LearnAI
на главную →
LearnAI
на главную →
программа курса
Готовая программа из 10 модулей и 47 уроков. Зарегистрируйтесь — и после короткого теста курс подстроится под ваш уровень: новичку объяснит с азов, знающему не будет повторять пройденное.
начать бесплатно →🎁 100 кредитов при регистрации. Без карты.
В курсе 47 уроков. Если заниматься по одному уроку в день, вы пройдёте его примерно за 47 дней, а суммарно это около 16–24 часов вместе с практическими заданиями. Дедлайнов нет: курс не «сгорает», можно вернуться к нему в любой момент и продолжить с того места, где остановились.
Введение в математическую статистику
Основные понятия статистики, история и применение, обзор курса.
Основы теории вероятностей
События, вероятностные пространства, аксиомы вероятности, условная вероятность.
Случайные величины и их распределения
Дискретные и непрерывные случайные величины, функции распределения, основные типы распределений.
Математические ожидания и моменты
Ожидание, дисперсия, моменты, свойства и вычисление.
Выборка и эмпирические распределения
Понятие выборки, статистики выборки, построение и анализ эмпирических распределений.
Оценивание параметров
Точечные и интервальные оценки, свойства оценок, методы максимального правдоподобия и моментов.
Проверка статистических гипотез
Формулировка гипотез, критерии проверки, ошибки первого и второго рода, уровни значимости.
Корреляция и регрессия
Анализ взаимосвязей между переменными, линейная регрессия, корреляционные коэффициенты.
Непараметрические методы
Методы анализа данных без предположений о распределениях, ранговые тесты.
Практические задачи и применение статистики
Реальные примеры использования статистики, работа с данными, интерпретация результатов.
В среднем изучение основ математической статистики занимает от 2 до 4 месяцев при регулярных занятиях по 3-5 часов в неделю. Важно сочетать теорию с практическими заданиями, чтобы закрепить знания и сразу применять методы к реальным данным.
Базовые знания по математическому анализу и линейной алгебре значительно помогут в понимании статистических методов. Однако курс построен так, чтобы постепенно вводить необходимые математические понятия, поэтому для новичков с готовностью работать и учиться математику можно подтянуть в процессе.
Лучше всего начать с освоения базовых понятий: среднее, дисперсия, вероятность и распределения. После этого перейти к изучению проверки гипотез и основным статистическим тестам. Важно сразу практиковаться на примерах и использовать интерактивные инструменты для закрепления материалов.
Для базового освоения курса английский не обязателен, так как материалы и объяснения представлены на русском. Однако знание английского поможет при работе с профессиональной литературой и современными программными пакетами, которые часто имеют англоязычный интерфейс и документацию.
Математическая статистика широко используется в экономике, маркетинге, медицине, инженерии и IT. Она помогает принимать решения на основе данных, оценивать риски, проводить эксперименты, прогнозировать и анализировать поведение систем и процессов в самых разных областях.
Уроки, практические задания и AI-учитель, который отвечает на вопросы и проверяет решения — открываются после бесплатной регистрации.
создать курс бесплатно →