Баєсовські методи аналізу даних (112 – Статистика)
Тип: Нормативний
Кафедра: математичної статистики і диференціальних рівнянь
Навчальний план
| Семестр | Кредити | Звітність |
| 5 | 4 | Залік |
Лекції
| Семестр | К-сть годин | Лектор | Група(и) |
| 5 | 32 | професор Бугрій О. М. |
Практичні
| Семестр | К-сть годин | Група | Викладач(і) |
| 5 | 16 | професор 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.