Бонус: начислена 1 монета за дневную активность. Сейчас у вас 1 монета

Дисперсионный анализ

Лекция

Комментарии

Оставить комментарий

Если у вас есть какое-либо предложение, идея, благодарность или комментарий, не стесняйтесь писать. Мы очень ценим отзывы и рады услышать ваше мнение.

To reply

Comment

Для того, чтобы подтвердить, что вы не бот, ответьте:

Name

Email(not published)

Оценить

Лекции и учебник по "Теория вероятностей. Математическая статистика и Стохастический анализ "

Термины: Теория вероятностей. Математическая статистика и Стохастический анализ

Случайные величины, способы задания, примеры

Событие. Случайные события. Вероятность события

Дискретные случайные величины (ДСВ)

Непрерывные случайные величины (НСВ) характеристики и примеры

Математическая статистика

Функция Лапласа и другие табличные статистические функции: в Excel формуле

Таблицы Значение функции Лапласа Ф(x), tγ, q Критические точки распределения χ2 и Стьюдента

Математическое ожидание

Дисперсия случайной величины

Корреляция

Регрессионный анализ

Коэффициент детерминации

Линейная регрессия

Метод наименьших квадратов

Доверительный интервал

Доверительный интервал для математического ожидания нормальной выборки

Доверительный интервал для дисперсии нормальной выборки

Нормальное распределение (распределение Гаусса) с примерами решения задач

Производящая функция - виды сущность и история

Производящая функция моментов, определение и объяснение

Производящая функция последовательности (генератриса)

Производящая функция канонического преобразования

Генератриса - производящая функция

Пространство элементарных событий

Числовые характеристики случайных величин

Формула Пуассона и пример решения задачи

Формула Бернулли и пример решения задачи

Формула (теорема) Байеса и примеры решения задач

Формула полной вероятности

Теорема сложения вероятностей несовместных событий

Случайные события Алгебра событий Классическое и статистическое определения вероятности события

Таблица основных производящих функций и доказательство (вывод).

Равномерное распределение случайной величины.

Геометрическое распределение

Биномиальное распределение

Распределение Пуассона

Стандартное нормальное распределение

Экспоненциальное распределение

. Многомерные случайные величины. Случайные функции

Свойства коэффициента корреляции

Плотность распределения системы двух случайных величин

Полигон и гистограмма примеры построения

Дисперсионный анализ

Моменты случайной величины

Парадокс Бертрана (вероятность)

Доска Гальтона (квинкункс) для демонстрации центральной предельной теоремы

Вероятность как степень возможности наступления некоторого события

Распределение вероятностей

Плотность вероятности

Квантиль, процентиль, квантиль, дециль, медиана, мода

Байесовская фильтрация спама

Ряды распределения. Полигон, Гистограмма, Кумулята, Огива

Сводка и группировка статистических данных, Понятие и виды ,Принципы построения , Вторичная группировка

Генеральная совокупность и выборочный метод, Ошибки выборки, Необходимый объем выборки

Виды и анализ рядов динамики. Методы расчета среднего уровня в рядах динамики

Корреляционно-регрессионный анализ. Линейная корреляция

Слепая подпись Blind Signature

Случайный граф и деревья -сущность и применение

2.5. Практически невозможные и практически достоверные события. Принцип практической универсальности

1.1. Предмет теории вероятностей

1.2. Краткие исторические сведения

2.2. Непосредственный подсчет вероятностей

2.3. Частота, или статистическая вероятность, события

3.1. Назначение основных теорем. Сумма и произведение событий

3.2. Теорема сложения вероятностей

3.3. Теорема умножения вероятностей

3.4. Формула полной вероятности

3.5. Теорема гипотез (формула Бейеса)

4.1. Частная теорема о повторении опытов

4.2. Общая теорема о повторении опытов

5.1. Ряд распределения. Многоугольник распределения

5.2. Функция распределения

5.3. Вероятность попадания случайной величины на заданный участок

5.4. Плотность распределения

5.5. Числовые характеристики случайных величин. Их роль и назначение

5.6. Характеристики положения (математическое ожидание, мода, медиана)

5.7. Моменты. Дисперсия. Среднее квадратичное отклонение случайной величины

5.8. Закон равномерной плотности

5.9. Закон Пуассона

6.1. Нормальный закон распределения и его параметры

6.2. Моменты нормального распределения

6.3. Вероятность попадания случайной величины, на заданный участок. Нормальная функция распределения

6.4. Вероятное (срединное) отклонение

7.1. Математическая статистика - задачи, предмет и методы

7.2. Простая статистическая совокупность. Статистическая функция распределения

7.3. Статистический ряд. Гистограмма

7.4 Числовые характеристики статистического распределения

7.5. Выравнивание статистических рядов

7.6. Критерии согласия

8.1. Понятие о системе случайных величин

8.2. Функция распределения системы двух случайных величин

8.3. Плотность распределения системы двух случайных величин

8.4. Законы распределения отдельных величин, входящих в систему. Условные законы распределения

8.5 Зависимые и независимые случайные величины

8.6. Числовые характеристики системы двух случайных величин. Корреляционный момент. Коэффициент корреляции

8.7. Система произвольного числа случайных величин

8.8. Числовые характеристики системы нескольких случайных величин

9.1. Нормальный закон на плоскости

9.2 Эллипсы рассеивания. Приведение нормального закона к каноническому виду

9.3. Вероятность попадания в прямоугольник со сторонами, параллельными главным осям рассеивания

9.4. Вероятность попадания в эллипс рассеивания

9.5. Вероятность попадания в область произвольной формы

9.6. Нормальный закон в пространстве трех измерений.

10.1. Математическое ожидание функции. Дисперсия функции

10.2. Теоремы о числовых характеристиках

10.3. Применения теорем о числовых характеристиках

11.1. Метод линеаризации функций случайных аргументов

11.2. Линеаризация функции одного случайного аргумента

11.3. Линеаризация функции нескольких случайных аргументов

11.4. Уточнение результатов, полученных методом линеаризации

12.1. Закон распределения монотонной функции одного случайного аргумента

12.2. Закон распределения линейной функции от аргумента, подчиненного нормальному закону

12.3. Закон распределения немонотонной функции одного случайного аргумента

12.4. Закон распределения функции двух случайных величин

12.5. Закон распределения суммы двух случайных величин. Композиция законов распределения

12.6. Композиция нормальных законов

12.7. Линейные функции от нормально распределенных аргументов

12.8. Композиция нормальных законов на плоскости

13.1. Закон больших чисел и центральная предельная теорема

13.2. Неравенство Чебышева

13.3. Закон больших чисел (теорема Чебышева)

13.4. Обобщенная теорема Чебышева. Теорема Маркова

13.5. Следствия закона больших чисел: теоремы Бернулли и Пуассона

13.6. Массовые случайные явления и центральная предельная теорема

13.7. Характеристические функции

13.8. Центральная предельная теорема для одинаково распределенных слагаемых

13.9. Формулы, выражающие центральную предельную теорему и встречающиеся при ее практическом применении

14.1. Особенности обработки ограниченного числа опытов. Оценки дли неизвестных параметров закона распределения

14.2. Оценки для математического ожидания и дисперсии

14.3. Доверительный интервал. Доверительная вероятность

14.4. Точные методы построения доверительных интервалов для параметров случайной величины

14.5. Оценка вероятности по частоте

14.6. Оценки для числовых характеристик системы случайных величин

14.7. задача обработки результатов экспериментальных стрельб (бомбометаний).

14.8. Сглаживание экспериментальных зависимостей по методу наименьших квадратов

15.1. Теория случайных функций. Понятие о случайной функции

15.2. Понятие о случайной функции как расширение понятия о системе случайных величин. Закон распределения случайной функции

15.3. Характеристики случайных функций

15.4. Определение характеристик случайной функции из опыта

15.5. Методы определения характеристик преобразованных случайных функций по характеристикам исходных случайных функций

15.6. Линейные и нелинейные операторы. Оператор динамической системы

15.7. Линейные преобразования случайных функций

16.1.Метод канонических разложений. Представление случайной функции в виде суммы элементарных случайных функций

16.2. Каноническое разложение случайной функции

16.3. Линейные преобразования случайных функций, заданных каноническими разложениями

17.1. Понятие о стационарном случайном процессе

17.2. Спектральное разложение стационарной случайной функции на конечном участке времени. Спектр дисперсий

17.3. Спектральное разложение стационарной случайной функции на бесконечном участке времени. Спектральная плотность стационарной случайной функции

17.4. Спектральное разложение случайной функции в комплексной форме

17.5. Преобразование стационарной случайной функции стационарной линейной системой

17.6. Применения теории стационарных случайных процессов к решению задач, связанных с анализом и синтезом динамических систем

17.7. Эргодическое свойство стационарных случайных функций

17.8. Определение характеристик эргодической стационарной случайной функции по одной реализации

Геометрическая вероятность, Игла Буффона (буйвола)

Парадокс и проблема Монти Холла

Парадокс Бертрана (вероятность)

Задача о разборчивой невесте или проблема секретаря

Основные статистики и t-критерий Стьюдента

Парадокс Симпсона в статистике с примерами

Скользящая средняя - определение и назначение

Вопросы для проверки вашего понимания логистической регрессии

вопросы для тестирования специалиста по данным по линейной регрессии

Вопросы по статистике для специалистов по данным и аналитиков

Вопросы о корреляции для экзамена и тестов на собеседовании

Вопросы и тесты с ответами по теории вероятности для экзамена и собеседования

Вопросы для собеседования по Machine Learning / Data Science

Вариограмма

Кригинг как метод интерполяции или регрессия на основе гауссовских процессов

Выборочная (эмпирическая) функция распределения с примерами

Смешанная случайная величина

Закон Бенфорда, или закон первой цифры

Закон полного математического ожидания( правило башни , закон Адама ,теорема сглаживания )

Анализ выживаемости и Цензурирование в стетистике

Цензурирование в статистике

Детерминированные случайные числа по seed