Просмотр

Материал из MachineLearning.

У вас нет прав на выполнение этой операции по следующим причинам:

• Запрошенное действие могут выполнять только участники из групп emailconfirmed, Администраторы.
• Вы должны подтвердить ваш адрес электронной почты перед правкой страниц. Пожалуйста, введите и подтвердите ваш адрес эл. почты на странице настроек.

Вы можете просмотреть и скопировать исходный текст этой страницы:

{{TOCright}} = Оценки = {|class = "wide sortable" ! | Студент || №1 (1 б.) || №2 (1 б.) || №3 (2 б.) || Рецензирование №3 (1 б.) || №4 (2 б.) || Рецензирование №4 (1 б.) || Дополнительно || <tex>\sum</tex> || Оценка |- || Старожилец Всеволод || 1 || 1 || 2 || 1 (Рыскина) || 2 || 1 (Мангатаев) || 2|| 10 ||10 |- || Вялый Евгений || 0.9 || || 1.4 || 0 (Петров) || 1.8 || (Бескровный) || 2 || 6.1 || 6 |- || Гончаров Фёдор || 1 || 1 || 2 || (Бескровный)|| 2 || 1 (Старожилец) || 4 || 11 || 10 |- || Каледин Станислав || 0.8 || 1 || 1.8 || 1 (Балицкий) || || || || 4.6 || 5 |- || Капаев Евгений || 1 || 0.9 || || || 2 || 0 (Вялый) || 2|| 5.9 || 6 |- || Коновалов Андрей || 1 || 1 || 1.8 || 1 (Неклюдов) || || || 4 || 8.8 || 9 |- || Кузнецов Роман || 1 || 1 || 1.9 || 0 (Шепелев) || 2 || 1 (Трофимов) || 2 || 8.9 || 9 |- || Петров Михаил || 0.7|| || 1.8 || 0 (Хрипко) || 2 || 1 (Соколова) || 2 || 7.5 || 8 |- || Хрипко Кирилл || 0.8 || 1 || || 0 (Яшков) || 1.9 || 1 (Капаев) || ||4.7 || 5 |- || Шепелев Денис || 1 || 1 || 1.8 || 1 (Харченко) || || || || 4.8 || 5 |- || Вдовина Евгения || 1 || 0.9|| 1.8 || 0 (Коновалов) || 1.8 || 1 (Рыскина) || || 6.5 || 7 |- || Воронов Сергей || 1 || 1 || 2 || 1 (Перекрестенко) || || || 4 || 9 || 9 |- || Гринчук Олег || 1|| 1 || 2 || 0 (Папанов) || || || 2 || 6 || 6 |- || Катруца Александр || 1 || 1 || 2 || 1 (Пушняков) || 2 || 0 (Костин) || 4 || 11 || 10 |- || Кащеева Мария || 0.9 || 0.8 || 1.1 || 1 (Вялый)|| || 0 (Вдовина) ||2 || 5.8 || 6 |- || Костин Александр || 0.5 || || || || 1.1 || 1 (Хрипко) || || 2.6 || 3 |- || Неклюдов Кирилл || 1 || 1 || 2 || 1 (Кащеева)|| || || 4 || 9 || 9 |- || Перекрестенко Дмитрий|| 1|| 1 || 2|| 0 (Вдовина) || || || 2|| 6 || — |- || Пушняков Алексей || 1 || 1 || 2 || 1 (Старожилец)|| 2 || 1 (Довгаль) || 4 || 12 || 10 |- || Рыскина Мария || 1 || 1 || 2 || 1 (Довгаль) || 1.5 || 1 (Пушняков) || 2 || 9.5 || 10 |- || Яшков Даниил || 1 || 1 || 2 || 1 (Воронов) || || || 4 || 9 || 9 |- || Бескровный Александр || 0.7|| 0.6 || 0 || 1 (Гончаров)|| 0 || 1 (Кузнецов) || || 3.3 || 3 |- || Поляков Сергей || || 1 || || 0 (Трофимов) || || || || 1 || — |- || Соколова Евгения || 1 || 1 || 1.1 || || 2 || 1 (Катруца) || 2|| 8.1 || 8 |- || Харченко Наталья || 1|| 1 || 2 || 1 (Кузнецов)|| 2 || || 2|| 9 || 9 |- || Балицкий Алексей || 1 || 1 || 2 || 1 (Мангатаев) || || || 4 || 9 || 9 |- || Довгаль Сергей || 1 || 0.9 || 1.7 || (Поляков) || 1.7 || 1 (Гончаров) || 2 || 8.3 || 8 |- || Трофимов Михаил || 1 || 1 || 1.8 || 1 (Катруца) || 8 || (Кащеева) || 2 ||8.8 || 9 |- || Папанов Артём || 1 || 1 || 1.8 || 1 (Гринчук) || 2 || || 2 || 8.8 || 9 |- || Мангатаев Доржи || 0.9 || 1 || 2 || 0 (Каледин) || 2 || 1 (Петров) || || 6.9 || 7 |} * Задание считается сданным на момент получения проверяющим письма с отчётом (и кодом, если это указано в задании), при условии отсутствия необходимости внесения дополнений и исправлений. * Штраф за просрочку сдачи заданий начисляется из расчета 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. * Балл за рецензирование можно получить только при условии сдачи соответствующего задания. * Способы получения дополнительных баллов: ** cертификат по курсу Statistical Learning: https://class.stanford.edu/courses/HumanitiesScience/StatLearning/Winter2014/about (первый дедлайн — 21.03) — 2 балла; ** доклад на занятии — 2 балла. =Доклады= * Неклюдов Кирилл. [[Media:Nekludov2014TwoStage.pdf‎|Двухэтапная проверка равенства средних с помощью критериев Стьюдента и Уэлша]]. * Балицкий Алексей. [[Media:Balitsky2014QuantileMatching.pdf‎|Сравнение парных выборок посредством quantile matching functions]]. * Воронов Сергей. [[Media:Voronov2014FalseResearch.pdf|Почему многие опубликованные исследования неверны]]. * Катруца Александр. [[Media:Katrusa2014ClassificatorsComparison.pdf‎ ‎|Статистическое сравнение классификаторов]]. * Пушняков Алексей. [[Media:Pushnyakov2014OrderCross.pdf‎|Взаимосвязи порядковых признаков]]. * Яшков Даниил. [[Media:Yashkov2014CancerFisher.pdf‎|Определение скрытых зависимостей переменных при анализе зависимостей]]. * Коновалов Андрей. [[Media:Konovalov2014RsquaredConfidence.pdf‎|Доверительный интервал для <tex>R^2</tex>]]. = Задание 1. Исследование свойств одномерных статистических критериев на модельных данных = Необходимо провести исследование одного или нескольких классических критериев проверки статистических гипотез. Интерес представляет поведение [[Достигаемый уровень значимости|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 [[Проверка статистических гипотез|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: # график зависимости достигаемого уровня значимости от значений параметров при однократном проведении эксперимента; # график зависимости достигаемого уровня значимости одного или двух критериев от значений параметров, усреднённого по большому количеству повторений эксперимента (например, по 1000 повторений); # график с эмпирическими оценками [[Мощность критерия|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 <tex>k</tex> раз для каждого набора значений параметров, и в <tex>m</tex> из <tex>k</tex> случаев гипотеза была отвергнута на некотором фиксированном уровне значимости <tex>\alpha</tex> (примем <tex>\alpha=0.05</tex>), оценкой мощности будет отношение <tex>m/k.</tex> Необходимо сдать: выполненный в Tex или Microsoft Word отчёт с описанием алгоритма, построенными графиками и '''выводами (объяснение полученных результатов моделирования, границы применимости критерия и т. д.)''', а также код на R, Матлабе или Питоне, при запуске которого на экран выводятся графики, соответствующие имеющимся в отчёте. [[Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2014, ФУПМ/1|Постановки задач]]. Пример решения: [[Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/Чувствительность двухвыборочного критерия Стьюдента (пример)|чувствительность двухвыборочного критерия Стьюдента]]. Задание принимается до '''23:59 03.03'''. = 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: подробный отчёт 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 балл, 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== [[Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2014, ФУПМ/2|Постановки задач]]. Задание принимается до '''23:59 2.04'''. == Задание 3. Регрессия == [[Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2014, ФУПМ/3|Постановки задач]]. Предварительные версии отчётов принимаются до '''23:59 20.04''', финальные, по результатам работы с рецензентом — до '''23:59 28.04'''. == Задание 4. Прогнозирование == [[Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2014, ФУПМ/4|Постановки задач]]. Предварительные версии отчётов принимаются до '''23:59 5.05''', финальные, по результатам работы с рецензентом — до '''23:59 14.05'''. = Ссылки = * [[Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)]] * [[Участник:Riabenko|Контакты для отправки заданий]] <references/> [[Категория:Учебные курсы]]

• Шаблон:TOCright

Возврат к странице Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2014, ФУПМ.