• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
14
Апрель

Введение в процедуры множественной проверки гипотез

2023/2024
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
4
Кредиты

Преподаватель

Программа дисциплины

Аннотация

В данном курсе изучаются процедуры множественной проверки гипотез, позволяющие отвечать на несколько взаимосвязанных вопросов по имеющимся наблюдениями или данным, контролируя при этом некоторые показатели качества и применяемой процедуры.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Вспомнить классические результаты проверки статистических гипотез.
  • Запомнить основные концепции теории построения процедур множественной проверки гипотез
  • Применить на практике полученный в лекции тест для решения задачи дисперсионного анализа
  • Запомнить метод объединения и пересечения Изучить понятие иерархического семейства Применить на практике LSD-процедуру
  • Изучить принцип замыкания построения процедур множественной проверки гипотез Применить на практике процедуру Холма
  • Изучить оптимальную процедуру множественной проверки гипотез, контролирующую FWER. Применить на практике оптимальную процедуру множественной проверки гипотез, контролирующую FWER.
  • Изучить принцип разбиения для построения процедур, контролирующих вероятность хотя бы одного ложного утверждения (FWER). Изучить процедуры, контролирующие долю ложных отвержений (FDR). Применить на практике процедуру Хочберга.
  • Изучить процедуры выбора одной из многих гипотез. Изучить, что такое ошибки 1 и 2 рода и функции риска и потерь. Посчитать на практике количество ошибок 1 и 2 рода и риск процедуры.
  • Изучить Байесовский подход к множественной проверке гипотез. Применить на практике Байесовский подход к множественной проверке гипотез.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Запомнить основные концепции теории построения процедур множественной проверки гипотез
  • Изучить процедуры, контролирующие долю ложных отвержений (FDR).
  • Вспомнить классические подходы к проверке гипотезы против альтернативы
  • Запомнить метод объединения и пересечения
  • Изучить Байесовский подход к множественной проверке гипотез.
  • Изучить оптимальную процедуру множественной проверки гипотез, контролирующую FWER.
  • Изучить понятие иерархического семейства
  • Изучить принцип замыкания построения процедур множественной проверки гипотез
  • Изучить принцип разбиения для построения процедур, контролирующих вероятность хотя бы одного ложного утверждения (FWER).
  • Изучить процедуры выбора одной из многих гипотез.
  • Изучить, что такое ошибки 1 и 2 рода и функции риска и потерь.
  • Посчитать на практике количество ошибок 1 и 2 рода и риск процедуры.
  • Применить на практике LSD-процедуру
  • Применить на практике Байесовский подход к множественной проверке гипотез
  • Применить на практике максиминную процедуру множественной проверки гипотез.
  • Применить на практике полученный в лекции тест для решения задачи дисперсионного анализа
  • Применить на практике процедуру Холма
  • Применить на практике процедуру Хочберга.
  • Применять на практике классические подходы к проверке гипотезы против альтернативы
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Правило с двумя решениями. Подход Неймана-Пирсона.
  • Введение в множественную проверку гипотез.
  • Метод объединения-пересечения. Иерархическое семейство.
  • Принцип замыкания.
  • Оптимальная максиминная процедура множественной проверки гипотез.
  • Принцип разбиения для построения процедур, контролирующих вероятность хотя бы одного ложного утверждения (FWER). Процедуры, контролирующие долю ложных отвержений (FDR).
  • Процедуры выбора одной из многих гипотез. Функция риска и потерь. Теория Вальда-Лемана.
  • Байесовский подход к множественной проверке гипотез.
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Контрольная работа 1
  • неблокирующий Контрольная работа 2
  • неблокирующий Экзамен
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2023/2024 учебный год 3 модуль
    0,5* оценка за практику+ 0,5* оценка за теорию
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Боровков А. А. - Математическая статистика - Издательство "Лань" - 2010 - 704с. - ISBN: 978-5-8114-1013-2 - Текст электронный // ЭБС ЛАНЬ - URL: https://e.lanbook.com/book/3810
  • Кибзун, А. И. Теория вероятностей и математическая статистика. Базовый курс с примерами и задачами : справочник / А. И. Кибзун, Е. Р. Горяинова, А. В. Наумов. — 3-е изд. — Москва : ФИЗМАТЛИТ, 2007. — 232 с. — ISBN 978-5-9221-0836-2. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/59479 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
  • Колемаев, В. А., Теория вероятностей и математическая статистика для экономистов : учебник / В. А. Колемаев, В. Н. Калинина. — Москва : КноРус, 2013. — 376 с. — ISBN 978-5-406-02819-3. — URL: https://book.ru/book/919349 (дата обращения: 25.08.2023). — Текст : электронный.

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Højsgaard, S., Lauritzen, S. L., & Edwards, D. (2012). Graphical Models with R. New York: Springer. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=534901
  • Малугин, В. А.  Теория вероятностей и математическая статистика : учебник и практикум для бакалавриата и магистратуры / В. А. Малугин. — Москва : Издательство Юрайт, 2019. — 470 с. — (Бакалавр и магистр. Академический курс). — ISBN 978-5-534-05470-5. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/441337 (дата обращения: 28.08.2023).