422 гр., все. Спецкурс «Выч. методы и пакеты в статистическом исследовании»

Место и время проведения: вторник, 3 пара, ауд 2406; 4 пара, ауд 2406
Преподаватель: Коробейников Антон Иванович
Преподаватель: Звонарев Никита Константинович

---

Программа курса

Базовый R

  - Базовые операции: понятие "workspace", присваивание, просмотр списка переменных, удаление переменных из workspace'а. Функции c() и seq(). Использование встроенной справки.
  - Объекты R. Общие свойства (mode, length). Основные типы объектов: vector, matrix, data frame, list, expression. Конверсия объектов друг в друга.
  - Основные операции (арифметика, логические операции). Проверка равенства (==, identical, all.equal). Индексирование "векторных" переменных (включая именованные индексы).
  - Вызов функций. Правила передачи аргументов. Аргументы по умолчанию. Ellipsis (...) operator. Область видимости переменных.
  - Чтение и запись данных из файла. Функции scan, read.table, write.table и пр.
  - Основные встроенные "скалярные" функции: sum, prod, max, min, which.max, which.min, range, length
  - Основные встроенные "векторные" функции: round, rev, sort, rank, scale, pmin, pmax, cum{sum, prod, min, max}, diff, match, which
  - Операции с матрицами: cbind, rbind, t, diag, solve, qr, eigen, svd
  - Функции над блоками данных: lapply, sapply, replicate
  - Графические устройства (функции dev.*). Разбиение устройства на блоки. Понятие о графических параметрах
  - Высокоуровневые графические функции: plot, curve, pairs, density
  - Низкоуровневые графические функции: points, line, axis, legend
  - Распределения. Функции распределения, плотности. Моделирование. Функции “d”, “p”, “q”, “r”. Функция sample
  - Отладка. Функции debug, browser, traceback
  - Векторизация. Эффективная работа с памятью
  - Нахождение (локальных) экстремумов функций

Задачи

1. Вычисление интеграла методом Монте-Карло (до 15.03 включительно)
2. Оценки максимального правдоподобия (до 22.03 включительно)
3. Моделирование. Адаптивный метод отбора (до 29.03 включительно)
4. EM-алгоритм. Построение ОМП для смеси нормально распределенных случайных величин (до 11.04 включительно)
5. Моделирование. Markov Chain Monte-Carlo. Метод Метрополиса-Хастингса (до 26.04 включительно)

(Возможные) будущие задачи

1. Support Vector Machines
2. Бутстреп
3. Вычисление стационарного распределения марковской цепи
4. Метод Гусеница-SSA
5. Проверка статистических гипотез
6. Кластерный анализ
7. Нейронные сети
8. Деревья классификации и регрессии. Методы улучшения классификаторов. Bagging. Boosting. Алгоритм AdaBoost
9. Логистическая и нелинейная регрессия
10. Планирование эксперимента
11. Hidden Markov Models
12. …

Prerequisites

Дистрибутив R:

1. Windows
2. Linux
3. MacOS X

Редакторы и оболочки:

1. R-Studio (Windows, Linux, MacOS X)

Рекомендуемая литература

Книги

1. Peter Dalgaard. Introductory Statistics with R. Springer, 2002.
2. John Maindonald and John Braun. Data Analysis and Graphics Using R. Cambridge University Press, Cambridge, 2003.
3. John Verzani. Using R for Introductory Statistics. Chapman & Hall/CRC, Boca Raton, FL, 2005.
4. Paul Murrell. R Graphics. Chapman & Hall/CRC, Boca Raton, FL, 2005.
5. Ермаков С.М. Статистическое моделирование, часть II PDF
6. Голяндина Н.Э. Метод «Гусеница»-SSA: анализ временных рядов: Учеб. пособие. СПб: Изд-во СПбГУ, 2004. 76 с.PDF
7. Шипунов А.Б., Балдин Е.М., Волкова П.А., Коробейников А.И., Назарова С.А., Петров С.В., Суфиянов В.Г. Наглядная статистика. Используем R! – М.: ДМК Пресс, 2012. – 298 с.

Статьи

1. John Maindonald. Using R for Data Analysis and Graphics - Introduction, Examples and Commentary. PDF
2. John Verzani. Simple R. PDF
3. Petra Kuhnert and Bill Venables. An Introduction to R: Software for Statistical Modelling & Computing. ZIP
4. David Rossiter. Introduction to the R Project for Statistical Computing for Use at the ITC. PDF
5. Е.М. Балдин, А.И. Коробейников, А.Б. Шипунов Анализ данных с R www
6. А.И. Коробейников Оценки максимального правдоподобия в условиях цензурирования на базе EM-алгоритма PDF
7. Patrick Burns The R Inferno PDF
8. Patrick Burns S Poetry PDF

Задачи

Условные обозначения: Решетка - задание выдано, плюс - зачтено, звездочка - штраф, минус - хм, незачет.

	MC	MLE	Modelling	EM	MCMC
Пономаренко Артем Владимирович	+	-	?	+	+
Сенов Михаил Андреевич	+	+	-	+	+
Глушков Игорь Андреевич	-	?	-
Попов Сергей Александрович	+	+	-	+	+
Айнабеков Захар Андреевич	+	-	-	+	+
Ким Эрик Евгеньевич	+	+	+	+	+
Веселова Влада Валерьевна	+	+	+	+	+
Логинов Андрей Сергеевич	+	+	-	+	+
Дядичкин Михаил Павлович	-	-	-
Положиев Роман Игоревич	+	-	-	+	1
Крашенинников Егор Иванович	+	+	-	+	+
Григорьев Дмитрий Артемович	+	+	+	+	+
Васильцов Арсений	+	+	-

** Внимание:** Если напротив Вашей фамилии отсутствует назначенное задание, то для его получения Вам следует отправить запрос по почте.