Stochastic Models

2024/2025

Academic Year

RUS

Instruction in Russian

6

ECTS credits

Delivered at:

Department of Applied Mathematics and Informatics (Faculty of Informatics, Mathematics, and Computer Science (HSE Nizhny Novgorod))

Course type:

Compulsory course

When:

1 year, 3, 4 module

Instructor

Koldanov, Alexander P.

Программа дисциплины

Аннотация

Программа курса «стохастические модели» для образовательной программы «Интеллектуальный анализ данных» уровень магистр. Целью 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 математических методов и информационных технологий.

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.

Планируемые результаты обучения

• Знать вероятностные модели. Изучить характеристики случайных величин.
• Знать классические подходы к построению вероятностных моделей:
• Изучить и уметь применять критерии согласия. Разбираться в моделировании случайных величин
• Изучить методы статистического анализа сетевой модели фондового рынка
• Изучить теорию Вальда построения оптимальных статистических решений
• Изучить теорию Лемана различения N гипотез
• Уметь проверять статистические гипотезы. Знать современные направления проверки статистических гипотез

Содержание учебной дисциплины

• Вероятностные модели. Характеристики случайных величин.
• Классические подходы к построению вероятностных моделей
• Критерии согласия и моделирование случайных величин.
• Проверка гипотез. Современные направления.
• Теория риска и статистических решений.
• Теория Лемана различения N гипотез
• Статистический анализ сетевой модели фондового рынка

Элементы контроля

• Экзамен
• Контрольная работа

Промежуточная аттестация

• 2024/2025 4th module
  0.5 * Контрольная работа + 0.5 * Экзамен

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Сборник задач по высшей математике для экономистов, Аналитическая геометрия. Линейная алгебра. Математический анализ. Теория вероятностей. Математическая статистика. Линейное программирование : учебное пособие, под ред. проф. В. И. Ермакова, 575 с., , 2003
• Теория вероятностей и математическая статистика, учебник, 2-е изд., 472 с., Балдин, К. В., Башлыков, В. Н., Рукосуев, А. В., 2018
• Теория вероятностей и математическая статистика, учебник, 3-е изд., перераб. и доп., 551 с., Кремер, Н. Ш., 2012
• Теория вероятностей и математическая статистика, учебник, 302 с., Колемаев, В. А., Калинина, В. Н., 2001
• Теория вероятностей и математическая статистика. Базовый курс с примерами и задачами, учебное пособие, под ред. А. И. Кибзуна, 224 с., Кибзун, А. И., Горяинова, Е. Р., Наумов, А. В., Сиротин, А. Н., 2002

Рекомендуемая дополнительная литература

• Теория вероятностей, математическая статистика, учебное пособие, 328 с., Бочаров, П. П., Печенкин, А. В., 1998

Авторы

• Колданов Александр Петрович