Опубликован: 07.09.2011 | Доступ: свободный | Студентов: 5843 / 762 | Оценка: 5.00 / 4.00 | Длительность: 09:12:00
Специальности: Математик
Эллис Гладченко
Эллис Гладченко || рейтинг: 11.90 25 февраля в 23:52
Прекрасное изложение лекционного материала.
Анна Ефремова
Анна Ефремова || рейтинг: 11.90 9 июня 2021 в 17:05
Курс отличный, интересный, иногда были очень жизненные задачи)
Игорь Орещенков
Игорь Орещенков || рейтинг: 11.90 4 апреля 2019 в 22:15
На мой взгляд, вводная часть получилась слишком затянутой - на три первые лекции. Раздел о статистических критериях получился не таким ярким, как остальные (по-видимому, он не так интересен лектору-физику, да и материал слишком "разношёрстный"). С другой стороны, в нём представлена оригинальная точка зрения на понимание сути критериев, а не механическое использование таблиц. Собственно, этот подход (не вызубрить, а понять суть явлений и их математических описаний) пронизывает все лекции, что придаёт им особую ценность. А вот мастер-классы по использованию электронных таблиц для статистического анализа данных стали изюминкой курса. Большое спасибо за проделанную работу!
Данил Томбасов
Данил Томбасов || рейтинг: 11.70 5 июня 2023 в 20:17
Спасибо
Зарина Шамкаева
Зарина Шамкаева || рейтинг: 11.70 26 декабря 2020 в 21:17
Понимаю что выкладывание правильных ответов влечет за собой их дальнейшее использование другими, но хотелось бы видеть, в каких номерах ошибки. Спасибо большое за курс. Был очень полезен. Задачи очень интересные.
Илья Орлов
Илья Орлов || рейтинг: 11.70 7 мая 2020 в 07:14
Огромное спасибо за курс! Лектор - просто находка! Очень понятно объясняет, причем не просто сухим текстом. Умеет заинтересовать слушателя, украшает лекции интересными историческими фактами, использует отсылки к литературе, правда кое где были, конечно, задания, которые не разбирались в лекциях, но если посидеть, то самому разобраться можно. Курс замечательный, особенно при нынешней ситуации.
Дмитрий Сыромятников
Дмитрий Сыромятников || рейтинг: 11.60 5 апреля 2022 в 16:05
Ы
Ольга Шаронова
Ольга Шаронова || рейтинг: 11.60 18 июля 2020 в 20:11
Хотелось бы, чтобы тезисно материал остался не только в виде видеолекций, но и в виде бумажной версии материала. Нужны ссылки на литературу для дальнейшего использования полученных знаний в профессиональной деятельности
Вадим Cкулинець
Вадим Cкулинець || рейтинг: 11.60 27 мая 2020 в 20:05
Все тесты хороши.
мария реннике
мария реннике || рейтинг: 11.50 16 января 2019 в 17:06
потрясающе
Алина Стёпина
Алина Стёпина || рейтинг: 11.50 9 июля 2016 в 00:44
Курс очень интересный, и подтверждением является то, что я прошла его до конца. Замечательный эрудированный лектор, слушать которого - одно удовольствие. Главный плюс состоит в том, что каждая задача сопровождается жизненным примером. Задачи, рассмотренные таким образом, - это не просто сухие цифры и алгоритмы, а некие показатели широкого спектра областей, где используется теория вероятностей и статистика. Из недочетов: 1) Дважды была ситуация, когда в тесте был вопрос, который рассматривался только в следующей лекции.
Анастасия Маркова
Анастасия Маркова || рейтинг: 11.40 3 февраля 2023 в 18:08
Были неточно сформулированы задания по вероятности. Также ощущение, что неправильный ответ в задании про L-критерий Пейджа.
Алексей Бабенко
Алексей Бабенко || рейтинг: 11.30 25 января в 19:30
в последнем тесте встретились задания информация для решения которых в лекциях отсутствовала (Дисперсия суммы зависимых случайных величин)
Вячеслав Макаренко
Вячеслав Макаренко || рейтинг: 11.30 30 августа 2023 в 07:42
Иногда задания уходят за рамки лекционных заданий. Некоторые формулы например просто не были озвучены. В целом лектор очень профессиональный и интересный,просто хотелось бы увидеть дополнительную литературу.Больше пояснений к заданиям. Возможно какой-то чат создать где бы обсуждали задания.
Юрий Приходько
Юрий Приходько || рейтинг: 11.20 12 июня 2023 в 15:38
лично для меня, данный курс был очень полезен и интересен, понятная и доступная для понимания теория, богатый и насыщенный проверочный материал; надеюсь на дальнейшее плодотворное сотрудничество, всем организатором и авторам курса огромное СПАСИБО!!!
Абсамат Гаджиев
Абсамат Гаджиев || рейтинг: 11.20 28 мая 2020 в 14:45
Прекрасный курс, с не менее прекрасным лектором
Никита Грищенко
Никита Грищенко || рейтинг: 11.20 11 марта 2019 в 00:59
Огромное преимущество курса - это понятные лекции в исполнении Б. Бояршинова. Но в них имеются недостатки - арифметические ошибки при вычислениях (я постарался в соответствующих комментариях к видео на ютубе показать, где были проблемы). Также в лекциях не всегда рассматриваются задания, которые потом спрашивают в тестированиях, и приходится дополнительно материал искать в интернете.
Александр Пешков
Александр Пешков || рейтинг: 11.20 24 декабря 2016 в 10:24
Очень полезный курс. Автор всё понятно и доступно объясняет
Евгений Джоши
Евгений Джоши || рейтинг: 11.00 21 июня 2023 в 16:22
good
Владислав Московский
Владислав Московский || рейтинг: 11.00 19 января 2022 в 15:29
Данный курс имеет слабое отношение к науке "Теория вероятностей и математическая статистика". Преподаватель теорию не объясняет. Приводит много однотипных задач и долго их решает, причём часто с ошибками. Не рекомендую использовать данный курс как учебный. Учиться тут нечему. Долго, нудно и бестолково.
1  |  2
Геннадий Кондратьев
Геннадий Кондратьев

Здравствуйте. Подскажите учебник, который можно использовать совместно с лекциями.

Игорь Орещенков
Игорь Орещенков

В лекции №4 "Характеристики случайных величин" приводится формула вычисления дисперсии дискретной случайной величины как среднего квадрата отклонения от математического ожидания. При этом лектор оговаривается, что "при вычислении среднего правильнее делить не на n, а на (n-1), но при больших n это не играет роли". Тем не менее во всех дальнейших расчётах используется "естественный вариант" без вычитания единицы, которому соответствует и определение дисперсии как "средний квадрат минус квадрат среднего". При выполнении вычислений в электронных таблицах LibreOffice Calc обнаружил, что имеющаяся там встроенная функция ДИСП() выполняет вычисления с (n-1). При решении тестовых заданий это даёт заметную разницу (поскольку n мало). В чём же всё-таки различие между этими определениями дисперсии - "средний квадрат минус квадрат среднего" и "усреднение квадрата отклонения делением на (n-1)"?