Онлайн-курс «Теория вероятностей и ее приложения» входит в специализацию «Математика для анализа данных» от НИУ ВШЭ и не требует предварительных знаний, кроме материала, пройденного ранее в рамках этой специализации.
Программа дистанционного курса рассчитана на желающих заниматься компьютерными науками и насыщена примерами применения теоретического материала на практике. На лекциях будут даны базовые математические инструменты анализа реальных жизненных ситуаций и процессов, которые можно закрепить, выполнив практические задания.
В рамках курса будут изучены:
– понятия дискретного и непрерывного вероятностного пространства;
– независимость, условная вероятность и связанные с ними формулы (в том числе формула полной вероятности, формула Байеса и т. д.);
– случайная величина и её свойства;
– плотность случайной величины, одномерная и многомерная функция распределения;
– условное распределение случайных величин и способы анализа совместного распределения;
– математическое ожидание, причем особое внимание будет уделено условному математическому ожиданию;
– базовые способы анализа больших отклонений;
– дисперсия, ковариация, коэффициент корреляции и их геометрическая интерпретация;
– закон больших чисел и центральная предельная теорема.
Приоритетом при составлении курса являлось формирование глубокого понимания используемых в анализе данных вероятностных инструментов. Поэтому все понятия будут подробно рассмотрены с разных сторон, обоснованы и тщательно разобраны в решаемых задачах. Большое количество примеров в курсе тоже служит для этой цели — не просто узнать, а научиться использовать изученную технику.
Программа дистанционного курса рассчитана на желающих заниматься компьютерными науками и насыщена примерами применения теоретического материала на практике. На лекциях будут даны базовые математические инструменты анализа реальных жизненных ситуаций и процессов, которые можно закрепить, выполнив практические задания.
В рамках курса будут изучены:
– понятия дискретного и непрерывного вероятностного пространства;
– независимость, условная вероятность и связанные с ними формулы (в том числе формула полной вероятности, формула Байеса и т. д.);
– случайная величина и её свойства;
– плотность случайной величины, одномерная и многомерная функция распределения;
– условное распределение случайных величин и способы анализа совместного распределения;
– математическое ожидание, причем особое внимание будет уделено условному математическому ожиданию;
– базовые способы анализа больших отклонений;
– дисперсия, ковариация, коэффициент корреляции и их геометрическая интерпретация;
– закон больших чисел и центральная предельная теорема.
Приоритетом при составлении курса являлось формирование глубокого понимания используемых в анализе данных вероятностных инструментов. Поэтому все понятия будут подробно рассмотрены с разных сторон, обоснованы и тщательно разобраны в решаемых задачах. Большое количество примеров в курсе тоже служит для этой цели — не просто узнать, а научиться использовать изученную технику.
