Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2016, ФУПМ

Материал из MachineLearning.

Перейти к: навигация, поиск

Содержание

Оценки

Студент Группа №1 (1.3) №2 (1.3) №3 (2.8) Рецензирование №3 (0.6) №4 (2.8) Рецензирование №4 (0.6) Дополнительно (7) Сумма за семестр (10) Оценка
Аленькин Олег 273
Бетлей Артем 275
Биктайров Роман 277а
Бочкарёв Артем 274 1 1
Гилязев Руслан 275
Гончаров Алексей 274
Двинских Дарина 274
Дойничко Анастасия 276
Досаев Роман 172
Емеленко Александр 275
Емельянов Ярослав 273
Ефимов Юрий 274
Жариков Илья 274 2 2
Задаянчук Андрей 274
Златов Александр 274
Исаченко Роман 274 2 2
Керимов Василий 276 1 1
Королев Николай 277
Крошнин Алексей 277
Мищенко Константин 276
Мусинов Игорь 273
Назаров Владимир 274
Нейчев Радослав 274
Новиков Герман 277
Нурдинов Булат 276
Оленина Айса 175
Переберина Анастасия 276
Подкопаев Александр 274
Пятников Виталий 275
Решетова Дарья 274 1 1
Родионов Виктор 071
Свириденко Надежда 277
Силин Игорь 277 2 2
Скорняков Кирилл 275
Смирнов Евгений 274
Соломатин Иван 274
Стогний Полина 273
Чащин Артём 276
Черных Владимир 274 1 1
Шайдулин Руслан 276
Шишковец Светлана 274
  • Задание считается сданным на момент получения письма с отчётом при условии отсутствия необходимости внесения дополнений и исправлений.
  • Штраф за просрочку заданий начисляется из расчёта 0.1 балла за сутки.
  • Для получения зачёта необходимо сдать как минимум два задания: хотя бы одно из первых двух и хотя бы одно из последних двух.
  • Каждое задание выдаётся только по заявке. Если задание выдано, но не решалось, начисляется штраф в размере его стоимости.
  • Балл за рецензирование можно получить только при условии сдачи соответствующего задания.
  • Источники дополнительных баллов:
  • Итоговая оценка по курсу —  сумма баллов за семестр, округлённая по стандартным правилам.

Задание 1. Исследование свойств одномерных статистических критериев на модельных данных

Необходимо провести исследование одного или нескольких классических критериев проверки статистических гипотез. Интерес представляет поведение достигаемого уровня значимости (p-value) как функции размера выборок и параметров распределения. В соответствии с индивидуальными параметрами задания необходимо указанным способом сгенерировать одну или несколько выборок из заданного распределения, выполнить проверку гипотезы при помощи соответствующего критерия, а затем многократно повторить эту процедуру для различных значений параметров. По результатам расчётов необходимо построить требуемые в задании графики, среди которых могут быть следующие:

  1. график зависимости достигаемого уровня значимости от значений параметров при однократном проведении эксперимента;
  2. график зависимости достигаемого уровня значимости одного или двух критериев от значений параметров, усреднённого по большому количеству повторений эксперимента (например, по 1000 повторений);
  3. график с эмпирическими оценками мощности одного или двух критериев для разных значений параметров.

В качестве оценки мощности принимается доля отвержений нулевой гипотезы среди всех проверок. То есть, если эксперимент повторялся k раз для каждого набора значений параметров, и в m из k случаев гипотеза была отвергнута на некотором фиксированном уровне значимости \alpha (примем \alpha=0.05), оценкой мощности будет отношение m/k.

Необходимо сдать: Rmd и сгенерированный по нему html/pdf-файл с описанием алгоритма, построенными графиками и выводами (объяснение полученных результатов моделирования, границы применимости критерия и т. д.).

Постановки задач.

Пример решения.

Задание принимается до 23:59 27.03.

Задания 2-4. Работа с реальными данными

Требуется подобрать и применить наилучший статистический метод, позволяющий ответить на вопрос прикладной задачи; обосновать выбор метода, его применимость и оптимальность. Помимо выводов, касающихся математических особенностей решения, необходимо в терминах предметной области сформулировать выводы, которые могли бы быть понятны гипотетическому заказчику-нематематику.

Необходимо сдать: Rmd и сгенерированный по нему html/pdf-файл с подробным отчётом по проведённому исследованию, содержащий визуализацию исходных данных, описания и выводы каждого этапа анализа — используемые методы, обоснование их применимости, графики.

По заданиям 3 и 4 отчёт каждого студента рецензируется назначенным одногруппником. Задачей рецензента является проверка корректности выбора метода решения, полноты его применения и понятности изложения. Рецензент получает баллы, если:

  • его собственная работа засчитана;
  • либо в рецензируемой работе устранены все недостатки и она принимается с первого раза, либо указан полный список недостатков работы, устранить которые не удалось.

Задание 2. Проверка гипотез

Задание 3. Регрессия

Задание 4. Прогнозирование

Ссылки

Личные инструменты