Баєсівський аналіз даних (111 – Математика, магістатура)

Тип: Нормативний

Кафедра: математичної статистики і диференціальних рівнянь

Навчальний план

СеместрКредитиЗвітність
23Залік

Лекції

СеместрК-сть годинЛекторГрупа(и)
216професор Бугрій О. М.

Практичні

СеместрК-сть годинГрупаВикладач(і)
216професор Бугрій О. М.

Опис курсу

Курс розроблено для ознайомлення студентів з основними поняттями та методами теорії ймовірностей, математичної статистики табаєсовськогоаналізуданих.

Мета: формування у майбутніх спеціалістів повноцінних теоретичних знань та практичних навичок по застосуванню баєсовськоговисновку для різно¬ма¬нітних аспектів статистичного аналізуданих
Цілі: викласти основні положення теорії ймовірностей, математичної статистики та основні методи розв’язання конкретних задач, сформувати вміння проводити баєсовсікий аналіз математичних моделей, що описують реальні явища і процеси.

Рекомендована література

1) Девидсон-Пайлон К. Вероятностноепрограмирование на Python:байесовскийвывод и алгоритмы. СПб.: Питер, 2019.
2) Мартин О. Байесовскийанализ на Python. М.: ДМК Пресс, 2020.
3) ХейДж. Введение в методыбайесовскогостатистическоговывода. М.: Финансы и статистика, 1987.
4) Братійчук М.С., Чечельницький О.А. Математична статистика. Навч. пос. Київ, 2009.
5)Ивченко Г.И., Медведев Ю.И. Математическая статистика.Учеб. М.: URSS, 2009.
6)Бобик О.І., Берегова Г.І., Копитко Б.І. Теорія ймовірностей і мате¬ма¬тична статистика. Львів: ЛБІ НБУ, 2003.
7)Яковенко А.В. Основи програмування. Python. Частина 1. Київ: КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2018.

Силабус: з навчальної дисципліни «Баєсівський аналіз даних»

Завантажити силабус