2.1 KiB
2.1 KiB
Модуль 03. Вероятность, статистика и эксперименты
Плановый срок: недели 6–7.
Цели
- понимать случайные величины, распределения и условную вероятность
- оценивать неопределённость и корректно проверять гипотезы
- отличать корреляцию, предсказание и причинность
Предварительные знания
Нужны базовая алгебра, суммы и функции, а для примеров — NumPy и понятие векторизации.
Теория
- Вероятность, Байес, ожидание и распределения
- Выборки, LLN, CLT, bootstrap и доверительные интервалы
- Проверка гипотез, p-value, мощность и A/B-тесты
Термины модуля: notes/glossary.md.
Для каждого урока: прочитайте теорию, воспроизведите ключевой пример своими руками и запишите три тезиса без подсказки. Формулы из этого модуля нужно уметь связать с кодом и наблюдаемым поведением модели.
Задания
assignments/01_monte_carlo.md— Монте-Карло и сходимостьassignments/02_bayes.md— Байесовская диагностикаassignments/03_ab_test.md— Разбор A/B-теста
Завершение модуля
Модуль завершён, когда все задания удовлетворяют критериям приёмки, вы можете объяснить основные решения без ноутбука и получили review.