Course · Аналитика данных

Статистика и теория вероятностей с нуля

Практический курс по статистике и вероятности для аналитиков: описательная статистика (среднее, медиана, дисперсия, IQR), вероятность и условная вероятность (Байес, ошибка базовой ставки), комбинаторика, распределения (биномиальное, нормальное, правило 68–95–99,7), выборки и ЦПТ, доверительные интервалы и проверка гипотез. Дополняет курс аналитики данных.

0 / 18 lessons done

New lesson →

Юнит 1. Описательная статистика

Урок 1: Среднее, медиана и мода — и когда что

8 exercises · Считать среднее, медиану и моду небольшого набора и осознанно выбирать меру, понимая чувствительность среднего к выбросам.

Урок 2: Разброс — размах, дисперсия, стандартное отклонение, IQR

8 exercises · Считать размах, дисперсию и стандартное отклонение и находить квартили и IQR, понимая, что именно каждая мера говорит о разбросе.

Урок 3: Выбросы, устойчивость и выборка vs генеральная совокупность

6 exercises · Различать выборку (n) и генеральную совокупность (N), понимать поправку Бесселя (n−1) и выбирать устойчивые к выбросам меры.

Юнит 2. Основы вероятности

Урок 1: Исходы, события и вероятность от 0 до 1

7 exercises · Задавать пространство элементарных исходов и событие и считать P(A) как долю благоприятных исходов в диапазоне от 0 до 1.

Урок 2: Правило сложения и совместные события

7 exercises · Применять правило сложения P(A или B)=P(A)+P(B)−P(A и B), корректно учитывая пересечение событий.

Урок 3: Правило умножения и независимость

7 exercises · Применять правило умножения и проверять независимость событий через P(A и B)=P(A)·P(B).

Юнит 3. Условная вероятность, Байес и комбинаторика

Урок 1: Условная вероятность P(A|B)

7 exercises · Считать условную вероятность P(A|B)=P(A и B)/P(B) и понимать, как новое условие меняет вероятность.

Урок 2: Формула Байеса и ошибка базовой ставки

7 exercises · Обновлять вероятность по формуле Байеса и распознавать ошибку базовой ставки, не путая P(A|B) и P(B|A).

Урок 3: Комбинаторика — перестановки, размещения, сочетания

7 exercises · Считать перестановки, размещения и сочетания и выбирать формулу по признаку «важен ли порядок».

Юнит 4. Распределения

Урок 1: Случайные величины и математическое ожидание

7 exercises · Различать дискретные и непрерывные случайные величины и считать математическое ожидание дискретной величины.

Урок 2: Биномиальное распределение

7 exercises · Применять биномиальное распределение для подсчёта вероятности k успехов в n независимых испытаниях с вероятностью p.

Урок 3: Нормальное распределение, правило 68–95–99,7 и z-оценка

7 exercises · Использовать нормальное распределение и правило 68–95–99,7 и считать z-оценку для стандартизации значения.

Юнит 5. Выборки, ЦПТ и доверительные интервалы

Урок 1: Случайная выборка и смещение выборки

6 exercises · Отличать случайную выборку от смещённой и распознавать источники смещения в способе сбора данных.

Урок 2: Центральная предельная теорема и стандартная ошибка

7 exercises · Объяснять центральную предельную теорему и считать стандартную ошибку среднего SE=SD/√n.

Урок 3: Доверительный интервал и его корректная интерпретация

6 exercises · Строить смысл доверительного интервала и интерпретировать 95% ДИ как свойство процедуры, а не вероятность для конкретного интервала.

Юнит 6. Проверка гипотез и ловушки

Урок 1: Нулевая и альтернативная гипотезы, α и p-значение

7 exercises · Формулировать H0/H1, понимать уровень значимости α и корректно трактовать p-значение.

Урок 2: Ошибки I и II рода, статистическая vs практическая значимость, корреляция ≠ причинность

7 exercises · Различать ошибки I и II рода, отделять статистическую значимость от практической и не путать корреляцию с причинностью.

Урок 3: Сквозной кейс — корректный статистический вывод

4 exercises · Сделать обоснованный статистический вывод по реальной ситуации, применив понятия всего курса, и проверить себя по чек-листу.