регулярности для её выполнения. Равномерная интегрируемость случайных величин. Асимптотическая эффективность оценки. Асимптотическая эффективность оценки максимального правдоподобия. Критерий эффективности оценки и оценки максимального правдоподобия. Априорная и апостериорная плотность распределения параметра. Байесовская оценка параметра. Теорема о наилучшем квадратичном прогнозе.

'''Лекция 5''' (16.02.2018). Теорема о наилучшей оценке в байесовском подходе. Примеры нахождения байесовской оценки для выборки из равномерного распределения с неизвестной верхней границей. Минимаксный подход. Достаточное условие минимаксности оценки. Достаточное условие минимаксности байесовской оценки. Примеры нахождения минимаксных оценок для выборок из распределения Бернулли. Достаточное условие минимаксности оценки через последовательность вероятностных мер. Пример применения критерия для выборки из нормального распределения с неизвестным математическим ожиданием.

'''Лекция 6''' (02.03.2018). Разбор домашнего задания 1.

'''Лекция 7''' (09.03.2018). Достаточное условие минимума многомерной функции. Оптимальные оценки. Достаточные статистики и их смысл. Теорема Колмогорова-Блэкуэлла-Рао в одномерном и многомерном случаях. Достаточное условие оптимальности оценки. Полные статистики. Теорема об оптимальной оценке. Пример вычисления полной и достатоной статистики для распределения Бернулли. Критерий факторизации Неймана-Фишера в одномерном дискретном случае. Абсолютная непрерывность одной вероятностной меры относительно другой, примеры. Теорема Радона-Никодима (б/д). Производная Радона-Никодима. Пересчёт условных математических ожиданий.

'''Лекция 8''' (16.03.2018). Доказательство критерия факторизации Неймана-Фишера в непрерывном случае. Пример применения критерия: оптимальная оценка верхней границы в равномерном распределении. Вычисление условного математического ожидания с помощью полных достаточных статистик. Экспоненциальное семейство распределений. Теорема об экспоненциальном семействе. Теорема единственности аналитической функции комплексной переменной (формулировка и идея доказательства). Пример применения теоремы: оптимальные оценки для нормального распределения.

'''Лекция 9''' (09.04.2018). Линейная регрессия: определение, примеры с оценкой параметров нормального распределения и оценка начального положения и скорости тела, движущегося по прямой без ускорения. Оценка по методу наименьших квадратов. Свойства оценки МНК: замкнутая формула, матожидание и дисперсия, оптимальность в классе линейных несмещённых оценкой. Гауссовская линейная регрессия, полная и достаточная статистика для её параметров.

'''Лекция 10''' (16.04.2018). Завершение доказательства утверждения про полные и достаточные статистики для параметров линейной регрессии. Распределение хи-квадрат. Теорема об ортогональных разложениях. Доверительные интервалы и области. Доверительный интервал для σ^2. Распределения Стьюдента и Фишера. Доверительный интервал для компоненты вектора θ и доверительная область для вектора θ. Гипотезы и методология проверки гипотез. Критерии. Ошибки первого и второго рода. Функция мощности. Асимптотические критерии.

'''Лекция 11''' (23.04.2018) Правила принятия критерия, меры качества: уровень значимости, размер критерия. Несмещённость и состоятельность критериев. Сравнение критериев по мощности и равномерно наиболее мощный критерий. Простые гипотезы. Лемма Неймана-Пирсона и её доказательство. Несмещённость критерия из леммы Неймана-Пирсона. Семейство с монотонным отношением правдоподобия по некоторой статистике. Теорема о монотонном отношении правдоподобия. Примеры её применения.

'''Лекция 12''' (14.05.2018).

'''Лекция 13''' (21.05.2018). Параметрический критерий хи-квадрат. Условия регулярности для данного критерия. Доказательство критерия.

'''Лекция 14''' (28.05.2018). Эмпирическая функция распределения. Теорема Гливенко-Кантелли и её доказательство. Эмпирическая вероятностная мера и контрпример к попытке обобщения теоремы Гливенко-Кантелли. Теорема Колмогорова (формулировка) и распределение Колмогорова. Доказательство первой части теоремы Колмогорова. Критерий Колмогорова и его свойства. Идея доказательства второй части теоремы Колмогорова. Случайное блуждание, винеровский процесс и броуновский мост.

'''Лекция 15''' (04.06.2018). Метрическое пространство. Борелевская сигма-алгебра на метрическом пространстве. Слабая сходимость вероятностных мер. Теорема Александрова. Цилиндрические сигма-алгебры на пространстве действительнозначных функций на [0, 1]. Почему необходимо сужать пространство до пространства непрерывных действительнозначных функций на [0, 1]. Равенство борелевской и цилиндрической сигма-алгебр для С[0, 1]. Сходимость случайных процессов по распределению. Теорема о наследовании сходимости для случайных процессов. Принцип инвариантности Донскера-Прохорова (без доказательства). Применение принципа инвариантности для доказательства теоремы Колмогорова. Броуновский мост.

== Домашние задания ==

=== ДГМС ===
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! ДЗ !! Тема || Дедлайн || Результаты
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/8f2i7qq4t3d8fv4/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_1_%D0%9C%D0%A1.pdf?dl=0 ДЗ 1] || Свойства оценок || 2 марта || [https://www.dropbox.com/s/gtic07b3hcm8n0n/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97.pdf?dl=0 Ссылка]
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/6dlo1dbn8jgz5if/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_2_%D0%9C%D0%A1.pdf?dl=0 ДЗ 2] || Оптимальные, байесовские и минимаксные оценки || 14 мая || [https://www.dropbox.com/s/27wfiolb5ogz6p4/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97_2.pdf?dl=0 Ссылка]
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/sl0bicqlruqgycd/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_3_%D0%9C%D0%A1.pdf?dl=0 ДЗ 3] || Проверка гипотез и доверительное оценивание || 11 июня || TBA
|}

=== ДГТВ ===
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! ДЗ !! Тема || Дедлайн || Результаты
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/utmned5dp3bpdxf/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_1_%D0%A2%D0%92.pdf?dl=0 ДЗ 1] || Простейшее случайное блуждание || 27 февраля || [https://www.dropbox.com/s/srj22xl1615uz4g/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97.pdf?dl=0 Ссылка]
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/j6mcr51jdtau2md/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_2_%D0%A2%D0%92.pdf?dl=0 ДЗ 2] || Ветвящиеся процессы || 20 марта || [https://www.dropbox.com/s/wiagblqlkqtbmd9/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97_2.pdf?dl=0 Ссылка]
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/iovewly0pfstlgx/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_3_%D0%A2%D0%92.pdf?dl=0 ДЗ 3] || Случайные графы || 23 апреля || [https://www.dropbox.com/s/q65j4qc0cd966wb/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97_3.pdf?dl=0 Ссылка]
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/nf86hbmwbhiv0y9/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_4_%D0%A2%D0%92.pdf?dl=0 ДЗ 4] || Мартингалы и пуассоновский процесс || 4 июня || [https://www.dropbox.com/s/va07nnhdvb6ea64/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97_%D0%A2%D0%92_2018.pdf?dl=0 Ссылка]
|}

== Экзамены ==
На данный момент даты экзаменов не известны.

'''Список вопросов по ДГМС:''' [https://www.dropbox.com/s/77sy32vke15c5sj/%D0%92%D0%BE%D0%BF%D1%80%D0%BE%D1%81%D1%8B_%D0%BA_%D1%8D%D0%BA%D0%B7%D0%B0%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%83_%D0%94%D0%BE%D0%BF_%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D1%8B_%D0%9C%D0%A1.pdf?dl=0 Ссылка].

== Список литературы ==
=== ДГТВ ===
* [https://www.dropbox.com/sh/5lxaheg89isd6h9/AABifvMGLQPmLLzHOiqfaTOLa?dl=0&preview=probability-theory_16-17_2course_raidboss.pdf Конспекты прошлого года]
* Ширяев А. Н. Вероятность
* Bollobás B. Random Graphs
* Janson S., Luczak T., Rucinski A. Random Graphs

=== ДГМС ===
* Боровков А.А. Математическая статистика
* Леман Э. Проверка статистических гипотез

== Ссылки прошлых лет ==
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%94%D0%BE%D0%BF%D0%BE%D0%BB%D0%BD%D0%B8%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D1%8B_%D1%82%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%B8_%D0%B2%D0%B5%D1%80%D0%BE%D1%8F%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%B9_(%D1%84%D0%B0%D0%BA%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%B2,_2017) Дополнительные главы теории вероятностей, 2017]

Дополнительные главы теории вероятностей и математической статистики (факультативы)

2018-06-08T18:57:42Z

Knkeer:

== Организационные моменты ==
Оба факультатива читает [https://www.hse.ru/org/persons/161322763 Шабанов Дмитрий Александрович].

'''Пререквизиты:''' знание теории вероятностей/математической статистики (в качестве ориентира можно взять программу пилотного потока).

=== Программы курсов ===
'''Предупреждение:''' программы примерные и могут корректироваться в зависимости от успеваемости студентов.

[https://www.dropbox.com/s/icupaq9hoqfnha0/%D0%94%D0%93%D0%A2%D0%92_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B0.pdf?dl=0 Программа факультатива "Дополнительные главы теории вероятностей"]

[https://www.dropbox.com/s/vc9i97574aev0p7/%D0%94%D0%93%D0%9C%D0%A1_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B0.pdf?dl=0 Программа факультатива "Дополнительные главы математической статистики"]

=== Время проведения ===
Небольшое уточнение: время проведения факультативов может измениться. Изменения будут внесены на страницу.
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Факультатив !! Время проведения
|-
|| ДГТВ || вторник, 15:10-18:00
|-
|| ДГМС || пятница, 15:10-18:10
|}

=== Устройство курсов ===
Каждую неделю читаются лекции на полторы-две пары, семинаров не предусмотрено. Эпизодически выдаются домашние задания на 8-10 задач, которые сдаются лектору и разбираются на лекциях.

== Краткое содержание лекций ==

=== ДГМС ===
'''Уточнение:''' Конспекты лекций можно найти [https://www.dropbox.com/s/lmigx644kwepz1r/%D0%9B%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D0%B8%20%D0%BF%D0%BE%20%D0%94%D0%93%D0%9C%D0%A1.pdf?dl=1 здесь].

'''Лекция 1''' (19.01.2018). Задача математической статистики в общем случае. Примеры: проверка гипотез, точечное и интервальное оценивание параметров, проверка независимости и одинаковой распределённости. Оценки и их свойства: несмещённость, состоятельность, сильная состоятельность, асимптотическая нормальность. Общая идея построения оценок. Эмпирическая функция распределения. L- и M-оценки. Метод моментов, его сильная состоятельность и асимптотическая нормальность. Метод выборочных квантилей и его асимптотическая нормальность. Выборочная медиана.

'''Лекция 2''' (26.01.2018). Основные методы сравнения оценок. Равномерный подход. Байесовский подход и однорукий бандит. Мнимаксный подход. Их связь. Асимптотический подход. Условия регулярности. Неравенство Рао-Крамера. Информация Фишера и её свойства. Матричное неравенство Коши-Буняковского-Шварца. Многомерное неравенство Рао-Крамера.

'''Лекция 3''' (02.02.2018). Функция правдоподобия. Оценка по методу максимального правдоподобия, примеры. Условия регулярности. Экстремальное свойство правдоподобия. Состоятельность оценки максимального правдоподобия при конечном наборе параметров. Состоятельность решения уравнения правдоподобия и проблемы, связанные с этой теоремой. Асимптотическая нормальность решения уравнения правдоподобия. Теорема Бахадура (формулировка) и пример, в котором ограничение асимптотической дисперсии выполнено не везде.

'''Лекция 4''' (09.02.2018). Теорема Бахадура (доказательство). Условия регулярности для её выполнения. Равномерная интегрируемость случайных величин. Асимптотическая эффективность оценки. Асимптотическая эффективность оценки максимального правдоподобия. Критерий эффективности оценки и оценки максимального правдоподобия. Априорная и апостериорная плотность распределения параметра. Байесовская оценка параметра. Теорема о наилучшем квадратичном прогнозе.

'''Лекция 5''' (16.02.2018). Теорема о наилучшей оценке в байесовском подходе. Примеры нахождения байесовской оценки для выборки из равномерного распределения с неизвестной верхней границей. Минимаксный подход. Достаточное условие минимаксности оценки. Достаточное условие минимаксности байесовской оценки. Примеры нахождения минимаксных оценок для выборок из распределения Бернулли. Достаточное условие минимаксности оценки через последовательность вероятностных мер. Пример применения критерия для выборки из нормального распределения с неизвестным математическим ожиданием.

'''Лекция 6''' (02.03.2018). Разбор домашнего задания 1.

'''Лекция 7''' (09.03.2018). Достаточное условие минимума многомерной функции. Оптимальные оценки. Достаточные статистики и их смысл. Теорема Колмогорова-Блэкуэлла-Рао в одномерном и многомерном случаях. Достаточное условие оптимальности оценки. Полные статистики. Теорема об оптимальной оценке. Пример вычисления полной и достатоной статистики для распределения Бернулли. Критерий факторизации Неймана-Фишера в одномерном дискретном случае. Абсолютная непрерывность одной вероятностной меры относительно другой, примеры. Теорема Радона-Никодима (б/д). Производная Радона-Никодима. Пересчёт условных математических ожиданий.

'''Лекция 8''' (16.03.2018). Доказательство критерия факторизации Неймана-Фишера в непрерывном случае. Пример применения критерия: оптимальная оценка верхней границы в равномерном распределении. Вычисление условного математического ожидания с помощью полных достаточных статистик. Экспоненциальное семейство распределений. Теорема об экспоненциальном семействе. Теорема единственности аналитической функции комплексной переменной (формулировка и идея доказательства). Пример применения теоремы: оптимальные оценки для нормального распределения.

'''Лекция 9''' (09.04.2018). Линейная регрессия: определение, примеры с оценкой параметров нормального распределения и оценка начального положения и скорости тела, движущегося по прямой без ускорения. Оценка по методу наименьших квадратов. Свойства оценки МНК: замкнутая формула, матожидание и дисперсия, оптимальность в классе линейных несмещённых оценкой. Гауссовская линейная регрессия, полная и достаточная статистика для её параметров.

'''Лекция 10''' (16.04.2018). Завершение доказательства утверждения про полные и достаточные статистики для параметров линейной регрессии. Распределение хи-квадрат. Теорема об ортогональных разложениях. Доверительные интервалы и области. Доверительный интервал для σ^2. Распределения Стьюдента и Фишера. Доверительный интервал для компоненты вектора θ и доверительная область для вектора θ. Гипотезы и методология проверки гипотез. Критерии. Ошибки первого и второго рода. Функция мощности. Асимптотические критерии.

'''Лекция 11''' (23.04.2018) Правила принятия критерия, меры качества: уровень значимости, размер критерия. Несмещённость и состоятельность критериев. Сравнение критериев по мощности и равномерно наиболее мощный критерий. Простые гипотезы. Лемма Неймана-Пирсона и её доказательство. Несмещённость критерия из леммы Неймана-Пирсона. Семейство с монотонным отношением правдоподобия по некоторой статистике. Теорема о монотонном отношении правдоподобия. Примеры её применения.

'''Лекция 12''' (14.05.2018).

'''Лекция 13''' (21.05.2018). Параметрический критерий хи-квадрат. Условия регулярности для данного критерия. Доказательство критерия.

'''Лекция 14''' (28.05.2018). Эмпирическая функция распределения. Теорема Гливенко-Кантелли и её доказательство. Эмпирическая вероятностная мера и контрпример к попытке обобщения теоремы Гливенко-Кантелли. Теорема Колмогорова (формулировка) и распределение Колмогорова. Доказательство первой части теоремы Колмогорова. Критерий Колмогорова и его свойства. Идея доказательства второй части теоремы Колмогорова. Случайное блуждание, винеровский процесс и броуновский мост.

'''Лекция 15''' (04.06.2018). Метрическое пространство. Борелевская сигма-алгебра на метрическом пространстве. Слабая сходимость вероятностных мер. Теорема Александрова. Цилиндрические сигма-алгебры на пространстве действительнозначных функций на [0, 1]. Почему необходимо сужать пространство до пространства непрерывных действительнозначных функций на [0, 1]. Равенство борелевской и цилиндрической сигма-алгебр для С[0, 1]. Сходимость случайных процессов по распределению. Теорема о наследовании сходимости для случайных процессов. Принцип инвариантности Донскера-Прохорова (без доказательства). Применение принципа инвариантности для доказательства теоремы Колмогорова. Броуновский мост.

== Домашние задания ==

=== ДГМС ===
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! ДЗ !! Тема || Дедлайн || Результаты
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/8f2i7qq4t3d8fv4/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_1_%D0%9C%D0%A1.pdf?dl=0 ДЗ 1] || Свойства оценок || 2 марта || [https://www.dropbox.com/s/gtic07b3hcm8n0n/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97.pdf?dl=0 Ссылка]
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/6dlo1dbn8jgz5if/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_2_%D0%9C%D0%A1.pdf?dl=0 ДЗ 2] || Оптимальные, байесовские и минимаксные оценки || 14 мая || [https://www.dropbox.com/s/27wfiolb5ogz6p4/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97_2.pdf?dl=0 Ссылка]
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/sl0bicqlruqgycd/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_3_%D0%9C%D0%A1.pdf?dl=0 ДЗ 3] || Проверка гипотез и доверительное оценивание || 11 июня || TBA
|}

=== ДГТВ ===
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! ДЗ !! Тема || Дедлайн || Результаты
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/utmned5dp3bpdxf/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_1_%D0%A2%D0%92.pdf?dl=0 ДЗ 1] || Простейшее случайное блуждание || 27 февраля || [https://www.dropbox.com/s/srj22xl1615uz4g/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97.pdf?dl=0 Ссылка]
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/j6mcr51jdtau2md/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_2_%D0%A2%D0%92.pdf?dl=0 ДЗ 2] || Ветвящиеся процессы || 20 марта || [https://www.dropbox.com/s/wiagblqlkqtbmd9/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97_2.pdf?dl=0 Ссылка]
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/iovewly0pfstlgx/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_3_%D0%A2%D0%92.pdf?dl=0 ДЗ 3] || Случайные графы || 23 апреля || [https://www.dropbox.com/s/q65j4qc0cd966wb/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97_3.pdf?dl=0 Ссылка]
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/nf86hbmwbhiv0y9/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_4_%D0%A2%D0%92.pdf?dl=0 ДЗ 4] || Мартингалы и пуассоновский процесс || 28 мая || TBA
|}

== Экзамены ==
На данный момент даты экзаменов не известны.

'''Список вопросов по ДГМС:''' [https://www.dropbox.com/s/77sy32vke15c5sj/%D0%92%D0%BE%D0%BF%D1%80%D0%BE%D1%81%D1%8B_%D0%BA_%D1%8D%D0%BA%D0%B7%D0%B0%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%83_%D0%94%D0%BE%D0%BF_%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D1%8B_%D0%9C%D0%A1.pdf?dl=0 Ссылка].

== Список литературы ==
=== ДГТВ ===
* [https://www.dropbox.com/sh/5lxaheg89isd6h9/AABifvMGLQPmLLzHOiqfaTOLa?dl=0&preview=probability-theory_16-17_2course_raidboss.pdf Конспекты прошлого года]
* Ширяев А. Н. Вероятность
* Bollobás B. Random Graphs
* Janson S., Luczak T., Rucinski A. Random Graphs

=== ДГМС ===
* Боровков А.А. Математическая статистика
* Леман Э. Проверка статистических гипотез

== Ссылки прошлых лет ==
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%94%D0%BE%D0%BF%D0%BE%D0%BB%D0%BD%D0%B8%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D1%8B_%D1%82%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%B8_%D0%B2%D0%B5%D1%80%D0%BE%D1%8F%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%B9_(%D1%84%D0%B0%D0%BA%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%B2,_2017) Дополнительные главы теории вероятностей, 2017]

Дополнительные главы теории вероятностей и математической статистики (факультативы)

2018-06-07T16:28:31Z

Knkeer: /* ДГМС */

== Организационные моменты ==
Оба факультатива читает [https://www.hse.ru/org/persons/161322763 Шабанов Дмитрий Александрович].

'''Пререквизиты:''' знание теории вероятностей/математической статистики (в качестве ориентира можно взять программу пилотного потока).

=== Программы курсов ===
'''Предупреждение:''' программы примерные и могут корректироваться в зависимости от успеваемости студентов.

[https://www.dropbox.com/s/icupaq9hoqfnha0/%D0%94%D0%93%D0%A2%D0%92_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B0.pdf?dl=0 Программа факультатива "Дополнительные главы теории вероятностей"]

[https://www.dropbox.com/s/vc9i97574aev0p7/%D0%94%D0%93%D0%9C%D0%A1_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B0.pdf?dl=0 Программа факультатива "Дополнительные главы математической статистики"]

=== Время проведения ===
Небольшое уточнение: время проведения факультативов может измениться. Изменения будут внесены на страницу.
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Факультатив !! Время проведения
|-
|| ДГТВ || вторник, 15:10-18:00
|-
|| ДГМС || пятница, 15:10-18:10
|}

=== Устройство курсов ===
Каждую неделю читаются лекции на полторы-две пары, семинаров не предусмотрено. Эпизодически выдаются домашние задания на 8-10 задач, которые сдаются лектору и разбираются на лекциях.

== Краткое содержание лекций ==

=== ДГМС ===
'''Уточнение:''' Конспекты лекций можно найти [https://www.dropbox.com/s/lmigx644kwepz1r/%D0%9B%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D0%B8%20%D0%BF%D0%BE%20%D0%94%D0%93%D0%9C%D0%A1.pdf?dl=1 здесь].

'''Лекция 1''' (19.01.2018). Задача математической статистики в общем случае. Примеры: проверка гипотез, точечное и интервальное оценивание параметров, проверка независимости и одинаковой распределённости. Оценки и их свойства: несмещённость, состоятельность, сильная состоятельность, асимптотическая нормальность. Общая идея построения оценок. Эмпирическая функция распределения. L- и M-оценки. Метод моментов, его сильная состоятельность и асимптотическая нормальность. Метод выборочных квантилей и его асимптотическая нормальность. Выборочная медиана.

'''Лекция 2''' (26.01.2018). Основные методы сравнения оценок. Равномерный подход. Байесовский подход и однорукий бандит. Мнимаксный подход. Их связь. Асимптотический подход. Условия регулярности. Неравенство Рао-Крамера. Информация Фишера и её свойства. Матричное неравенство Коши-Буняковского-Шварца. Многомерное неравенство Рао-Крамера.

'''Лекция 3''' (02.02.2018). Функция правдоподобия. Оценка по методу максимального правдоподобия, примеры. Условия регулярности. Экстремальное свойство правдоподобия. Состоятельность оценки максимального правдоподобия при конечном наборе параметров. Состоятельность решения уравнения правдоподобия и проблемы, связанные с этой теоремой. Асимптотическая нормальность решения уравнения правдоподобия. Теорема Бахадура (формулировка) и пример, в котором ограничение асимптотической дисперсии выполнено не везде.

'''Лекция 4''' (09.02.2018). Теорема Бахадура (доказательство). Условия регулярности для её выполнения. Равномерная интегрируемость случайных величин. Асимптотическая эффективность оценки. Асимптотическая эффективность оценки максимального правдоподобия. Критерий эффективности оценки и оценки максимального правдоподобия. Априорная и апостериорная плотность распределения параметра. Байесовская оценка параметра. Теорема о наилучшем квадратичном прогнозе.

'''Лекция 5''' (16.02.2018). Теорема о наилучшей оценке в байесовском подходе. Примеры нахождения байесовской оценки для выборки из равномерного распределения с неизвестной верхней границей. Минимаксный подход. Достаточное условие минимаксности оценки. Достаточное условие минимаксности байесовской оценки. Примеры нахождения минимаксных оценок для выборок из распределения Бернулли. Достаточное условие минимаксности оценки через последовательность вероятностных мер. Пример применения критерия для выборки из нормального распределения с неизвестным математическим ожиданием.

'''Лекция 6''' (02.03.2018). Разбор домашнего задания 1.

'''Лекция 7''' (09.03.2018). Достаточное условие минимума многомерной функции. Оптимальные оценки. Достаточные статистики и их смысл. Теорема Колмогорова-Блэкуэлла-Рао в одномерном и многомерном случаях. Достаточное условие оптимальности оценки. Полные статистики. Теорема об оптимальной оценке. Пример вычисления полной и достатоной статистики для распределения Бернулли. Критерий факторизации Неймана-Фишера в одномерном дискретном случае. Абсолютная непрерывность одной вероятностной меры относительно другой, примеры. Теорема Радона-Никодима (б/д). Производная Радона-Никодима. Пересчёт условных математических ожиданий.

'''Лекция 8''' (16.03.2018). Доказательство критерия факторизации Неймана-Фишера в непрерывном случае. Пример применения критерия: оптимальная оценка верхней границы в равномерном распределении. Вычисление условного математического ожидания с помощью полных достаточных статистик. Экспоненциальное семейство распределений. Теорема об экспоненциальном семействе. Теорема единственности аналитической функции комплексной переменной (формулировка и идея доказательства). Пример применения теоремы: оптимальные оценки для нормального распределения.

'''Лекция 9''' (09.04.2018). Линейная регрессия: определение, примеры с оценкой параметров нормального распределения и оценка начального положения и скорости тела, движущегося по прямой без ускорения. Оценка по методу наименьших квадратов. Свойства оценки МНК: замкнутая формула, матожидание и дисперсия, оптимальность в классе линейных несмещённых оценкой. Гауссовская линейная регрессия, полная и достаточная статистика для её параметров.

'''Лекция 10''' (16.04.2018). Завершение доказательства утверждения про полные и достаточные статистики для параметров линейной регрессии. Распределение хи-квадрат. Теорема об ортогональных разложениях. Доверительные интервалы и области. Доверительный интервал для σ^2. Распределения Стьюдента и Фишера. Доверительный интервал для компоненты вектора θ и доверительная область для вектора θ. Гипотезы и методология проверки гипотез. Критерии. Ошибки первого и второго рода. Функция мощности. Асимптотические критерии.

'''Лекция 11''' (23.04.2018) Правила принятия критерия, меры качества: уровень значимости, размер критерия. Несмещённость и состоятельность критериев. Сравнение критериев по мощности и равномерно наиболее мощный критерий. Простые гипотезы. Лемма Неймана-Пирсона и её доказательство. Несмещённость критерия из леммы Неймана-Пирсона. Семейство с монотонным отношением правдоподобия по некоторой статистике. Теорема о монотонном отношении правдоподобия. Примеры её применения.

'''Лекция 12''' (14.05.2018).

'''Лекция 13''' (21.05.2018). Параметрический критерий хи-квадрат. Условия регулярности для данного критерия. Доказательство критерия.

'''Лекция 14''' (28.05.2018). Эмпирическая функция распределения. Теорема Гливенко-Кантелли и её доказательство. Эмпирическая вероятностная мера и контрпример к попытке обобщения теоремы Гливенко-Кантелли. Теорема Колмогорова (формулировка) и распределение Колмогорова. Доказательство первой части теоремы Колмогорова. Критерий Колмогорова и его свойства. Идея доказательства второй части теоремы Колмогорова. Случайное блуждание, винеровский процесс и броуновский мост.

'''Лекция 15''' (04.06.2018). Метрическое пространство. Борелевская сигма-алгебра на метрическом пространстве. Слабая сходимость вероятностных мер. Теорема Александрова. Цилиндрические сигма-алгебры на пространстве действительнозначных функций на [0, 1]. Почему необходимо сужать пространство до пространства непрерывных действительнозначных функций на [0, 1]. Равенство борелевской и цилиндрической сигма-алгебр для С[0, 1]. Сходимость случайных процессов по распределению. Теорема о наследовании сходимости для случайных процессов. Принцип инвариантности Донскера-Прохорова (без доказательства). Применение принципа инвариантности для доказательства теоремы Колмогорова. Броуновский мост.

== Домашние задания ==

=== ДГМС ===
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! ДЗ !! Тема || Дедлайн || Результаты
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/8f2i7qq4t3d8fv4/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_1_%D0%9C%D0%A1.pdf?dl=0 ДЗ 1] || Свойства оценок || 2 марта || [https://www.dropbox.com/s/gtic07b3hcm8n0n/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97.pdf?dl=0 Ссылка]
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/6dlo1dbn8jgz5if/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_2_%D0%9C%D0%A1.pdf?dl=0 ДЗ 2] || Оптимальные, байесовские и минимаксные оценки || 14 мая || [https://www.dropbox.com/s/27wfiolb5ogz6p4/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97_2.pdf?dl=0 Ссылка]
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/sl0bicqlruqgycd/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_3_%D0%9C%D0%A1.pdf?dl=0 ДЗ 3] || Проверка гипотез и доверительное оценивание || 11 июня || TBA
|}

=== ДГТВ ===
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! ДЗ !! Тема || Дедлайн || Результаты
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/utmned5dp3bpdxf/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_1_%D0%A2%D0%92.pdf?dl=0 ДЗ 1] || Простейшее случайное блуждание || 27 февраля || [https://www.dropbox.com/s/srj22xl1615uz4g/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97.pdf?dl=0 Ссылка]
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/j6mcr51jdtau2md/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_2_%D0%A2%D0%92.pdf?dl=0 ДЗ 2] || Ветвящиеся процессы || 20 марта || [https://www.dropbox.com/s/wiagblqlkqtbmd9/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97_2.pdf?dl=0 Ссылка]
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/iovewly0pfstlgx/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_3_%D0%A2%D0%92.pdf?dl=0 ДЗ 3] || Случайные графы || 23 апреля || [https://www.dropbox.com/s/q65j4qc0cd966wb/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97_3.pdf?dl=0 Ссылка]
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/nf86hbmwbhiv0y9/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_4_%D0%A2%D0%92.pdf?dl=0 ДЗ 4] || Мартингалы и пуассоновский процесс || 28 мая || TBA
|}

== Список литературы ==
=== ДГТВ ===
* [https://www.dropbox.com/sh/5lxaheg89isd6h9/AABifvMGLQPmLLzHOiqfaTOLa?dl=0&preview=probability-theory_16-17_2course_raidboss.pdf Конспекты прошлого года]
* Ширяев А. Н. Вероятность
* Bollobás B. Random Graphs
* Janson S., Luczak T., Rucinski A. Random Graphs

=== ДГМС ===
* Боровков А.А. Математическая статистика
* Леман Э. Проверка статистических гипотез

== Ссылки прошлых лет ==
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%94%D0%BE%D0%BF%D0%BE%D0%BB%D0%BD%D0%B8%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D1%8B_%D1%82%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%B8_%D0%B2%D0%B5%D1%80%D0%BE%D1%8F%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%B9_(%D1%84%D0%B0%D0%BA%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%B2,_2017) Дополнительные главы теории вероятностей, 2017]

Дополнительные главы теории вероятностей и математической статистики (факультативы)

2018-06-07T16:28:15Z

Knkeer: /* ДГМС */

== Организационные моменты ==
Оба факультатива читает [https://www.hse.ru/org/persons/161322763 Шабанов Дмитрий Александрович].

'''Пререквизиты:''' знание теории вероятностей/математической статистики (в качестве ориентира можно взять программу пилотного потока).

=== Программы курсов ===
'''Предупреждение:''' программы примерные и могут корректироваться в зависимости от успеваемости студентов.

[https://www.dropbox.com/s/icupaq9hoqfnha0/%D0%94%D0%93%D0%A2%D0%92_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B0.pdf?dl=0 Программа факультатива "Дополнительные главы теории вероятностей"]

[https://www.dropbox.com/s/vc9i97574aev0p7/%D0%94%D0%93%D0%9C%D0%A1_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B0.pdf?dl=0 Программа факультатива "Дополнительные главы математической статистики"]

=== Время проведения ===
Небольшое уточнение: время проведения факультативов может измениться. Изменения будут внесены на страницу.
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Факультатив !! Время проведения
|-
|| ДГТВ || вторник, 15:10-18:00
|-
|| ДГМС || пятница, 15:10-18:10
|}

=== Устройство курсов ===
Каждую неделю читаются лекции на полторы-две пары, семинаров не предусмотрено. Эпизодически выдаются домашние задания на 8-10 задач, которые сдаются лектору и разбираются на лекциях.

== Краткое содержание лекций ==

=== ДГМС ===
'''Уточнение:''' Конспекты лекций можно найти [https://www.dropbox.com/s/lmigx644kwepz1r/%D0%9B%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D0%B8%20%D0%BF%D0%BE%20%D0%94%D0%93%D0%9C%D0%A1.pdf?dl=1 здесь].

'''Лекция 1''' (19.01.2018). Задача математической статистики в общем случае. Примеры: проверка гипотез, точечное и интервальное оценивание параметров, проверка независимости и одинаковой распределённости. Оценки и их свойства: несмещённость, состоятельность, сильная состоятельность, асимптотическая нормальность. Общая идея построения оценок. Эмпирическая функция распределения. L- и M-оценки. Метод моментов, его сильная состоятельность и асимптотическая нормальность. Метод выборочных квантилей и его асимптотическая нормальность. Выборочная медиана.

'''Лекция 2''' (26.01.2018). Основные методы сравнения оценок. Равномерный подход. Байесовский подход и однорукий бандит. Мнимаксный подход. Их связь. Асимптотический подход. Условия регулярности. Неравенство Рао-Крамера. Информация Фишера и её свойства. Матричное неравенство Коши-Буняковского-Шварца. Многомерное неравенство Рао-Крамера.

'''Лекция 3''' (02.02.2018). Функция правдоподобия. Оценка по методу максимального правдоподобия, примеры. Условия регулярности. Экстремальное свойство правдоподобия. Состоятельность оценки максимального правдоподобия при конечном наборе параметров. Состоятельность решения уравнения правдоподобия и проблемы, связанные с этой теоремой. Асимптотическая нормальность решения уравнения правдоподобия. Теорема Бахадура (формулировка) и пример, в котором ограничение асимптотической дисперсии выполнено не везде.

'''Лекция 4''' (09.02.2018). Теорема Бахадура (доказательство). Условия регулярности для её выполнения. Равномерная интегрируемость случайных величин. Асимптотическая эффективность оценки. Асимптотическая эффективность оценки максимального правдоподобия. Критерий эффективности оценки и оценки максимального правдоподобия. Априорная и апостериорная плотность распределения параметра. Байесовская оценка параметра. Теорема о наилучшем квадратичном прогнозе.

'''Лекция 5''' (16.02.2018). Теорема о наилучшей оценке в байесовском подходе. Примеры нахождения байесовской оценки для выборки из равномерного распределения с неизвестной верхней границей. Минимаксный подход. Достаточное условие минимаксности оценки. Достаточное условие минимаксности байесовской оценки. Примеры нахождения минимаксных оценок для выборок из распределения Бернулли. Достаточное условие минимаксности оценки через последовательность вероятностных мер. Пример применения критерия для выборки из нормального распределения с неизвестным математическим ожиданием.

'''Лекция 6''' (02.03.2018). Разбор домашнего задания 1.

'''Лекция 7''' (09.03.2018). Достаточное условие минимума многомерной функции. Оптимальные оценки. Достаточные статистики и их смысл. Теорема Колмогорова-Блэкуэлла-Рао в одномерном и многомерном случаях. Достаточное условие оптимальности оценки. Полные статистики. Теорема об оптимальной оценке. Пример вычисления полной и достатоной статистики для распределения Бернулли. Критерий факторизации Неймана-Фишера в одномерном дискретном случае. Абсолютная непрерывность одной вероятностной меры относительно другой, примеры. Теорема Радона-Никодима (б/д). Производная Радона-Никодима. Пересчёт условных математических ожиданий.

'''Лекция 8''' (16.03.2018). Доказательство критерия факторизации Неймана-Фишера в непрерывном случае. Пример применения критерия: оптимальная оценка верхней границы в равномерном распределении. Вычисление условного математического ожидания с помощью полных достаточных статистик. Экспоненциальное семейство распределений. Теорема об экспоненциальном семействе. Теорема единственности аналитической функции комплексной переменной (формулировка и идея доказательства). Пример применения теоремы: оптимальные оценки для нормального распределения.

'''Лекция 9''' (09.04.2018). Линейная регрессия: определение, примеры с оценкой параметров нормального распределения и оценка начального положения и скорости тела, движущегося по прямой без ускорения. Оценка по методу наименьших квадратов. Свойства оценки МНК: замкнутая формула, матожидание и дисперсия, оптимальность в классе линейных несмещённых оценкой. Гауссовская линейная регрессия, полная и достаточная статистика для её параметров.

'''Лекция 9''' (16.04.2018). Завершение доказательства утверждения про полные и достаточные статистики для параметров линейной регрессии. Распределение хи-квадрат. Теорема об ортогональных разложениях. Доверительные интервалы и области. Доверительный интервал для σ^2. Распределения Стьюдента и Фишера. Доверительный интервал для компоненты вектора θ и доверительная область для вектора θ. Гипотезы и методология проверки гипотез. Критерии. Ошибки первого и второго рода. Функция мощности. Асимптотические критерии.

'''Лекция 11''' (23.04.2018) Правила принятия критерия, меры качества: уровень значимости, размер критерия. Несмещённость и состоятельность критериев. Сравнение критериев по мощности и равномерно наиболее мощный критерий. Простые гипотезы. Лемма Неймана-Пирсона и её доказательство. Несмещённость критерия из леммы Неймана-Пирсона. Семейство с монотонным отношением правдоподобия по некоторой статистике. Теорема о монотонном отношении правдоподобия. Примеры её применения.

'''Лекция 12''' (14.05.2018).

'''Лекция 13''' (21.05.2018). Параметрический критерий хи-квадрат. Условия регулярности для данного критерия. Доказательство критерия.

'''Лекция 14''' (28.05.2018). Эмпирическая функция распределения. Теорема Гливенко-Кантелли и её доказательство. Эмпирическая вероятностная мера и контрпример к попытке обобщения теоремы Гливенко-Кантелли. Теорема Колмогорова (формулировка) и распределение Колмогорова. Доказательство первой части теоремы Колмогорова. Критерий Колмогорова и его свойства. Идея доказательства второй части теоремы Колмогорова. Случайное блуждание, винеровский процесс и броуновский мост.

'''Лекция 15''' (04.06.2018). Метрическое пространство. Борелевская сигма-алгебра на метрическом пространстве. Слабая сходимость вероятностных мер. Теорема Александрова. Цилиндрические сигма-алгебры на пространстве действительнозначных функций на [0, 1]. Почему необходимо сужать пространство до пространства непрерывных действительнозначных функций на [0, 1]. Равенство борелевской и цилиндрической сигма-алгебр для С[0, 1]. Сходимость случайных процессов по распределению. Теорема о наследовании сходимости для случайных процессов. Принцип инвариантности Донскера-Прохорова (без доказательства). Применение принципа инвариантности для доказательства теоремы Колмогорова. Броуновский мост.

== Домашние задания ==

=== ДГМС ===
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! ДЗ !! Тема || Дедлайн || Результаты
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/8f2i7qq4t3d8fv4/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_1_%D0%9C%D0%A1.pdf?dl=0 ДЗ 1] || Свойства оценок || 2 марта || [https://www.dropbox.com/s/gtic07b3hcm8n0n/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97.pdf?dl=0 Ссылка]
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/6dlo1dbn8jgz5if/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_2_%D0%9C%D0%A1.pdf?dl=0 ДЗ 2] || Оптимальные, байесовские и минимаксные оценки || 14 мая || [https://www.dropbox.com/s/27wfiolb5ogz6p4/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97_2.pdf?dl=0 Ссылка]
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/sl0bicqlruqgycd/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_3_%D0%9C%D0%A1.pdf?dl=0 ДЗ 3] || Проверка гипотез и доверительное оценивание || 11 июня || TBA
|}

=== ДГТВ ===
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! ДЗ !! Тема || Дедлайн || Результаты
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/utmned5dp3bpdxf/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_1_%D0%A2%D0%92.pdf?dl=0 ДЗ 1] || Простейшее случайное блуждание || 27 февраля || [https://www.dropbox.com/s/srj22xl1615uz4g/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97.pdf?dl=0 Ссылка]
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/j6mcr51jdtau2md/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_2_%D0%A2%D0%92.pdf?dl=0 ДЗ 2] || Ветвящиеся процессы || 20 марта || [https://www.dropbox.com/s/wiagblqlkqtbmd9/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97_2.pdf?dl=0 Ссылка]
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/iovewly0pfstlgx/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_3_%D0%A2%D0%92.pdf?dl=0 ДЗ 3] || Случайные графы || 23 апреля || [https://www.dropbox.com/s/q65j4qc0cd966wb/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97_3.pdf?dl=0 Ссылка]
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/nf86hbmwbhiv0y9/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_4_%D0%A2%D0%92.pdf?dl=0 ДЗ 4] || Мартингалы и пуассоновский процесс || 28 мая || TBA
|}

== Список литературы ==
=== ДГТВ ===
* [https://www.dropbox.com/sh/5lxaheg89isd6h9/AABifvMGLQPmLLzHOiqfaTOLa?dl=0&preview=probability-theory_16-17_2course_raidboss.pdf Конспекты прошлого года]
* Ширяев А. Н. Вероятность
* Bollobás B. Random Graphs
* Janson S., Luczak T., Rucinski A. Random Graphs

=== ДГМС ===
* Боровков А.А. Математическая статистика
* Леман Э. Проверка статистических гипотез

== Ссылки прошлых лет ==
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%94%D0%BE%D0%BF%D0%BE%D0%BB%D0%BD%D0%B8%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D1%8B_%D1%82%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%B8_%D0%B2%D0%B5%D1%80%D0%BE%D1%8F%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%B9_(%D1%84%D0%B0%D0%BA%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%B2,_2017) Дополнительные главы теории вероятностей, 2017]

Дополнительные главы теории вероятностей и математической статистики (факультативы)

2018-06-07T16:17:51Z

Knkeer: /* ДГМС */

== Организационные моменты ==
Оба факультатива читает [https://www.hse.ru/org/persons/161322763 Шабанов Дмитрий Александрович].

'''Пререквизиты:''' знание теории вероятностей/математической статистики (в качестве ориентира можно взять программу пилотного потока).

=== Программы курсов ===
'''Предупреждение:''' программы примерные и могут корректироваться в зависимости от успеваемости студентов.

[https://www.dropbox.com/s/icupaq9hoqfnha0/%D0%94%D0%93%D0%A2%D0%92_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B0.pdf?dl=0 Программа факультатива "Дополнительные главы теории вероятностей"]

[https://www.dropbox.com/s/vc9i97574aev0p7/%D0%94%D0%93%D0%9C%D0%A1_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B0.pdf?dl=0 Программа факультатива "Дополнительные главы математической статистики"]

=== Время проведения ===
Небольшое уточнение: время проведения факультативов может измениться. Изменения будут внесены на страницу.
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Факультатив !! Время проведения
|-
|| ДГТВ || вторник, 15:10-18:00
|-
|| ДГМС || пятница, 15:10-18:10
|}

=== Устройство курсов ===
Каждую неделю читаются лекции на полторы-две пары, семинаров не предусмотрено. Эпизодически выдаются домашние задания на 8-10 задач, которые сдаются лектору и разбираются на лекциях.

== Краткое содержание лекций ==

=== ДГМС ===
'''Уточнение:''' Конспекты лекций можно найти [https://www.dropbox.com/s/lmigx644kwepz1r/%D0%9B%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D0%B8%20%D0%BF%D0%BE%20%D0%94%D0%93%D0%9C%D0%A1.pdf?dl=1 здесь].

'''Лекция 1''' (19.01.2018). Задача математической статистики в общем случае. Примеры: проверка гипотез, точечное и интервальное оценивание параметров, проверка независимости и одинаковой распределённости. Оценки и их свойства: несмещённость, состоятельность, сильная состоятельность, асимптотическая нормальность. Общая идея построения оценок. Эмпирическая функция распределения. L- и M-оценки. Метод моментов, его сильная состоятельность и асимптотическая нормальность. Метод выборочных квантилей и его асимптотическая нормальность. Выборочная медиана.

'''Лекция 2''' (26.01.2018). Основные методы сравнения оценок. Равномерный подход. Байесовский подход и однорукий бандит. Мнимаксный подход. Их связь. Асимптотический подход. Условия регулярности. Неравенство Рао-Крамера. Информация Фишера и её свойства. Матричное неравенство Коши-Буняковского-Шварца. Многомерное неравенство Рао-Крамера.

'''Лекция 3''' (02.02.2018). Функция правдоподобия. Оценка по методу максимального правдоподобия, примеры. Условия регулярности. Экстремальное свойство правдоподобия. Состоятельность оценки максимального правдоподобия при конечном наборе параметров. Состоятельность решения уравнения правдоподобия и проблемы, связанные с этой теоремой. Асимптотическая нормальность решения уравнения правдоподобия. Теорема Бахадура (формулировка) и пример, в котором ограничение асимптотической дисперсии выполнено не везде.

'''Лекция 4''' (09.02.2018). Теорема Бахадура (доказательство). Условия регулярности для её выполнения. Равномерная интегрируемость случайных величин. Асимптотическая эффективность оценки. Асимптотическая эффективность оценки максимального правдоподобия. Критерий эффективности оценки и оценки максимального правдоподобия. Априорная и апостериорная плотность распределения параметра. Байесовская оценка параметра. Теорема о наилучшем квадратичном прогнозе.

'''Лекция 5''' (16.02.2018). Теорема о наилучшей оценке в байесовском подходе. Примеры нахождения байесовской оценки для выборки из равномерного распределения с неизвестной верхней границей. Минимаксный подход. Достаточное условие минимаксности оценки. Достаточное условие минимаксности байесовской оценки. Примеры нахождения минимаксных оценок для выборок из распределения Бернулли. Достаточное условие минимаксности оценки через последовательность вероятностных мер. Пример применения критерия для выборки из нормального распределения с неизвестным математическим ожиданием.

'''Лекция 6''' (02.03.2018). Разбор домашнего задания 1.

'''Лекция 7''' (09.03.2018). Достаточное условие минимума многомерной функции. Оптимальные оценки. Достаточные статистики и их смысл. Теорема Колмогорова-Блэкуэлла-Рао в одномерном и многомерном случаях. Достаточное условие оптимальности оценки. Полные статистики. Теорема об оптимальной оценке. Пример вычисления полной и достатоной статистики для распределения Бернулли. Критерий факторизации Неймана-Фишера в одномерном дискретном случае. Абсолютная непрерывность одной вероятностной меры относительно другой, примеры. Теорема Радона-Никодима (б/д). Производная Радона-Никодима. Пересчёт условных математических ожиданий.

'''Лекция 8''' (16.03.2018). Доказательство критерия факторизации Неймана-Фишера в непрерывном случае. Пример применения критерия: оптимальная оценка верхней границы в равномерном распределении. Вычисление условного математического ожидания с помощью полных достаточных статистик. Экспоненциальное семейство распределений. Теорема об экспоненциальном семействе. Теорема единственности аналитической функции комплексной переменной (формулировка и идея доказательства). Пример применения теоремы: оптимальные оценки для нормального распределения.

'''Лекция 9''' (09.04.2018). Линейная регрессия: определение, примеры с оценкой параметров нормального распределения и оценка начального положения и скорости тела, движущегося по прямой без ускорения. Оценка по методу наименьших квадратов. Свойства оценки МНК: замкнутая формула, матожидание и дисперсия, оптимальность в классе линейных несмещённых оценкой. Гауссовская линейная регрессия, полная и достаточная статистика для её параметров.

'''Лекция 10''' (16.04.2018) Правила принятия критерия, меры качества: уровень значимости, размер критерия. Несмещённость и состоятельность критериев. Сравнение критериев по мощности и равномерно наиболее мощный критерий. Простые гипотезы. Лемма Неймана-Пирсона и её доказательство. Несмещённость критерия из леммы Неймана-Пирсона. Семейство с монотонным отношением правдоподобия по некоторой статистике. Теорема о монотонном отношении правдоподобия. Примеры её применения.

'''Лекция 11''' (14.05.2018).

'''Лекция 12''' (21.05.2018). Параметрический критерий хи-квадрат. Условия регулярности для данного критерия. Доказательство критерия.

'''Лекция 13''' (28.05.2018). Эмпирическая функция распределения. Теорема Гливенко-Кантелли и её доказательство. Эмпирическая вероятностная мера и контрпример к попытке обобщения теоремы Гливенко-Кантелли. Теорема Колмогорова (формулировка) и распределение Колмогорова. Доказательство первой части теоремы Колмогорова. Критерий Колмогорова и его свойства. Идея доказательства второй части теоремы Колмогорова. Случайное блуждание, винеровский процесс и броуновский мост.

'''Лекция 14''' (04.06.2018). Метрическое пространство. Борелевская сигма-алгебра на метрическом пространстве. Слабая сходимость вероятностных мер. Теорема Александрова. Цилиндрические сигма-алгебры на пространстве действительнозначных функций на [0, 1]. Почему необходимо сужать пространство до пространства непрерывных действительнозначных функций на [0, 1]. Равенство борелевской и цилиндрической сигма-алгебр для С[0, 1]. Сходимость случайных процессов по распределению. Теорема о наследовании сходимости для случайных процессов. Принцип инвариантности Донскера-Прохорова (без доказательства). Применение принципа инвариантности для доказательства теоремы Колмогорова. Броуновский мост.

== Домашние задания ==

=== ДГМС ===
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! ДЗ !! Тема || Дедлайн || Результаты
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/8f2i7qq4t3d8fv4/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_1_%D0%9C%D0%A1.pdf?dl=0 ДЗ 1] || Свойства оценок || 2 марта || [https://www.dropbox.com/s/gtic07b3hcm8n0n/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97.pdf?dl=0 Ссылка]
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/6dlo1dbn8jgz5if/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_2_%D0%9C%D0%A1.pdf?dl=0 ДЗ 2] || Оптимальные, байесовские и минимаксные оценки || 14 мая || [https://www.dropbox.com/s/27wfiolb5ogz6p4/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97_2.pdf?dl=0 Ссылка]
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/sl0bicqlruqgycd/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_3_%D0%9C%D0%A1.pdf?dl=0 ДЗ 3] || Проверка гипотез и доверительное оценивание || 11 июня || TBA
|}

=== ДГТВ ===
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! ДЗ !! Тема || Дедлайн || Результаты
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/utmned5dp3bpdxf/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_1_%D0%A2%D0%92.pdf?dl=0 ДЗ 1] || Простейшее случайное блуждание || 27 февраля || [https://www.dropbox.com/s/srj22xl1615uz4g/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97.pdf?dl=0 Ссылка]
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/j6mcr51jdtau2md/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_2_%D0%A2%D0%92.pdf?dl=0 ДЗ 2] || Ветвящиеся процессы || 20 марта || [https://www.dropbox.com/s/wiagblqlkqtbmd9/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97_2.pdf?dl=0 Ссылка]
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/iovewly0pfstlgx/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_3_%D0%A2%D0%92.pdf?dl=0 ДЗ 3] || Случайные графы || 23 апреля || [https://www.dropbox.com/s/q65j4qc0cd966wb/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97_3.pdf?dl=0 Ссылка]
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/nf86hbmwbhiv0y9/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_4_%D0%A2%D0%92.pdf?dl=0 ДЗ 4] || Мартингалы и пуассоновский процесс || 28 мая || TBA
|}

== Список литературы ==
=== ДГТВ ===
* [https://www.dropbox.com/sh/5lxaheg89isd6h9/AABifvMGLQPmLLzHOiqfaTOLa?dl=0&preview=probability-theory_16-17_2course_raidboss.pdf Конспекты прошлого года]
* Ширяев А. Н. Вероятность
* Bollobás B. Random Graphs
* Janson S., Luczak T., Rucinski A. Random Graphs

=== ДГМС ===
* Боровков А.А. Математическая статистика
* Леман Э. Проверка статистических гипотез

== Ссылки прошлых лет ==
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%94%D0%BE%D0%BF%D0%BE%D0%BB%D0%BD%D0%B8%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D1%8B_%D1%82%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%B8_%D0%B2%D0%B5%D1%80%D0%BE%D1%8F%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%B9_(%D1%84%D0%B0%D0%BA%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%B2,_2017) Дополнительные главы теории вероятностей, 2017]

Дополнительные главы теории вероятностей и математической статистики (факультативы)

2018-06-07T16:07:48Z

Knkeer: /* ДГМС */

== Организационные моменты ==
Оба факультатива читает [https://www.hse.ru/org/persons/161322763 Шабанов Дмитрий Александрович].

'''Пререквизиты:''' знание теории вероятностей/математической статистики (в качестве ориентира можно взять программу пилотного потока).

=== Программы курсов ===
'''Предупреждение:''' программы примерные и могут корректироваться в зависимости от успеваемости студентов.

[https://www.dropbox.com/s/icupaq9hoqfnha0/%D0%94%D0%93%D0%A2%D0%92_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B0.pdf?dl=0 Программа факультатива "Дополнительные главы теории вероятностей"]

[https://www.dropbox.com/s/vc9i97574aev0p7/%D0%94%D0%93%D0%9C%D0%A1_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B0.pdf?dl=0 Программа факультатива "Дополнительные главы математической статистики"]

=== Время проведения ===
Небольшое уточнение: время проведения факультативов может измениться. Изменения будут внесены на страницу.
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Факультатив !! Время проведения
|-
|| ДГТВ || вторник, 15:10-18:00
|-
|| ДГМС || пятница, 15:10-18:10
|}

=== Устройство курсов ===
Каждую неделю читаются лекции на полторы-две пары, семинаров не предусмотрено. Эпизодически выдаются домашние задания на 8-10 задач, которые сдаются лектору и разбираются на лекциях.

== Краткое содержание лекций ==

=== ДГМС ===
'''Уточнение:''' Конспекты лекций можно найти [https://www.dropbox.com/s/lmigx644kwepz1r/%D0%9B%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D0%B8%20%D0%BF%D0%BE%20%D0%94%D0%93%D0%9C%D0%A1.pdf?dl=1 здесь].

'''Лекция 1''' (19.01.2018). Задача математической статистики в общем случае. Примеры: проверка гипотез, точечное и интервальное оценивание параметров, проверка независимости и одинаковой распределённости. Оценки и их свойства: несмещённость, состоятельность, сильная состоятельность, асимптотическая нормальность. Общая идея построения оценок. Эмпирическая функция распределения. L- и M-оценки. Метод моментов, его сильная состоятельность и асимптотическая нормальность. Метод выборочных квантилей и его асимптотическая нормальность. Выборочная медиана.

'''Лекция 2''' (26.01.2018). Основные методы сравнения оценок. Равномерный подход. Байесовский подход и однорукий бандит. Мнимаксный подход. Их связь. Асимптотический подход. Условия регулярности. Неравенство Рао-Крамера. Информация Фишера и её свойства. Матричное неравенство Коши-Буняковского-Шварца. Многомерное неравенство Рао-Крамера.

'''Лекция 3''' (02.02.2018). Функция правдоподобия. Оценка по методу максимального правдоподобия, примеры. Условия регулярности. Экстремальное свойство правдоподобия. Состоятельность оценки максимального правдоподобия при конечном наборе параметров. Состоятельность решения уравнения правдоподобия и проблемы, связанные с этой теоремой. Асимптотическая нормальность решения уравнения правдоподобия. Теорема Бахадура (формулировка) и пример, в котором ограничение асимптотической дисперсии выполнено не везде.

'''Лекция 4''' (09.02.2018). Теорема Бахадура (доказательство). Условия регулярности для её выполнения. Равномерная интегрируемость случайных величин. Асимптотическая эффективность оценки. Асимптотическая эффективность оценки максимального правдоподобия. Критерий эффективности оценки и оценки максимального правдоподобия. Априорная и апостериорная плотность распределения параметра. Байесовская оценка параметра. Теорема о наилучшем квадратичном прогнозе.

'''Лекция 5''' (16.02.2018). Теорема о наилучшей оценке в байесовском подходе. Примеры нахождения байесовской оценки для выборки из равномерного распределения с неизвестной верхней границей. Минимаксный подход. Достаточное условие минимаксности оценки. Достаточное условие минимаксности байесовской оценки. Примеры нахождения минимаксных оценок для выборок из распределения Бернулли. Достаточное условие минимаксности оценки через последовательность вероятностных мер. Пример применения критерия для выборки из нормального распределения с неизвестным математическим ожиданием.

'''Лекция 6''' (02.03.2018). Разбор домашнего задания 1.

'''Лекция 7''' (09.03.2018). Достаточное условие минимума многомерной функции. Оптимальные оценки. Достаточные статистики и их смысл. Теорема Колмогорова-Блэкуэлла-Рао в одномерном и многомерном случаях. Достаточное условие оптимальности оценки. Полные статистики. Теорема об оптимальной оценке. Пример вычисления полной и достатоной статистики для распределения Бернулли. Критерий факторизации Неймана-Фишера в одномерном дискретном случае. Абсолютная непрерывность одной вероятностной меры относительно другой, примеры. Теорема Радона-Никодима (б/д). Производная Радона-Никодима. Пересчёт условных математических ожиданий.

'''Лекция 8''' (16.03.2018). Доказательство критерия факторизации Неймана-Фишера в непрерывном случае. Пример применения критерия: оптимальная оценка верхней границы в равномерном распределении. Вычисление условного математического ожидания с помощью полных достаточных статистик. Экспоненциальное семейство распределений. Теорема об экспоненциальном семействе. Теорема единственности аналитической функции комплексной переменной (формулировка и идея доказательства). Пример применения теоремы: оптимальные оценки для нормального распределения.

'''Лекция 9''' (09.04.2018). Линейная регрессия: определение, примеры с оценкой параметров нормального распределения и оценка начального положения и скорости тела, движущегося по прямой без ускорения. Оценка по методу наименьших квадратов. Свойства оценки МНК: замкнутая формула, матожидание и дисперсия, оптимальность в классе линейных несмещённых оценкой. Гауссовская линейная регрессия, полная и достаточная статистика для её параметров.

'''Лекция 10''' (16.04.2018) Правила принятия критерия, меры качества: уровень значимости, размер критерия. Несмещённость и состоятельность критериев. Сравнение критериев по мощности и равномерно наиболее мощный критерий. Простые гипотезы. Лемма Неймана-Пирсона и её доказательство. Несмещённость критерия из леммы Неймана-Пирсона. Семейство с монотонным отношением правдоподобия по некоторой статистике. Теорема о монотонном отношении правдоподобия. Примеры её применения.

'''Лекция 11''' (14.05.2018).

'''Лекция 12''' (21.05.2018). Параметрический критерий хи-квадрат. Условия регулярности для данного критерия. Доказательство критерия.

'''Лекция 13''' (28.05.2018). Эмпирическая функция распределения. Теорема Гливенко-Кантелли и её доказательство. Эмпирическая вероятностная мера и контрпример к попытке обобщения теоремы Гливенко-Кантелли. Теорема Колмогорова (формулировка) и распределение Колмогорова. Доказательство первой части теоремы Колмогорова. Критерий Колмогорова и его свойства. Идея доказательства второй части теоремы Колмогорова. Случайное блуждание, винеровский процесс и броуновский мост.

'''Лекция 14''' (04.06.2018). Метрическое пространство. Борелевская сигма-алгебра на метрическом пространстве. Слабая сходимость вероятностных мер. Теорема Александрова. Цилиндрические сигма-алгебры на пространстве действительнозначных функций на [0, 1]. Почему необходимо сужать пространство до пространства непрерывных действительнозначных функций на [0, 1]. Равенство борелевской и цилиндрической сигма-алгебр для С[0, 1]. Сходимость случайных процессов по распределению. Теорема о наследовании сходимости для случайных процессов. Принцип инвариантности Донскера-Прохорова (без доказательства). Применение принципа инвариантности для доказательства теоремы Колмогорова. Броуновский мост.

== Домашние задания ==

=== ДГМС ===
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! ДЗ !! Тема || Дедлайн || Результаты
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/8f2i7qq4t3d8fv4/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_1_%D0%9C%D0%A1.pdf?dl=0 ДЗ 1] || Свойства оценок || 2 марта || [https://www.dropbox.com/s/gtic07b3hcm8n0n/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97.pdf?dl=0 Ссылка]
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/6dlo1dbn8jgz5if/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_2_%D0%9C%D0%A1.pdf?dl=0 ДЗ 2] || Оптимальные, байесовские и минимаксные оценки || 14 мая || [https://www.dropbox.com/s/27wfiolb5ogz6p4/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97_2.pdf?dl=0 Ссылка]
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/sl0bicqlruqgycd/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_3_%D0%9C%D0%A1.pdf?dl=0 ДЗ 3] || Проверка гипотез и доверительное оценивание || 4 июня || TBA
|}

=== ДГТВ ===
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! ДЗ !! Тема || Дедлайн || Результаты
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/utmned5dp3bpdxf/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_1_%D0%A2%D0%92.pdf?dl=0 ДЗ 1] || Простейшее случайное блуждание || 27 февраля || [https://www.dropbox.com/s/srj22xl1615uz4g/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97.pdf?dl=0 Ссылка]
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/j6mcr51jdtau2md/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_2_%D0%A2%D0%92.pdf?dl=0 ДЗ 2] || Ветвящиеся процессы || 20 марта || [https://www.dropbox.com/s/wiagblqlkqtbmd9/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97_2.pdf?dl=0 Ссылка]
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/iovewly0pfstlgx/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_3_%D0%A2%D0%92.pdf?dl=0 ДЗ 3] || Случайные графы || 23 апреля || [https://www.dropbox.com/s/q65j4qc0cd966wb/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97_3.pdf?dl=0 Ссылка]
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/nf86hbmwbhiv0y9/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_4_%D0%A2%D0%92.pdf?dl=0 ДЗ 4] || Мартингалы и пуассоновский процесс || 28 мая || TBA
|}

== Список литературы ==
=== ДГТВ ===
* [https://www.dropbox.com/sh/5lxaheg89isd6h9/AABifvMGLQPmLLzHOiqfaTOLa?dl=0&preview=probability-theory_16-17_2course_raidboss.pdf Конспекты прошлого года]
* Ширяев А. Н. Вероятность
* Bollobás B. Random Graphs
* Janson S., Luczak T., Rucinski A. Random Graphs

=== ДГМС ===
* Боровков А.А. Математическая статистика
* Леман Э. Проверка статистических гипотез

== Ссылки прошлых лет ==
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%94%D0%BE%D0%BF%D0%BE%D0%BB%D0%BD%D0%B8%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D1%8B_%D1%82%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%B8_%D0%B2%D0%B5%D1%80%D0%BE%D1%8F%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%B9_(%D1%84%D0%B0%D0%BA%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%B2,_2017) Дополнительные главы теории вероятностей, 2017]

Дополнительные главы теории вероятностей и математической статистики (факультативы)

2018-05-28T17:22:48Z

Knkeer: /* ДГМС */

== Организационные моменты ==
Оба факультатива читает [https://www.hse.ru/org/persons/161322763 Шабанов Дмитрий Александрович].

'''Пререквизиты:''' знание теории вероятностей/математической статистики (в качестве ориентира можно взять программу пилотного потока).

=== Программы курсов ===
'''Предупреждение:''' программы примерные и могут корректироваться в зависимости от успеваемости студентов.

[https://www.dropbox.com/s/icupaq9hoqfnha0/%D0%94%D0%93%D0%A2%D0%92_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B0.pdf?dl=0 Программа факультатива "Дополнительные главы теории вероятностей"]

[https://www.dropbox.com/s/vc9i97574aev0p7/%D0%94%D0%93%D0%9C%D0%A1_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B0.pdf?dl=0 Программа факультатива "Дополнительные главы математической статистики"]

=== Время проведения ===
Небольшое уточнение: время проведения факультативов может измениться. Изменения будут внесены на страницу.
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Факультатив !! Время проведения
|-
|| ДГТВ || вторник, 15:10-18:00
|-
|| ДГМС || пятница, 15:10-18:10
|}

=== Устройство курсов ===
Каждую неделю читаются лекции на полторы-две пары, семинаров не предусмотрено. Эпизодически выдаются домашние задания на 8-10 задач, которые сдаются лектору и разбираются на лекциях.

== Краткое содержание лекций ==

=== ДГМС ===
'''Уточнение:''' Конспекты лекций можно найти [https://www.dropbox.com/s/lmigx644kwepz1r/%D0%9B%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D0%B8%20%D0%BF%D0%BE%20%D0%94%D0%93%D0%9C%D0%A1.pdf?dl=1 здесь].

'''Лекция 1''' (19.01.2018). Задача математической статистики в общем случае. Примеры: проверка гипотез, точечное и интервальное оценивание параметров, проверка независимости и одинаковой распределённости. Оценки и их свойства: несмещённость, состоятельность, сильная состоятельность, асимптотическая нормальность. Общая идея построения оценок. Эмпирическая функция распределения. L- и M-оценки. Метод моментов, его сильная состоятельность и асимптотическая нормальность. Метод выборочных квантилей и его асимптотическая нормальность. Выборочная медиана.

'''Лекция 2''' (26.01.2018). Основные методы сравнения оценок. Равномерный подход. Байесовский подход и однорукий бандит. Мнимаксный подход. Их связь. Асимптотический подход. Условия регулярности. Неравенство Рао-Крамера. Информация Фишера и её свойства. Матричное неравенство Коши-Буняковского-Шварца. Многомерное неравенство Рао-Крамера.

'''Лекция 3''' (02.02.2018). Функция правдоподобия. Оценка по методу максимального правдоподобия, примеры. Условия регулярности. Экстремальное свойство правдоподобия. Состоятельность оценки максимального правдоподобия при конечном наборе параметров. Состоятельность решения уравнения правдоподобия и проблемы, связанные с этой теоремой. Асимптотическая нормальность решения уравнения правдоподобия. Теорема Бахадура (формулировка) и пример, в котором ограничение асимптотической дисперсии выполнено не везде.

'''Лекция 4''' (09.02.2018). Теорема Бахадура (доказательство). Условия регулярности для её выполнения. Равномерная интегрируемость случайных величин. Асимптотическая эффективность оценки. Асимптотическая эффективность оценки максимального правдоподобия. Критерий эффективности оценки и оценки максимального правдоподобия. Априорная и апостериорная плотность распределения параметра. Байесовская оценка параметра. Теорема о наилучшем квадратичном прогнозе.

'''Лекция 5''' (16.02.2018). Теорема о наилучшей оценке в байесовском подходе. Примеры нахождения байесовской оценки для выборки из равномерного распределения с неизвестной верхней границей. Минимаксный подход. Достаточное условие минимаксности оценки. Достаточное условие минимаксности байесовской оценки. Примеры нахождения минимаксных оценок для выборок из распределения Бернулли. Достаточное условие минимаксности оценки через последовательность вероятностных мер. Пример применения критерия для выборки из нормального распределения с неизвестным математическим ожиданием.

'''Лекция 6''' (02.03.2018). Разбор домашнего задания 1.

'''Лекция 7''' (09.03.2018). Достаточное условие минимума многомерной функции. Оптимальные оценки. Достаточные статистики и их смысл. Теорема Колмогорова-Блэкуэлла-Рао в одномерном и многомерном случаях. Достаточное условие оптимальности оценки. Полные статистики. Теорема об оптимальной оценке. Пример вычисления полной и достатоной статистики для распределения Бернулли. Критерий факторизации Неймана-Фишера в одномерном дискретном случае. Абсолютная непрерывность одной вероятностной меры относительно другой, примеры. Теорема Радона-Никодима (б/д). Производная Радона-Никодима. Пересчёт условных математических ожиданий.

'''Лекция 8''' (16.03.2018). Доказательство критерия факторизации Неймана-Фишера в непрерывном случае. Пример применения критерия: оптимальная оценка верхней границы в равномерном распределении. Вычисление условного математического ожидания с помощью полных достаточных статистик. Экспоненциальное семейство распределений. Теорема об экспоненциальном семействе. Теорема единственности аналитической функции комплексной переменной (формулировка и идея доказательства). Пример применения теоремы: оптимальные оценки для нормального распределения.

'''Лекция 9''' (09.04.2018). Линейная регрессия: определение, примеры с оценкой параметров нормального распределения и оценка начального положения и скорости тела, движущегося по прямой без ускорения. Оценка по методу наименьших квадратов. Свойства оценки МНК: замкнутая формула, матожидание и дисперсия, оптимальность в классе линейных несмещённых оценкой. Гауссовская линейная регрессия, полная и достаточная статистика для её параметров.

'''Лекция 10''' (16.04.2018) Правила принятия критерия, меры качества: уровень значимости, размер критерия. Несмещённость и состоятельность критериев. Сравнение критериев по мощности и равномерно наиболее мощный критерий. Простые гипотезы. Лемма Неймана-Пирсона и её доказательство. Несмещённость критерия из леммы Неймана-Пирсона. Семейство с монотонным отношением правдоподобия по некоторой статистике. Теорема о монотонном отношении правдоподобия. Примеры её применения.

'''Лекция 11''' (14.05.2018).

'''Лекция 12''' (21.05.2018). Параметрический критерий хи-квадрат. Условия регулярности для данного критерия. Доказательство критерия.

'''Лекция 13''' (28.05.2018). Эмпирическая функция распределения. Теорема Гливенко-Кантелли и её доказательство. Эмпирическая вероятностная мера и контрпример к попытке обобщения теоремы Гливенко-Кантелли. Теорема Колмогорова (формулировка) и распределение Колмогорова. Доказательство первой части теоремы Колмогорова. Критерий Колмогорова и его свойства. Идея доказательства второй части теоремы Колмогорова. Случайное блуждание, винеровский процесс и броуновский мост.

== Домашние задания ==

=== ДГМС ===
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! ДЗ !! Тема || Дедлайн || Результаты
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/8f2i7qq4t3d8fv4/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_1_%D0%9C%D0%A1.pdf?dl=0 ДЗ 1] || Свойства оценок || 2 марта || [https://www.dropbox.com/s/gtic07b3hcm8n0n/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97.pdf?dl=0 Ссылка]
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/6dlo1dbn8jgz5if/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_2_%D0%9C%D0%A1.pdf?dl=0 ДЗ 2] || Оптимальные, байесовские и минимаксные оценки || 14 мая || [https://www.dropbox.com/s/27wfiolb5ogz6p4/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97_2.pdf?dl=0 Ссылка]
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/sl0bicqlruqgycd/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_3_%D0%9C%D0%A1.pdf?dl=0 ДЗ 3] || Проверка гипотез и доверительное оценивание || 4 июня || TBA
|}

=== ДГТВ ===
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! ДЗ !! Тема || Дедлайн || Результаты
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/utmned5dp3bpdxf/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_1_%D0%A2%D0%92.pdf?dl=0 ДЗ 1] || Простейшее случайное блуждание || 27 февраля || [https://www.dropbox.com/s/srj22xl1615uz4g/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97.pdf?dl=0 Ссылка]
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/j6mcr51jdtau2md/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_2_%D0%A2%D0%92.pdf?dl=0 ДЗ 2] || Ветвящиеся процессы || 20 марта || [https://www.dropbox.com/s/wiagblqlkqtbmd9/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97_2.pdf?dl=0 Ссылка]
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/iovewly0pfstlgx/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_3_%D0%A2%D0%92.pdf?dl=0 ДЗ 3] || Случайные графы || 23 апреля || [https://www.dropbox.com/s/q65j4qc0cd966wb/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%94%D0%97_3.pdf?dl=0 Ссылка]
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/nf86hbmwbhiv0y9/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_4_%D0%A2%D0%92.pdf?dl=0 ДЗ 4] || Мартингалы и пуассоновский процесс || 28 мая || TBA
|}

== Список литературы ==
=== ДГТВ ===
* [https://www.dropbox.com/sh/5lxaheg89isd6h9/AABifvMGLQPmLLzHOiqfaTOLa?dl=0&preview=probability-theory_16-17_2course_raidboss.pdf Конспекты прошлого года]
* Ширяев А. Н. Вероятность
* Bollobás B. Random Graphs
* Janson S., Luczak T., Rucinski A. Random Graphs

=== ДГМС ===
* Боровков А.А. Математическая статистика
* Леман Э. Проверка статистических гипотез

== Ссылки прошлых лет ==
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%94%D0%BE%D0%BF%D0%BE%D0%BB%D0%BD%D0%B8%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D1%8B_%D1%82%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%B8_%D0%B2%D0%B5%D1%80%D0%BE%D1%8F%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%B9_(%D1%84%D0%B0%D0%BA%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%B2,_2017) Дополнительные главы теории вероятностей, 2017]

Дополнительные главы теории вероятностей и математической статистики (факультативы)

2018-05-28T13:36:35Z

Knkeer: /* ДГТВ */

Дополнительные главы теории вероятностей и математической статистики (факультативы)

2018-05-28T13:34:59Z

Knkeer: /* ДГМС */

Дополнительные главы теории вероятностей и математической статистики (факультативы)

2018-05-26T19:24:31Z

Knkeer: /* ДГМС */

Дополнительные главы теории вероятностей и математической статистики (факультативы)

2018-05-14T12:38:47Z

Knkeer: /* ДГМС */

Дополнительные главы теории вероятностей и математической статистики (факультативы)

2018-05-03T18:46:32Z

Knkeer: /* ДГТВ */

Дополнительные главы теории вероятностей и математической статистики (факультативы)

2018-05-03T18:43:33Z

Knkeer: /* ДГТВ */

Дополнительные главы теории вероятностей и математической статистики (факультативы)

2018-04-21T21:54:58Z

Knkeer: /* ДГМС */

Дополнительные главы теории вероятностей и математической статистики (факультативы)

2018-04-21T21:48:21Z

Knkeer: /* ДГТВ */

Дополнительные главы теории вероятностей и математической статистики (факультативы)

2018-04-05T19:27:00Z

Knkeer: /* ДГТВ */