Statistics 4mr 2021-22: различия между версиями
лекция 4 |
Leksious (обсуждение | вклад) |
||
| Строка 6: | Строка 6: | ||
UoL = Экзамен * 0.7 + Письменная (или курсовая) работа * 0.3 | UoL = Экзамен * 0.7 + Письменная (или курсовая) работа * 0.3 | ||
Итоговая оценка = | Итоговая оценка = Экзамен * 0.5 + 0.3 * Контрольная работа + 0.2 * Домашняя работа | ||
Program: | |||
1) Bootstrap | |||
2) A/B testing. Two-sample tests for Equal Means | |||
3) Difference in differences. Matching | |||
4) Sampling. Determining sample size | |||
5) Cross-tabulation and hypothesis testing: Chi-squared test of association, Cross-tabulation statistics | |||
6) Analysis of variance and covariance: ANOVA, ANCOVA | |||
7) Correlation and regression | |||
8) Discriminant analysis | |||
9) Logit analysis | |||
10) Factor analysis. Principal Component Analysis | |||
11) Cluster analysis | |||
12) Conjoint analysis | |||
13) Multidimensional scaling | |||
== Литература == | == Литература == | ||
Версия от 12:12, 6 октября 2021
О курсе
Оценивание
UoL = Экзамен * 0.7 + Письменная (или курсовая) работа * 0.3
Итоговая оценка = Экзамен * 0.5 + 0.3 * Контрольная работа + 0.2 * Домашняя работа
Program:
1) Bootstrap
2) A/B testing. Two-sample tests for Equal Means
3) Difference in differences. Matching
4) Sampling. Determining sample size
5) Cross-tabulation and hypothesis testing: Chi-squared test of association, Cross-tabulation statistics
6) Analysis of variance and covariance: ANOVA, ANCOVA
7) Correlation and regression
8) Discriminant analysis
9) Logit analysis
10) Factor analysis. Principal Component Analysis
11) Cluster analysis
12) Conjoint analysis
13) Multidimensional scaling
Литература
Вспоминаем тервер и матстат
Книжки попроще
- Frederick Gravetter, Larry Wallnau. Statistics for the Behavioral Sciences
- Феллер В. Введение в теорию вероятностей и её приложения
Посложнее
- Larry Wasserman. All of Statistics: A Concise Course in Statistical Inference
- David Williams. Weighing the Odds. A Course in Probability and Statistics
- Ширяев А.Н. Вероятность - 1 .
Советы от UoL
- Malhotra, N.K. D.F. Birks and P.A. Wills Marketing Research, Pearson, fourth edition
Материалы
Лекция 1. Наивный bootstrap, bootstrap t-статистики, bootstrap в bootstrap
Полезно почитать:
Тетрадка с семинара:
Лекция 2. Дикий bootstrap, парный bootstrap, пуассоновский bootstrap
Полезно почитать:
- James MacKinnon, Bootstrap Methods in Econometrics (про дикий и парный бутстрэп)
- Про пуассоновский бутстрэп
Тетрадка с семинара:
Лекция 3. Ещё немного про бутстрэп, тест Уэлча
Тетрадка с семинара:
Лекция 4. Манн Уитни, CUPED
Полезно почитать:
- Improving the Sensitivity of Online Controlled Experimentsby Utilizing Pre-Experiment Data
- Про классное применение парной регресси
Тетрадка с семинара: