Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2015, ФУПМ

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
м (Оценки)
(Оценки)
Строка 75: Строка 75:
| Швец Михаил || 174 || 1|| || || || || || || 1||
| Швец Михаил || 174 || 1|| || || || || || || 1||
|-
|-
-
| Шинкевич Михаил || 174 || || || || || || || || ||
+
| Шинкевич Михаил || 174 || 0.9 || || || || || || || 0.9 ||
|-
|-
| Яковлева Екатерина || 177 || || || || || || || || ||
| Яковлева Екатерина || 177 || || || || || || || || ||

Версия 22:00, 13 марта 2015

Оценки

Студент Группа №1 (1) №2 (1.2) №3 (2.8) Рецензирование №3 (0.5) №4 (2.8) Рецензирование №4 (0.5) Дополнительно (7) Сумма за семестр (10) Оценка
Аверьянов Ярослав 178 0.9 0.9
Ахтямов Азат 173
Бондарчук Ярослав 175 1 1
Васильев Артём 175
Веринов Александр 176 0.9 0.9
Виденеева Анастасия 177 1 1
Газизуллина Римма 174 1 1
Гринчук Алексей 174 1 1
Дербышев Дмитрий 176 1 1
Ефимова Ирина 174 1 1
Жуков Андрей 174 0.9 0.9
Занегин Александр 175
Игнатов Андрей 174 0.9 0.9
Иноземцев Игорь 177 1 1
Карасиков Михаил 174 1 1
Костюк Анна 174
Кулунчаков Андрей 174 1 1
Кучин Александр 177 1 1
Лийко Виктория 176 1 1
Липатова Анна 174 1 1
Лукманов Вадим 154
Макарова Анастасия 174
Омельченко Сергей 176 0.9 0.9
Плавин Александр 174 1 1
Пономарёв Олег 176
Попова Мария 174 1 1
Ракутин Юрий 175
Родина София 176 1 1
Рубцовенко Сергей 176 1 1
Сущинская Светлана 178
Усманова Ильнура 173
Фатыхов Булат 177
Циглер Александр 177
Черепанов Ярослав 175
Чжен Евгений 177 1 1
Швец Михаил 174 1 1
Шинкевич Михаил 174 0.9 0.9
Яковлева Екатерина 177
  • 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.
  • 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 12.03.


Ссылки

Личные инструменты