|
所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/probstats/
课程评论：没有评论
Coursera 课程“概率与统计”（probstats）内容总结： 本课程从概率论和数理统计的基础知识讲起，直至假设检验。课程结构为：每节课先是长篇讲座，随后是大量详细讲解的习题。课程内容共分三个主要部分： 1. **概率论基础和离散分布**：涵盖了公理、基本公式、事件树、条件概率、贝叶斯公式、离散随机变量的分布律，以及期望和方差的概念与性质。此外，还详细介绍了伯努利、二项分布、泊松分布、几何分布、超几何分布等标准离散分布。\ 2. **连续分布和点估计**：本部分引入了更多的微积分数学工具，探讨了连续随机变量及其性质，包括概率密度函数，以及指数分布、正态分布、均匀分布等标准连续分布。同时，深入讲解了点估计及其性质，如无偏性和有效性。\ 3. **数理统计**：本部分内容丰富，包括了 p值、显著性水平、第一类和第二类错误、假设检验等通常对学生来说较难的理论知识，并介绍了多种假设检验方法。此外，还学习了新的分布，如 t 分布、卡方分布（X^2）和 F 分布。\ 讲师强调不仅会讲解公式的应用，还会解释公式的推导过程，以提高学生的理解和记忆效果。讲师拥有六年的大学教学经验，在录制课程前已通过多次教学实践打磨了讲义、习题和讲解。
Этот курс посвящен теории вероятностей и математической статистике от самых основ до тестирования гипотез. Каждый раздел начинается с длинных лекций, за которыми следует большое количество подробно разобранных задач. Сами задания практически всегда сформулированы на английском, но я тщательно перевожу их на русский, так что заодно можно улучшить свой словарный запас. В курсе имеется три основных раздела:1. Основы теории вероятностей и дискретные распределения. Здесь рассматриваются аксиомы, базовые формулы, деревья событий, условные вероятности, формула Байеса, закон распределения дискретной случайной величины, понятия и свойства математического ожидания и дисперсии, а также стандартные дискретные распределения, такие как Бернулли, Биномиальное, Пуассона, Геометрическое, Гипергеометрическое. 2. Непрерывные распределения и точечные оценки. Данная глава использует уже больше математического аппарата из Calculus, мы рассматриваем непрерывные случайные величины и их многочисленные свойства - функции плотностей распределения, стандартные распределения - экспоненциальное, нормальное, равномерное и др. Также подробно рассматриваем точечные оценки и их свойства - несмещённость и эффективность. 3. Математическая статистика. Насыщенный раздел с теорией, которая традиционно трудно даётся студентам - это p-value, уровень значимости, ошибки 1-го и 2-го родов, гипотезы и самые разные тесты (даже не хочется все перечислять). Дополнительно изучаются новые распределения - T, X^2, F. Я стараюсь не только показать как пользоваться многочисленными формулами, но объяснить как они были получены, что несомненно улучшает качество и запоминания и понимания. Этот курс я давно уже преподаю в университете (6 лет), так что перед тем, как записывать его у меня была возможность по многу раз отработать лекции, задачи и их объяснения со своими студентами.
