• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Книга
Integral Robot Technologies and Speech Behavior

Kharlamov A. A., Pantiukhin D., Borisov V. et al.

Newcastle upon Tyne: Cambridge Scholars Publishing, 2024.

Глава в книге
Neural Networks for Speech Synthesis of Voice Assistants and Singing Machines

Pantiukhin D.

In bk.: Integral Robot Technologies and Speech Behavior. Newcastle upon Tyne: Cambridge Scholars Publishing, 2024. Ch. 9. P. 281-296.

Препринт
DAREL: Data Reduction with Losses for Training Acceleration of Real and Hypercomplex Neural Networks

Demidovskij A., Трутнев А. И., Тугарев А. М. et al.

NeurIPS 2023 Workshop. ZmuLcqwzkl. OpenReview, 2023

Стохастические модели принятия решений

2023/2024
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
3
Кредиты

Преподаватель

Программа дисциплины

Аннотация

Дисциплина "стохастические модели принятия решений" для образовательной программы подготовки бакалавров "прикладная математика и информатика" является одной из дисциплин блока вероятностных и статистических методов моделирования. Используется в других дисциплинах этого блока и в дисциплинах блока Data Culture.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Целями освоения дисциплины является развитие способностей к профессиональному применению вероятностных и статистических методов анализа данных в экономической сфере, страховании и бизнесе, а так же развитие компетенций в области математи-ческих методов и информационных технологий. В процессе освоения дисциплины сту-дент приобретает способности описывать проблемы и ситуации профессиональной дея-тельности, используя язык и аппарат математических и компьютерных наук. В результате освоения дисциплины студент должен: Знать Основные понятия и определения курса Уметь иллюстрировать свои теоретические знания конкретными примерами Ориентироваться в различных статистических моделях принятия решений Владеть Иметь навыки (приобрести опыт) применения теоретических положений для реше-ния практических задач. Данная дисциплина относится к вариативной части цикла дисциплин профиля подготов-ки, обеспечивающих подготовку бакалавра. Изучение данной дисциплины базируется на блоке дисциплин по математике. Основные положения данного курса используются при изучении дисциплин анализа данных, подготовке КР и ВКР.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Знать вывод функции распределения времени безотказной работы сложной системы без учёта эффекта усталости.
  • Знать концепцию сетевой модели фондового рынка
  • Знать нетрадиционные критерии согласия Е.С.Пирсона.
  • Знать типовые случайные величины, случайные векторы, случайные процессы
  • Изучить метод Лемана различения многих гипотез
  • Изучить основные положения теории Вальда статистических решений.
  • Иметь общее представление о критериях согласия.
  • Понимать концепции Несмещённости и инвариантности статистических правил.
  • Понимать разницу между оцениванием, проверкой и различением гипотез
  • Уметь находить маргинальное и условное распределения.
  • Уметь находить распределение функции случайных величин. Моменты, математическое ожидание, дисперсия, коэффициенты вариации, асимметрии, эксцесса. Условное математическое ожидание, ковариация, коэффициент корреляции. Корреляционное отношение Пирсона и корреляционная связь.
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • 1. Характеристики случайных величин.
  • 2. Классические подходы к построению вероятностных моделей.
  • 1. Задачи математической статистики.
  • 2. Критерии согласия и моделирование случайных величин.
  • 3. Проверка гипотез. Современные направления.
  • 4. Теория риска и статистических решений.
  • 5. Теория Лемана различения N гипотез.
  • 6. Статистический анализ сетевой модели фондового рынка.
Элементы контроля

Элементы контроля

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

Промежуточная аттестация

  • 2023/2024 учебный год 3 модуль
    0.21 * Контрольная работа 1 + 0.21 * Контрольная работа 2 + 0.28 * Лабораторная работа + 0.3 * Экзамен
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Исследование операций (линейное программирование и стохастические модели) : учебник / В.А. Каштанов, О.Б. Зайцева. — Москва : КУРС, 2017. - 256 с. - ISBN 978-5-906818-78-2. - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/1017099
  • Кацко, И. А., Теория вероятностей и математическая статистика : учебник / И. А. Кацко, П. С. Бондаренко, Г. В. Горелова. — Москва : КноРус, 2017. — 389 с. — ISBN 978-5-406-05578-6. — URL: https://book.ru/book/920636 (дата обращения: 25.08.2023). — Текст : электронный.
  • Пугачев В.С. - Теория вероятностей и математическая статистика - КноРус - 2017 - ISBN: 978-5-4365-1551-9 - Текст электронный // ЭБС BOOKRU - URL: https://book.ru/book/922288

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Теория вероятностей и математическая статистика: Учебное пособие / Бирюкова Л.Г., Бобрик Г.И., Матвеев В.И., - 2-е изд. - М.:НИЦ ИНФРА-М, 2017. - 289 с.: 60x90 1/16. - (Высшее образование: Бакалавриат) (Переплёт 7БЦ) ISBN 978-5-16-011793-5 - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/370899