Материал из Кружковое движение
Перейти к навигации
Перейти к поиску
Математический анализ
Математический анализНазвание курса |
Источник / Организация |
Возраст |
Длина курса
|
---|
Введение в математический анализ (целиком)
|
Последовательности
- Последовательности: супремум и инфимум
- Предел последовательности
- Число e
- Сходимость рядов
Функции и непрерывность
- Предел функции, свойства
- Непрерывность функции, теорема Вейерштрасса
- Теорема Больцано–Коши
- Замечательные пределы
- Эквивалентные функции
производные
- Дифференцируемость и производная
- Теоремы о среднем
- Производная и монотонность
- Правило Лопиталя
- Формула Тейлора
- Экстремумы функций
Интегралы
- Первообразная и неопределенный интеграл
- Площади и определенный интеграл
- Теорема Барроу и формула Ньютона-Лейбница
- Интегральные суммы, связь между суммами и интегралами
|
|
Stepik / CSC
|
Старшая школа и студенты
|
8 часов видео, 100 тестов
|
Математический анализ (часть 1)
|
Последовательности
- Последовательности: супремум и инфимум
- Предел последовательности
- Число e
- Теорема Больцано-Вейерштрасса
- Верхний и нижний пределы, сходимость
Функции и непрерывность
- Предел функции, свойства
- Непрерывность функции, теорема Вейерштрасса
- Теорема Больцано–Коши
- Элементарные функции
- Замечательные пределы
- Эквивалентные функции
|
|
Stepik / CSC
|
Старшая школа и студенты
|
5 часов видео, 100 тестов
|
Математический анализ (часть 2)
|
производные
- Дифференцируемость и производная
- Теоремы о среднем
- Производная и монотонность
- Правило Лопиталя
- Формула Тейлора
- Экстремумы функций
- Выпуклые функции
- Классические неравенства
Интегралы
- Первообразная и неопределенный интеграл
- Неопределенный и определенный интегралы
- Теорема Барроу и формула Ньютона-Лейбница
- Приложение формулы интегрирования по частям
- Равномерная непрерывность
- Интегральные суммы
|
|
Stepik / CSC
|
Старшая школа и студенты
|
6 часов видео, 100 тестов
|
Математическая статистика
Математическая статистикаНазвание курса |
Источник / Организация |
Возраст |
Длина курса
|
---|
Математическая статистика
|
Выборка, описательная статистика
- Общие рекомендации. Моделирование
- Краткий обзор понятий теории вероятностей
- Выборка. Выборочное пространство
- Описательная статистика
Точечные оценки, свойства и методы построения
- Точечные оценки и их свойства
- Методы построения точечных оценок
Доверительные интервалы, стратифицированные выборки
- Стратифицированные выборки
- Доверительные интервалы
Статистические гипотезы, параметрические критерии
- Лемма Неймана-Пирсона
- Критерии о параметрах нормального распределения
- Критерии о параметрах нормального и биномиального распределений
Критерии однородности
- Параметрические критерии однородности
- Непараметрические критерии однородности
- Однофакторный дисперсионный анализ
Критерии согласия, таблицы сопряжения
- Критерии согласия хи-квадрат и Колмогорова
- Критерии нормальности
- Таблицы сопряженности
Регрессионный анализ
- Множественная линейная регрессия
- Анализ остатков, корреляционный анализ
|
|
Stepik / CSC
|
Старшая школа и студенты
|
11 часов видео, 200 тестов
|
Основы статистики.1
|
Введение
- Генеральная совокупность и выборка
- Нормальное распределение
- Центральная предельная теорема
- Идея статистического вывода, p-уровень значимости
Сравнение средних
- T-распределение
- Проверка распределения на нормальность, QQ-Plot
- Однофакторный дисперсионный анализ
- ANOVA
Корреляция и регрессия
- Корреляция
- Регрессия
- Гипотеза о значимости взаимосвязи и коэффициент детерминации
- Регрессионный анализ
- Классификация: логистическая регрессия и кластерный анализ
|
|
Stepik / Институт Биоинформатики
|
Старшая школа и студенты
|
4 часа видео, 100 тестов
|
Основы статистики.2
|
Анализ номинативных данных
- Распределение Хи-квадрат Пирсона
- Анализ таблиц сопряженности
- Точный критерий Фишера
- Практические задания на R
- Логистическая регрессия и непараметрические методы
- Логистическая регрессия: модели без предикторов и с предикторами
- Взаимодействие номинативных предикторов
- Непараметрический анализ
Кластерный анализ и метод главных компонент
- Кластерный анализ методом k - средних
- Может ли кластерный анализ ""ошибаться""?
- Иерархическая кластеризация
- Введение в метод анализа главных компонент
- Практические задания на R
|
|
Stepik / Институт Биоинформатики
|
Старшая школа и студенты
|
6 часов видео, 100 тестов
|
Основы статистики.3
|
подробнее о линейной регрессии
- Линейная регрессия, линейность взаимосвязи
- Логарифмическая трансформация переменных
- Проблема гетероскедастичности
- Мультиколлинеарность
- Практические задания на R
Смешанные регрессионные модели
- Нарушение допущения о независимости наблюдений
- Смешанные регрессионные модели. Реализация в R
- Статистическая значимость, обобщённые модели и случайные эффекты
- Практические задания на R
Bootstrap
- Складной нож (jackknife)
- Bootstrap
- Практические задания на R
|
|
Stepik / Институт Биоинформатики
|
Старшая школа и студенты
|
4 часа видео, 50 тестов
|
Теория игр
Теория игрНазвание курса |
Источник / Организация |
Возраст |
Длина курса
|
---|
Теория игр
|
- Стратегические взаимодействия
- Доминирующие и доминируемые стратегии
- Равновесие Нэша
- Модель Хотеллинга — Даунса и модель Курно
- Игры в развернутой форме
- Равновесие Нэша, совершенное на подыграх
- Игры с несовершенной информацией
- Смешанные стратегии
- Задача о стабильных мэтчингах
- Коалиционные игры
- Краткая история теории игр
|
|
Coursera / ВШЭ
|
Старшая школа и студенты
|
10 часов видео
|
Теория игр
|
- Равновесия Нэша
- Смешанные равновесия
- Динамическая теория игр
- Случайность и неполная информация
- Секвенциальные равновесия и равновесия Байеса-Нэша
- Кооперативная теория игр. Ядро. Вектор Шепли
- Классические модели Курно и Бертрана. Монополистическая конкуренция
|
|
Coursera / МФТИ
|
Старшая школа и студенты
|
12 часов видео
|