Информация по курсу

Обучающийся должен овладеть теоретическим материалом в объеме, предусмотренном программой, уметь применять полученные знания при решении теоретических и прикладных задач, на основе владения освоенными разделами: основные числовые характеристики выборки, эмпирические распределения и порядковые статистики, статистические задачи в нормальных выборках, достаточные статистики и их применения, принципы и методы оценивания параметров, регулярные статистические эксперименты и информация Фишера, неравенство Рао–Крамера, асимптотические свойства оценок максимального правдоподобия, робастные оценки и их построение, проверка статистических гипотез по Нейману и Пирсону, критерий отношения правдоподобия и его свойства, критерий хи-квадрат и его разновидности, критерии Колмогорова-Смирнова и Крамера–фон Мизеса, понятие о локально наиболее мощных ранговых критериях, регрессия и корреляция, метод наименьших квадратов и теорема Гаусса–Маркова; уяснить логику и технику построения математической теории как фундамента самостоятельных научных исследований и применения теории для практических нужд.

Программа курса

Лекторы