37 lines
2.1 KiB
Markdown
37 lines
2.1 KiB
Markdown
# 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
|
||
|
||
1. [Вероятность, Байес, ожидание и распределения](notes/01_probability_bayes_distributions.md)
|
||
2. [Выборки, LLN, CLT, bootstrap и доверительные интервалы](notes/02_sampling_lln_clt_bootstrap_ci.md)
|
||
3. [Проверка гипотез, p-value, мощность и A/B-тесты](notes/03_hypothesis_testing_ab.md)
|
||
|
||
Термины модуля: [`notes/glossary.md`](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`](assignments/01_monte_carlo.md) — Монте-Карло и сходимость
|
||
- [`assignments/02_bayes.md`](assignments/02_bayes.md) — Байесовская диагностика
|
||
- [`assignments/03_ab_test.md`](assignments/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.
|