[Mathshub] Статистика. Тариф Начало пути (Георгий Милютин)

[Аноним]

Ссылка на картинку

Чему мы научим на Статистике:
◆ На модуле вы научитесь оценивать вероятность различных событий и их комбинаций, используя деревья

условных вероятностей и диаграммы Эйлера-Венна, а также применять формулы для упрощенного пересмотра вероятностей и выявления ошибок в них.
Вы сможете прокачать скиллы в командном программировании, научитесь решать задачи, тесты и принимать решения на основе выборки данных.
◆ Разберёте понятие теории вероятностей
На модуле вы узнаете, как статистика и теория вероятностей помогает в работе с данными, почему это важно знать и как работать с деревьями условных вероятностей. Изучите понятия дискретного распределения, математического ожидания и ошибки базового процента.
◆ Научитесь оценивать результаты экспериментов
Вам будет предоставлена возможность проверить несколько определённых гипотез на заданные темы, дать объяснение своему решению и рассказать, какие методологии вы использовали при оценке ситуации. Это отличные шанс прокачать скилл по планированию экспериментов, оценке результатов на основе чистой статистики без догадок.
◆ Научитесь формулировать гипотезы
Статистическая гипотеза — это предположение о параметрах распределения случайной величины или о взаимосвязи между различными переменными в выборке данных. Они используются для проверки выводов и принятия решений на основе данных. На модуле вы изучите, как правильно формулировать их и проверять.
◆ Освоите статистический вывод
Помимо разборки гипотез, вы узнаете, как оперировать статистическими выводами, давать оценку и делать выводы, имея выборку данных. Статистический вывод также используется для оценки статистической значимости результатов и обобщения результатов до более широкого спектра.
Что включено в модуль:
Зачем нужна статистика и A/B тесты
Доверительные интервалы
Статистики распределений, взаимосвязь случайных величин, показатели корреляции
Проверка гипотез, параметрические статистические критерии
Непараметрические статистические критерии
Метод максимума правдоподобия и ядерная оценка плотности
Дизайн A/B эксперимента, А/А-эксперименты и валидация методики

экспериментирования
Ошибки при проведении A/B тестов, увеличение чувствительности А/В тестов и невозможность проведения А/В тестов
Roll-out test, Causal Inference
Программа модуля:
Продолжительность: 24 ак. часа / 6 недель
Формат обучения: Лекция + семинар
Основы теории вероятностей. Деревья условных вероятностей и их связь с диаграммами Эйлера-Венна
Формула Байеса и ошибка базового процента. Дискретные распределения и мат. ожидание
Основы комбинаторики. Распределения: биномиальное, Пуассона, нормальное. PMF, CDF и PPF. E (X) и D (X) для непрерывной случайной величины
Статистический вывод. Выборки и точечные оценки. ЦПТ и стандартная ошибка среднего
Формулирование и проверка статистических гипотез. Статистическая значимость и p-value
Распределение Стьюдента. T-test для одной выборки и двух независимых выборок. Тест Уэлча
T-тест для парных выборок. Ошибки двух родов, мощность тестов и множественная проверка гипотез. Хи-квадрат. Доверительные интервалы
A/B-тесты и как их делают. Снижение размерности данных
Твои навыки после обучения
Выдвижение гипотез
Планирование экспериментов и оценка их результатов на основе статистики
Способность оценивать вероятность различных событий и их комбинаций
Mathshub — международная школа анализа данных и разработки.
Преподаватель модуля: Георгий Милютин. EDA, Математика, Статистика Ex-глава департамента математики в London Gate Education Group.