Участник:Riabenko/tmp

Материал из MachineLearning.

< Участник:Riabenko(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
м
Текущая версия (19:11, 25 сентября 2018) (править) (отменить)
м
 
(85 промежуточных версий не показаны.)
Строка 1: Строка 1:
-
= Задание 2. Проверка гипотез на реальных данных =
+
* [[Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2009|Практические задания для студентов каф. ММП ВМК (2009 год)]]
-
Требуется подобрать и применить наилучший статистический метод, позволяющий ответить на вопрос прикладной задачи. Обосновать применимость метода и его оптимальность. Помимо выводов, касающихся математических особенностей решения, необходимо в терминах предметной области сформулировать выводы, которые могли бы быть понятны гипотетическому заказчику-нематематику.
+
* [[Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2010|Практические задания для студентов каф. ММП ВМК (2010 год)]]
 +
* [[Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2011, ФУПМ|Практические задания для студентов ФУПМ МФТИ (2011 год)]]
 +
* [[Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2011|Практические задания для студентов каф. ММП ВМК (2011 год)]]
 +
* [[Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2012, ФУПМ|Практические задания для студентов ФУПМ МФТИ (2012 год)]]
 +
* [[Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2012|Практические задания для студентов каф. ММП ВМК (2012 год)]]
 +
* [[Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2013, ФУПМ|Практические задания для студентов ФУПМ МФТИ (2013 год)]]
 +
* [[Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2013|Практические задания для студентов каф. ММП ВМК (2013 год)]]
 +
* [[Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2014, ФУПМ|Практические задания для студентов ФУПМ МФТИ (2014 год)]]
 +
* [[Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2014|Практические задания для студентов каф. ММП ВМК (2014 год)]]
 +
* [[Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2015|Практические задания для студентов каф. ММП ВМК (2015 год)]]
 +
* [[Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2015, ФУПМ|Практические задания для студентов ФУПМ МФТИ (2015 год)]]
 +
* [[Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2016, ММП|Практические задания для студентов каф. ММП ВМК (2016 год)]]
 +
* [[Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2016, ФУПМ|Практические задания для студентов ФУПМ МФТИ (2016 год)]]
-
Необходимо сдать: подробный отчёт по проведённому исследованию, содержащий визуализацию исходных данных, описания и выводы каждого этапа анализа — используемые методы, обоснование их применимости, промежуточные результаты вычислений, графики.
+
<tex>
-
 
+
\frac{1}{\sum_i { N_{X_i}}} \left(\sum_i { N_{X_i} \mu_{X_i}}\right) +1.96 \sqrt{\frac{1}{\sum_i {N_{X_i} - 1}} \left( \sum_i { \left[(N_{X_i} - 1) \sigma_{X_i}^2 + N_{X_i} \mu_{X_i}^2\right] } - \left[\sum_i {N_{X_i}}\right]\mu_X^2 \right) }
-
Задание принимается до '''23:59 22.03'''.
+
</tex>
-
 
+
-
[[Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2014, ФУПМ/2|Подстраница с индивидуальными постановками задач]].
+
-
 
+
-
 
+
-
::Студент 1: даны первые десять тысяч цифр числи пи. Можно ли сказать, что все цифры встречаются с одинаковой частотой? Есть ли корреляция между подряд идущими цифрами? <!--- pi10000.txt --->
+
-
 
+
-
::Студент 2: известны результаты розыгрыша лотереи Maryland's Pick-3 Lottery за 218 подряд идущих дней. Результатом является трёхзначное число. Можно ли считать розыгрыш случайным? <!--- lottery.txt --->
+
-
 
+
-
::Студент 3: производитель богатых клетчаткой крекеров рассматривает возможность построить рекламную кампанию
+
-
 
+
-
::Студент 4: оценка объёма устриц
+
-
 
+
-
::Студент 5: продолжительность жизни батареек
+
-
 
+
-
::Студент 6: 12 родителей
+
-
 
+
-
::Студент 7: собраны данные по 1413 пациенткам клиник при университете Джона Хопкинса, проходившим с 2006 по 2008 вакцинацию папилломавируса человека
+

Текущая версия

\frac{1}{\sum_i { N_{X_i}}} \left(\sum_i { N_{X_i} \mu_{X_i}}\right) +1.96 \sqrt{\frac{1}{\sum_i {N_{X_i} - 1}} \left( \sum_i { \left[(N_{X_i} - 1) \sigma_{X_i}^2 + N_{X_i} \mu_{X_i}^2\right] } - \left[\sum_i {N_{X_i}}\right]\mu_X^2 \right) }

Источник — «http://machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:Riabenko/tmp»
Личные инструменты