AP Statistics and Probability

     Одним из необходимых курсов в университетской программе является курс по Теории Вероятностей и Математической Статистике. В каких-то университетах эти курсы разделяют и преподают отдельно, однако связь этих дисциплин невозможно отрицать. Вероятность и Статистика необходимы для понимания многих популярных в наше время специальностей как Экономика, Финансы, Мэнеджмент, Социалогия, Маркетинг и т.д., то есть с большой долей уверенности можно сказать, что Вы столкнётесь с этими предметами и за пределами университета. Поступив в Магистратуру, осваивая такие сертификаты как CFA, FRM, PRM и многие другие, при написании диссертации Вы неизбежно столкнётесь в той или иной мере со статистикой и будете углублять свои знания. 

    Существует огромное количество учебников по теории вероятностей и математической статистике в свободном доступе, однако обычно это большие толмудины и редко кому удаётся пройти их от начала до конца. Занятия можно проводить по материалам студента или по моим, благо их хватает с избытком.  

    Привожу краткий перечень тем, которые изучатся в любом курсе по вероятности и статистики, вы можете увидить его в любом учебнике (в том числе и для Statistics AP). Всё это следует воспринимать ещё и на английском языке, так как больше всего проблем у тех, кто изучает этот предмет на иностранном языке. 

1) Collecting and representation of data

Histograms, box plots, frequency polygons, pie-charts, whisker-plots, cumulative frequency curves...

2) Describing univariate data

Mean, median, mode, quartiles, percentiles, range and standard deviation.

3) Describing bivariate data

Scatterplots, correlation coefficient, least squares regression line, coefficient of determination, interpretation of slope and y-intercept, predicting - interpolation and extrapolation.

4) Probability

Sample space, classical probabilities, product and sum rule, Venn diagrams, tree diagrams, conditional probability, Bayes' formula, random variable, expected value and variance, binomial distribution, Poisson distribution, geometrical distribution, normal distribution.

5) Confidence intervals

z and t- distributions, confidence intervals for poplation proportion, population mean, finding sample size

6) Hypothesis testing

Logig of hypothesis testing, errors of types I and II, testing a population proportion, test statistics and p-value, testing for population mean, two-tailed and one-tailed tests.

7) Two-samples hypothesis testing

8) Chi-squared tests

9) Inferences about slope of regression line

Также нам предстоит пользоваться различными средствами как калькулятор, Excel, многочисленные таблицы распределений и многому другому! Статистика один из самых интересных и мощных интсументов современной науки. 

 

Комментарии комментарии (0)
    Оставить комментарий
    *поля помеченные звездочкой обязательны к наполнению