Методы и модели многомерного анализа данных

Входные требования: Базовые знания в области теории вероятностей и математической статистики.

Зачетные единицы: 4

Семестр: 2

Курс: Основной

Язык курса: Русский

Цели

Студенты углубят теоретические знания по теории вероятностей; разовьют навыки в области вероятностного моделирования и многомерного статистического анализа.

Содержание

Основные темы занятий в рамках дисциплины:

  • Вероятностные модели для одномерных случайных величин. Базовые понятия и свойства закона распределения, функции распределения, плотности распределения. Методы оценивания параметров распределения. Вероятностный интервал, доверительный интервал, толерантный интервал.
  • Вероятностные модели для многомерных случайных величин. Регрессионный анализ. Корреляционный анализ. Метод главных компонент. Многомерные интервальные оценки параметров распределений, регрессии. - Вероятностные модели для одномерных и многомерных случайных процессов и полей. Понятие случайной функции и её связь с временными процессами и полями. Понятие стационарности в узком и широком смысле. Эргодические процессы. Периодически коррелированные случайные процессы. Гауссовы процессы. Марковские процессы. Модель динамической системы. Регрессионные модели для случайных процессов. Корреляционный анализ случайных процессов. Модель авторегрессии. Модель Вольда. Модель Райса. Модель авторегрессии скользящего среднего. Моделирование тренда. Спектральный авто- и взаимный анализ. Преобразование Фурье. Теорема Винера-Хинчина.
  • Теория экстремальных значений для одномерных и многомерных случайных величин. Понятие точного распределения экстремальных значений. Предельные теоремы для экстремальных распределений. Теорема Фишера-Типпета. Метод блочных максимумов. Теорема Pickands-Balkema-de Haan. Метод POT. Совместные распределения экстремальных значений.

Формат

Лекции и лабораторные занятия

Оценка

Экзамен.

60% результаты выполнения лабораторных заданий, 30% участие в научных дискуссиях и/или устный доклад на выбранную тему, 10% результаты теоретических тестов. Дополнительная возможность улучшить оценку на экзамене.