Материал из MachineLearning.

Версия 05:00, 6 мая 2014

Оценки

Студент	№1 (1 б.)	№2 (1 б.)	№3 (2 б.)	Рецензирование №3 (1 б.)	№4 (2 б.)	Рецензирование №4 (1 б.)	Дополнительно
Старожилец Всеволод	1	1	2	1 (Рыскина)		(Мангатаев)	2	7
Вялый Евгений	0.9		1.4	0 (Петров)		(Бескровный)	2	4.3
Гончаров Фёдор	1	1	2	(Бескровный)		(Старожилец)	4	8
Каледин Станислав	0.8	1	1.8	1 (Балицкий)				4.6
Капаев Евгений	1	0.9				(Вялый)	2	3.9
Коновалов Андрей	1	1	1.8	1 (Неклюдов)			4	8.8
Кузнецов Роман	1	1	1.9	0 (Шепелев)		(Трофимов)	2	5.9
Петров Михаил	0.7		1.8	0 (Хрипко)		(Соколова)	2	4.5
Хрипко Кирилл	0.8	1		0 (Яшков)		(Капаев)		1.8
Шепелев Денис	1	1	1.8	1 (Харченко)				4.8
Вдовина Евгения	1	0.9	1.8	0 (Коновалов)		(Рыскина)		3.7
Воронов Сергей	1	1	2	1 (Перекрестенко)			4	9
Гринчук Олег	1	1	2	0 (Папанов)			2	6
Катруца Александр	1	1	2	1 (Пушняков)		(Костин)	4	9
Кащеева Мария	0.9	0.8		?1 (Вялый)		(Вдовина)		1.7
Костин Александр	0.5					(Хрипко)		0.5
Неклюдов Кирилл	1	1	2	1 (Кащеева)			4	9
Перекрестенко Дмитрий	1	1	2	0 (Вдовина)			2	6
Пушняков Алексей	1	1	2	1 (Старожилец)		(Довгаль)	4	9
Рыскина Мария	1	1	2	1 (Довгаль)		(Пушняков)	2	7
Яшков Даниил	1	1	2	1 (Воронов)			4	9
Бескровный Александр	0.7	0.6		?1 (Гончаров)		(Кузнецов)		1.3
Поляков Сергей		1		0 (Трофимов)				1
Соколова Евгения	1	1				(Катруца)	2	4
Харченко Наталья	1	1	2	1 (Кузнецов)			2	7
Балицкий Алексей	1	1	2	1 (Мангатаев)			4	9
Довгаль Сергей	1	0.9	1.7	(Поляков)		(Гончаров)	2	5.6
Трофимов Михаил	1	1	1.8	1 (Катруца)		(Кащеева)	2	6.8
Папанов Артём	1	1	1.8	1 (Гринчук)			2	6.8
Мангатаев Доржи	0.9	1	2	0 (Каледин)		(Петров)		3.9

• 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. Двухэтапная проверка равенства средних с помощью критериев Стьюдента и Уэлша.
• Балицкий Алексей. Сравнение парных выборок посредством quantile matching functions.
• Воронов Сергей. Почему многие опубликованные исследования неверны.
• Катруца Александр. Статистическое сравнение классификаторов.
• Пушняков Алексей. Взаимосвязи порядковых признаков.
• Яшков Даниил. Определение скрытых зависимостей переменных при анализе зависимостей.
• Коновалов Андрей. Доверительный интервал для .

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 раз для каждого набора значений параметров, и в из случаев гипотеза была отвергнута на некотором фиксированном уровне значимости (примем ), оценкой мощности будет отношение

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.

Постановки задач.

Пример решения: 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

Постановки задач.

Задание принимается до 23:59 2.04.

Задание 3. Регрессия

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

Постановки задач.

Предварительные версии отчётов принимаются до 23:59 5.05, финальные, по результатам работы с рецензентом — до 23:59 12.05.

Ссылки

• Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)
• Контакты для отправки заданий