Баєсовські методи аналізу даних (112 – Статистика)

Тип: Нормативний

Кафедра: математичної статистики і диференціальних рівнянь

Навчальний план

СеместрКредитиЗвітність
54Залік

Лекції

СеместрК-сть годинЛекторГрупа(и)
532професор Бугрій О. М.

Практичні

СеместрК-сть годинГрупаВикладач(і)
516професор Бугрій О. М.

Опис курсу

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

Мета: формування у майбутніх спеціалістів повноцінних теоретичних знань та практичних навичок по застосуванню баєсовськоговисновку для різно¬ма¬нітних аспектів статистичного аналізу даних
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) Хей Дж. Введение в методы байесовского статистического вывода. М.: Финансы и статистика, 1987.
2) Девидсон-Пайлон К. Вероятностное програмирование на Python: байесовский вывод и алгоритмы. СПб.: Питер, 2019.
3) Мартин О. Байесовский анализ на Python. М.: ДМК Пресс, 2020.
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 «Баєсовські методи аналізу даних»

Завантажити силабус