Национальный исследовательский университет «высшая школа экономики»

Бюджет и недвижимость

В 2018 году доход вуза составил 17,76 млрд рублей (на январь 2020 года это примерно 259 405 579 евро). Основными источниками финансирования являются государственные средства, услуги частного образования, фундаментальные и прикладные исследования, гранты, пожертвования и другие виды поддержки.

Прикладные исследования по заказу государственных органов, частных компаний или международных организаций составляют до 40% дохода университета. Среди постоянных клиентов Минобрнауки, Департамент информационных технологий Москвы   , Минэкономразвития , Роснефть , Аэрофлот , Газпром , РЖД . За один учебный год вуз выполняет в среднем около 300 проектов. Другие источники поддержки — это государственные субсидии и научные гранты, в том числе международные программы. Например, только на Российский проект академического совершенства государство выделило 950 миллионов рублей (по состоянию на январь 2020 года это составляет примерно 13 874 037 евро).

В 2007 году соучредители НИУ ВШЭ учредили финансовый эндаумент НИУ ВШЭ — некоммерческую организацию, которая принимает пожертвования от имени университета и инвестирует полученные средства. Прибыль идет на развитие университетских проектов. По состоянию на декабрь 2018 года размер эндаумент-фонда составлял 742,5 млн рублей (на январь 2020 года это примерно 10 845 942 евро).

Всего в Москве университету принадлежит более пятидесяти зданий, расположенных на Мясницкой улице, Покровском бульваре, Шаболовке, Старой Басманной улице и других местах. В Санкт-Петербурге университетские городки расположены на канале Грибоедова , на улице Союза Печатников, на улице Кантемировской. В Перми у ВШЭ шесть корпусов, а в Нижнем Новгороде всего четыре.

Аттестация и оценки

Во 2-ом модуле производится промежуточная аттестация за
осенний семестр. В осеннем семестре проводятся две письменные контрольные работы (КР1 и
КР2); выдается и проверяется письменное домашнее задание (ДЗ2).

Домашнее задание выдается частями, каждую из которых следует сдавать в установленные
сроки. Преподаватель вправе потребовать от любого студента «защитить» (т.е. изложить устно,
отвечая на возникающие при этом вопросы) решение любой из зачтенных этому студенту задач ДЗ.
В случае неуспешной защиты, баллы за соответствующую часть ДЗ могут быть снижены, в т.ч. до нуля.

Оценка за контрольную работу выставляется в долях единицы без
округления (т.е. с максимальной доступной используемым вычислительным
средствам точностью). Оценка ДЗ2 также выставляется в долях единицы без
округления. Оценки за контрольные работы и домашние задания могут быть
больше единицы засчет «бонусных баллов».

Накопленная оценка НК2 за осенний семестр вычисляется по
формулам:

·	 НК2' = 10 * min (1, 0.35 * КР1 + 0.35 * КР2 + 0.3 * ДЗ2)

· НК2 = ОКРУГЛ (НК2').

Здесь и далее ОКРУГЛение производится по обычным правилам, но полуцелые
числа округляются вверх.
Если НК2 >= 4, то промежуточная оценка за осенний семестр Э2 =
НК2. Если НК2 < 4, студенту предлагается выполнить итоговое
контрольное задание ИК2, оцениваемое по десятибалльной системе. В этом
случае промежуточная оценка за осенний семестр

Э2 = ОКРУГЛ (0.7 * ИК2 + 0.3 * НК2′).

Промежуточной оценкой по дисциплине является оценка Э2.

Промежуточная аттестация (4 модуль) :
В весеннем семестре проводятся две контрольные работы (КР3 и КР4); выдается и проверяется домашнее задание (ДЗ4). Оценки
выставляются так же, как и в осеннем семестре. Накопленная оценка НК4 за весенний семестр вычисляется по
формулам:

НК4′ = 10 * min (1, 0.35 * КР3 + 0.35 * КР4 + 0.3 * ДЗ4)
НК4 = ОКРУГЛ (НК4′).

Если НК4 >= 4, то итоговая оценка за весенний семестр Э4 = НК4.
Если НК4 < 4, студенту предлагается выполнить итоговое
контрольное задание ИК4, оцениваемое по десятибалльной системе. В этом
случае итоговая оценка за весенний семестр

Э4 = ОКРУГЛ (0.7 * ИК4 + 0.3 * НК4′).

Результирующей оценкой по дисциплине является оценка Э4.

Описание учебного заведения Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

Высшая школа экономики — это отличный старт для карьеры в науке, бизнесе и на государственной службе. Сочетание фундаментальности образовательных программ с возможностью уже с первого курса участвовать в научных проектах и исследованиях рядом с авторитетными российскими и зарубежными учеными позволяет выпускникам Вышки добиться профессионального успеха. Сегодня Высшая школа экономики -это: 4 кампуса (Москва, Санкт-Петербург, Нижний Новгород, Пермь) 

3 500 преподавателей 29 400 студентов 57 500 выпускников Этапы развития НИУ ВШЭ 1992 — создание Высшей школы экономики 1993 — первый прием в университет: 65 бакалавров и 92 магистра 1996 — открытие кампуса в Нижнем Новгороде 1997 — открытие совместно с Лондонским университетом Международного института экономики и финансов (МИЭФ) 1998 — открытие кампусов в Санкт-Петербурге и Перми 2000 — проведение первой Международной Апрельской конференции ВШЭ 2010 — ВШЭ получает статус национального исследовательского университета (НИУ). Создан Международный консультативный комитет ВШЭ, его возглавил лауреат Нобелевской премии по экономике Эрик Маскин 2011 — к НИУ ВШЭ присоединяется Московский институт электроники и математики (МИЭМ) 2013 — победа в конкурсе «5/100» по повышению между¬народной конкурентоспособности российских вузов 2014 — реорганизация внутренней структуры университета: создание «больших» факультетов. ВШЭ и Яндекс открывают факультет компьютерных наук Бакалавриат 64 образовательные программы  самостоятельная работа с 1 курса под контролем курирующего преподавателя возможность получать несколько стипендий сразу за высокие оценки и активное участие в жизни университета; возможность заниматься исследованиями в научно-учебных и проектно-учебных лабораториях и группах; обязательное получение международного сертификата об уровне владения английским языком; ·участие в международных научных конференциях наравне с ведущими мировыми учеными; ·участие в программах обмена с университетами-партнерами ВШЭ в Австрии, Бельгии, Бразилии, Великобритании, Венгрии, Германии, Канаде, Китае, США, Южной Корее, Франции, Японии и других странах; возможность стать оплачиваемым учебным ассистентом; доступ к одной из крупнейших университетских библиотек России. Магистратура 29 направлений подготовки 129 магистерских программ 

21 программа на английском языке возможность сменить направление обучения и овладеть новой специальностью · участие в международных стажировках и студенческих обменах · участие в программах двойных дипломов · возможность стать оплачиваемым учебным ассистентом или преподавателем · участие в исследовательской и проектной работе в лабораториях и научных институтах ВШЭ. Обучение за рубежом и двойные дипломы Высшая школа экономики тесно сотрудничает с ведущими зарубежными университетами, бизнес-школами и исследовательскими центрами. Каждый факультет НИУ ВШЭ предлагает студентам возможность пройти стажировку и участвовать в программах обмена с вузами-партнерами. Основные образовательные партнеры НИУ ВШЭ за рубежом: Университет Эразмус (Нидерланды) Университет им. Дж. Мэйсона (США) Сорбонна (Франция) Университет Болоньи (Италия) Университет Гумбольдта (Германия) Университет Поля Сезанна Вестфальский университет имени Вильгельма (Германия) Технический университет Эйндховена (Нидерланды) и др/ Аспирантура Высшая школа экономики первой из российских университетов перешла к системе аспирантских школ по отдельным отраслям науки, которые должны задать общие внутри каждой школы стандарты исследований и подготовки диссертаций. Особенности программы академической аспирантуры: полная занятость и участие в исследовательских проектах университета; руководитель из числа зарубежных исследователей; обязательная стажировка в зарубежном университете-партнере НИУ ВШЭ. В НИУ ВШЭ 120 научно-исследовательских институтов и центров, 27 научно-учебных и проектно-учебных лабораторий, 21 международных лабораторий под руководством ведущих зарубежных ученых. НИУ ВШЭ имеет собственный Издательский дом, который специализируется на выпуске научной, учебной и справочной литературы по профильным дисциплинам университета: экономике, менеджменту, бизнес-информатике, социологии, политологии, психологии, праву, философии и другим.

Курсы за 2016/17 учебный год

Сроки сдачи домашних заданий

For Group 201

• CW 1 (задачи 3b)d), 4 b)c)e)f)), выполнить дома
• HW 1 (первый домашний лист, задачи 1-4) — 1.10, 22:00
• HW 2 (первый домашний лист, задачи 5-9) — 8.10, 22:00
• HW 3 (второй домашний лист, задачи 1-3) — 15.10, 22:00
• HW 4 (второй домашний лист, задачи 4-10) — 25.10, 22:00
• HW 5 (второй домашний лист, задачи 11-15) — 5.11, 22:00
• HW 6 (второй домашний лист, задачи 16,17, 21,22) — 12.11, 22:00.
• HW 7 (второй домашний лист, задачи 18-20) — 19.11, 22:00
• HW 8 (третий домашний лист, задачи 1-5) — 5.12, 22:00
• HW 9 (третий домашний лист, задачи 6-12) — 19.12, 22:00
• HW 10 (четвертый домашний лист, задачи 1-9) — 30.01, 00:00
• HW 11 (четвертый домашний лист, задачи 10-13) — 6.02, 00:00
• HW 12 (пятый домашний лист, задачи 1,4,6,10) — 13.02, 00:00
• HW 13 (пятый домашний лист, задачи 2,5,8,9,13) — 20.02, 00:00
• HW 14 (пятый домашний лист, задачи 7,11,12) — 27.02, 00:00
• HW 15 (пятый домашний лист, задачи 3,14-16) — 6.03, 00:00
• HW 16 (шестой домашний лист, весь!) — 20.03, 00:00
• HW 17 (седьмой домашний лист, задачи 1-4, 6, 8) — 5.04, 00:00
• HW 18 (седьмой домашний лист, задачи 5,7, 9-14) — 17.04, 00:00
• HW 19 (восьмой домашний лист, задачи 1-4) — 23.05, 00:00

For Group 210:

• CW 1 (задачи 3b)d), 4 b)c)e)f)), выполнить дома
• HW 1 (первый домашний лист, задачи 1-4) — 1.10, 22:00
• HW 2 (первый домашний лист, задачи 5-9) — 8.10, 22:00
• HW 3 (второй домашний лист, задачи 1-3) — 18.10, 22:00
• HW 4 (второй домашний лист, задачи 4-7 и 9-12) — 8.11, 22:00
• HW 5 (второй домашний лист, задачи 8, 13-17, 21,22) — 15.11, 22:00.
• HW 6 (второй домашний лист, задачи 18-20) — 21.11, 22:00
• HW 7 (третий домашний лист, задачи 1-5) — 5.12, 22:00
• HW 8 (третий домашний лист, задачи 6-12) — 19.12, 22:00
• HW 9 (четвертый домашний лист, задачи 1-9) — 30.01, 00:00
• HW 10 (четвертый домашний лист, задачи 10-13) — 6.02, 00:00
• HW 11 (пятый домашний лист, задачи 1,4,6,10) — 13.02, 00:00
• HW 12 (пятый домашний лист, задачи 2,5,8,9,13) — 20.02, 00:00
• HW 13 (пятый домашний лист, задачи 7,11,12) — 27.02, 00:00
• HW 14 (пятый домашний лист, задачи 3,14-16) — 6.03, 00:00
• HW 15 (шестой домашний лист, весь!) — 20.03, 00:00
• HW 16 (седьмой домашний лист, задачи 1-4, 6, 8) — 5.04, 00:00
• HW 17 (седьмой домашний лист, задачи 5,7, 9-14) — 17.04, 00:00
• HW 18 (восьмой домашний лист, задачи 1-4) — 23.05, 00:00

БПИ 202

• 3 октября — ДЗ1
• 21 ноября — ДЗ2
• 18 декабря — ДЗ3
• 5 февраля — ДЗ4
• 12 марта — ДЗ5
• 22 марта — ДЗ6
• 25 апреля — ДЗ7
• 28 мая — ДЗ8
• 20 июня — ДЗ9

For Group 203,204:

HW 1 (задачи 1-6) — 24.09, до начала семинара

БПИ 206:

HW1 5 октября, 23:59 (Гугл-форма)

HW2 20 ноября, 23:59 (Гугл-форма)

HW3 18 декабря, 23:59 (Гугл-форма)

HW4 10 февраля, 23:59 (Гугл-форма)

HW5 10 марта, 23:59 (Гугл-форма)

HW6 28 марта, 23:59 (Гугл-форма)

HW7 30 апреля, 23:59 (Гугл-форма)

HW8 31 мая, 23:59 (Гугл-форма)

HW9 20 июня, 23:59 (Гугл-форма)

Домашние задания

Для каждого задания предоставляется ссылка на сервис, содержащий описание задания и реализующий тестирование решений. Данные сервисы размещаются на платформе Everest (см. далее).

Тестирование решений

На странице каждого сервиса содержится описание задания и выполняемых тестов. Данные тесты могут не покрывать все возможные ошибки и не заменяют самостоятельное тестирование своих решений. Тем не менее, результаты тестов позволяют составить представление о работе вашей программы и используются при проверке решений преподавателями.

Для тестирования решения необходимо перейти во вкладку Submit Job, загрузить требуемые файлы и нажать кнопку Submit. При этом происходит перенаправление на страницу нового задания (job), где можно отслеживать его состояние. Информация на странице обновляется автоматически. После окончания выполнения задания (состояние DONE или FAILED) становится доступной вкладка Outputs, где можно увидеть вывод с результатами тестирования.

Время выполнения тестов обычно составляет несколько минут, однако при большом количестве одновременных запросов к сервису время ожидания увеличивается. Поэтому лучше не откладывать тестирование на последний момент. Число попыток при тестировании не ограничено.

Сдача решений

Для сдачи решения надо перейти в раздел Задачи, нажать Сдать напротив нужного задания и отправить текст, содержащий:

• краткое описание вашего решения (основная идея, особенности реализации, соответствие условиям задания и т.д.), которое бы позволило проверяющему быстрее разобраться в нём (приветствуются также комментарии в коде),

Число попыток сдачи решения не ограничено. В случае, если решение отправлено заранее, есть шанс получить комментарий преподавателя до окончания срока сдачи и, в случае необходимости, исправить решение. Досрочные комментарии даются по мере возможности и вероятность их стремится к нулю с приближением срока сдачи.

Проверка решений

Проверка решений обычно происходит в течение недели после срока сдачи задания. При проверке оценивается последняя присланная до срока версия решения. В качестве начального приближения оценки берутся баллы, полученные решением на тестах. Так как тесты могут не покрывать все возможные проблемы, оценка может корректироваться преподавателем в ходе проверки. После окончания проверки в Anytask должен появиться ответ преподавателя с оценкой и комментариями.

Каждое задание оценивается по 10-балльной шкале. За каждый день просрочки после мягкого дедлайна снимается 2 балла. После жёсткого дедлайна решения не принимаются.

Администрация

Первый ректор Ярослав Кузьминов   , 2010 г.

Вышка была создана 27 ноября 1992 года постановлением правительства РФ. С тех пор университетом руководит бессменный ректор Ярослав Кузьминов  , который также участвовал в создании университета.

В июле 2021 года Ярослав Кузьминов подал в отставку. Новым ректором стал Никита Анисимов   . Кузьминов был избран на должность научного руководителя, которую Евгений Ясин оставил по состоянию здоровья.

До этого бывший министр экономики Евгений Ясин занимал должность научного руководителя и представлял университет в других академических организациях, а президент университета Александр Шохин представлял его во взаимодействии с государственными органами. Посты проректоров НИУ ВШЭ заняли экономисты Вадим Радаев   , Лев Якобсон   и Александр Шамрин.

В состав советов университета входят российский политик Сергей Кириенко , бывший помощник президента Владимира Путина Вячеслав Володин , основатель « Сбербанка » Герман Греф , президент Группы « Ренова» Виктор Вексельберг , российский миллиардер, технологический предприниматель Аркадий Волож , председатель правления банка «ФК Открытие» Михаил Михайлович Задорнов , Леонид Михельсон, крупный акционер российской газовой компании « Новатэк» , меценат Вадим Мошкович , а также бизнесмен и политический деятель Михаил Прохоров .

Состав

• Лицей НИУ ВШЭ  
• Факультет математики НИУ ВШЭ
• Факультет физики НИУ ВШЭ
• НИУ ВШЭ Московский институт электроники и математики им. Тихонова (МИЭМ НИУ ВШЭ)
  • Школа электронной инженерии
  • Школа компьютерной инженерии
  • Школа прикладной математики
• Факультет компьютерных наук  
  • Школа программной инженерии
  • Школа анализа данных и искусственного интеллекта
  • Школа больших данных и информационного поиска
• Факультет бизнеса и менеджмента
  • Школа делового администрирования
  • Школа логистики
  • Школа бизнес-информатики
  • Высшая школа бизнес-информатики
  • Институт инновационного менеджмента
  • Международный центр обучения логистике
  • Высшая школа проектного менеджмента
  • Высшая школа маркетинга и развития бизнеса
• Факультет права
  • Кафедра гражданского права
  • Кафедра конституционного и административного права
  • Кафедра международного публичного и частного права
  • Кафедра практического права
  • Департамент судебной власти
  • Кафедра теории права и сравнительного правоведения
  • Департамент права труда и социальной защиты населения
  • Кафедра уголовного права
  • Совместное управление с Федеральной антимонопольной службой
  • Кафедра финансового, налогового и таможенного права
• Факультет гуманитарных наук  
  • Школа истории
  • Школа Культурологии
  • Школа лингвистики
  • Школа истории и теории литературы
  • Школа философии
  • Школа иностранных языков
• Факультет социальных наук
  • Школа политики и управления
  • Школа социологии
  • Школа Психологии
  • Институт Образования
  • Институт демографии
  • Департамент общественной политики
• Факультет коммуникаций, медиа и дизайна
  • Школа СМИ
  • Школа интегрированных коммуникаций
  • Школа Искусства и Дизайна  
• Факультет мировой экономики и мировой политики
  • Школа Мировой Экономики
  • Школа международных отношений
  • Школа международных региональных исследований
  • Школа востоковедения
• Факультет экономических исследований
  • Кафедра теоретической экономики
  • Кафедра прикладной экономики
  • Школа Финансов
  • Кафедра математики
  • Департамент статистики и анализа данных
• Международный колледж экономики и финансов
• Факультет городского и регионального развития
• Химический факультет
• Факультет биологии и биотехнологии
• Факультет географии и геоинформационных технологий

Независимые отделы

• Кафедра высшей математики
• Совместный отдел с Музеем современного искусства «Гараж»
• Кафедра физического воспитания
• Департамент инновационного менеджмента
• Департамент исследований безопасности
• Кафедра военной подготовки

Литература

Наш курс опирается на разые источники. Вот некоторые полезные издания:

1. Верещагин Н. К., Шень А. Лекции по математической логике и теории алгоритмов. Части 1—3. 5-е изд., М: МЦНМО, 2017.
2. Виноградов И. М. Основы теории чисел. 9-е изд., М.: Наука, 1981.
3. Гаврилов Г. П., Сапоженко А. А. Задачи и упражнения по дискретной математике. 3-е изд., М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004.
4. Зубков А. М., Севастьянов Б. А., Чистяков В. П. Сборник задач по теории вероятностей. 2-е изд., М.: Наука, 1989.
5. Ландо С. К., Лекции о производящих функциях. 3-е изд, М.: МЦНМО, 2007.
6. Мельников О. И. Теория графов в занимательных задачах. 5-е изд., М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2013.

Семинары

Соревнования

Правила участия и оценивания

В соревновании по анализу данных вам предлагается по имеющимся данным решить некоторую задачу, оптимизируя указанную метрику, и отправить ответы для заданного тестового множества. Максимальное количество посылок в сутки ограничено (как правило, разрешается сделать 2 посылки), ближе к концу соревнования вам будем необходимо выбрать 2 посылки, которые вы считаете лучшими. Тестовые данные делятся на публичные и приватные в некотором соотношении, на основе которых строятся публичный и приватный лидерборды соответственно, при этом публичный лидерборд доступен в течение всего соревнования, а приватный строится после его окончания для выбранных вами посылок.

В лидербордах каждого из соревнований присутствуют несколько базовых решений (бейзлайнов), каждое из которых соответствует определённой оценке. Например, для получения оценки не ниже 8 баллов необходимо, чтобы ваше решение на приватном лидерборде оказалось лучше соответствующего бейзлайна. Далее для студента, преодолевшего бейзлайн на N_1 баллов, но не преодолевшего бейзлайн на N_2 балла, итоговая оценка за соревнование рассчитывается по равномерной сетке среди всех таких студентов в зависимости от места в приватном лидерборде среди них; если быть точными, то по следующей формуле:

N_2 — (N_2 — N_1) * i / M,

где M — количество студентов (из всех студентов, изучающих курс), преодолевших бейзлайн на N_1 баллов, но не преодолевших бейзлайн на N_2 балла;

i — место (начиная с 1) студента в приватном лидерборде среди всех таких студентов.

Единственное исключение из формулы — студенты, преодолевшие самый сильный бейзлайн, получают прибавку 1/M к своей оценке.

Чтобы вас не пропустили при проверке решений соревнования, необходимо использовать следующий формат для имени команды (вкладка Team):

« Имя Фамилия номер_группы»

В течение 3 суток после окончания соревнования в соответствующее задание на anytask необходимо прислать код, воспроизводящий ответы для посылки, фигурирующей в приватном лидерборде. При оформлении кода предполагайте, что данные лежат рядом с ним в папке data, а в результате выполнения кода ответы должны быть записаны в файл solution-N-Username.csv, где N — номер соревнования, Username — ваша фамилия. У нас должна быть возможность запустить код и получить те же ответы, что и в вашей посылке, — в частности, это означает, что:

1. Если вы отправляете файл *.py, мы будем запускать его при помощи команды python *.py в вышеуказанном предположении о местонахождении данных.

2. Если вы отправляете ноутбук *.ipynb, мы последовательно запустим все ячейки ноутбука и будем ожидать в результате его работы формирование файла с ответами.

3. Если вы отправляете код с использованием другого языка программирования, в том же письме направьте нам инструкцию по его запуску с тем, чтобы получить тот же файл с ответами.

В случае отсутствия кода, воспроизводящего результат, в установленный срок студенту выставляется 0 в качестве оценки за соревнование. Студенты, попавшие в топ-3 согласно приватному лидерборду, смогут получить бонусные баллы, если в течение недели после окончания соревнования сдадут в anytask отчет о получении решения, фигурирующего в приватном лидерборде. Если не оговорено иное, использовать любые внешние данные в соревнованиях запрещено. Под внешними данными понимаются размеченные данные, где разметка имеет прямое отношение к решаемой задаче. Грубо говоря, сборник текстов с википедии не считается внешними данными.

В некоторых соревнованиях данные взяты из завершившегося соревнования на Kaggle.
Категорически запрещено использовать данные из оригинального соревнования для восстановления целевой переменной на тестовой выборке.

Соревнование 1

Задача: выявление мошеннических тразнакций

Это соревнование на бонусные баллы, оно не является обязательным.

Дедлайн: 15.12.2020 23:59MSK

В задании всего один бейзлайн (lightgbm), ненулевые баллы получают решения, преодолевшие его на приватном лидерборде.
Все решения выше этого бейзлайна оцениваются по равномерной шкале от 0 до 5.

Обратите внимание на раздел Baselines на Kaggle — там можно найти много полезного.

Боевой листок

Лекции

Лекция 1: Метод максимального правдоподобия: точечные и интервальные оценки.

Лекция 2: Тест отношения правдоподобия и тест Вальда.

Лекция 3: Тест множителей Лагранжа и энтропия.

Лекция 4: EM-алгоритм.

Лекция 5: EM-алгоритм и Bootstrap.

Лекция 6: Регрессия и нормальное распределение.

Лекция 7: Распределение хи-квадрат и F-распределение. F-тест.

Лекция 8: Повтор про F-распределение, t-распределение.

Конспект от руки

Лекция 9: Гетероскедастичность и бутстрэп

Лекция 10: разбор задач из контрольной

Лекция 11: Гостевая лекция: метрики, MDE, бутстрэп.

Лекция 12: Байесовский подход

Лекция 13: Байесовский подход: продолжение

Лекция 14: Алгоритм Метрополиса-Гастингса

Лекция 15:

Семинары

Семинар 1: Метод максимального правдоподобия.

Семинар 2: Тесты LR, LM и Wald.

Семинар 3: Энтропия и дивергенция Кульбака-Лейблера.

Семинар 4: EM-алгоритм.

Семинар 5: EM-алгоритм и Bootstrap.

Семинар 6: Геометрия МНК.

Семинар 7: Распределения.

Семинар 8: Тестирование гипотез в линейной регрессии.

Семинар 9: Гетероскедастичность.

Семинар 10: Мультиколлинеарность. Отбор регрессоров.

Семинар 11: Эндогенность.

Семинар 12: Множественное тестирование. Байесовские методы.

Семинар 13: Байесовские методы.

Семинар 14: Байесовские методы.

Домашние задания

Домашнее задание 1. Метод максимального правдоподобия.

Дедлайн: 11.10.2020, 23:59 МСК

Домашнее задание 2. EM-алгоритм. Линейная регрессия.

Дедлайн: 01.12.2020, 23:59 МСК

Домашнее задание 3. Тестирование гипотез. Байесовский подход.

Дедлайн: 17.12.2020, 23:59 МСК

Бонусное домашнее задание

Дедлайн: 17.12.2020, 23:59 МСК

Задания для подготовки

Квиз 2. Дивергенция Кульбака-Лейблера. EM-алгоритм.

Квиз 3. Проверка гипотез в линейной модели. Гетероскедастичность.

Квиз 4. Тестирование гипотез. Байесовский подход.

Домашние задания

Домашние задания загружаются в личный репозиторий в GitHub Classroom.

Правила оформления решений находятся на первой странице каждого домашнего задания.

Контрольная работа

Контрольная работа состоится онлайн 7-го ноября с 18:00 до 21:00. В контрольную работу войдут задачи по темам лекций и семинаров.

Экзамен

Экзамен состоится онлайн 21 декабря с 13:00 до 16:00. По формату экзамен будет похож на контрольную работу. Вопрос об автоматах уточняется.

Написание пропущенных работ

19 декабря (время уточняется) можно будет:

1. Написать неограниченное число пропущенных по уважительной причине квизов или контрольную.
2. Написать один любой пропущенный по любой причине квиз.
3. Переписать один любой квиз со штрафом: максимум можно будет получить 8 баллов (выставляется минимум из количества набранных баллов и 8).

Математические основы информатики

Идентификатор конференции: 581 195 5118

Код доступа: pE6Umj

Расписание

• Группа 1 — 11:10 — 12:30
• Группа 2 — 12:40 — 14:00

Занятия будут проходить следующим образом: половина занятия лекционная, т.е. введение в тему, обсуждение общих принципов и подходов решения предлагаемых задач. Вторая половина семинарская, т.е. непосредственное решение задач в рамках пройденных тем и, исходя из решения, формулирование обобщающих принципов, которые позволяют использовать полученные знания в приложениях. Домашние задания планируется давать по результатам пройденных на занятиях тем почти после каждого занятия для обеспечения текущего контроля успеваемости; периодически обучающимся будут предлагаться аудиторные контрольные работы с задачами схожими с задачами домашних заданий. Все темы и задачи будут разбираться детально, поэтому у каждого будет школьника будет возможность задать все интересующие его вопросы как преподавателю, так и ассистенту. Требования к подготовке: необходима хорошая успеваемость по алгебре и информатике, умение логически мыслить и рассуждать.

— для получения положительных оценок необходимо, во-первых, посещать занятия и проявлять на них активность; под активностью понимается вовлеченность в процесс обсуждения и решения задач, в частности постановка вопросов для группы, преподавателя и ассистента. Во-вторых, необходимо решать домашние задания и в первую очередь именно производить попытки решения. В-третьих, решать аудиторные контрольные работы. При подведении итогов будет возможно повысить свой балл посредством решения дополнительных задач.

Темы курса
Раздел №1 Комбинаторика

1. Множества и операции с ними. Геометрия комбинаторных задач;
2. комбинаторное правило суммы и произведения событий (дерево решений);
3. общая схема решения комбинаторных задач, урновая схема шаров и урн (случаи различимых и неразличимых объектов);
4. формула включений-исключений;
5. перестановки, размещения с повторениями и без повторений;
6. сочетания, доказательство Эйлера для формулы сочетаний без повторений;
7. свойства биномиальных коэффициентов;
8. бином Ньютона;
9. разбиения на упорядоченные группы;
10. разбиения на неупорядоченные группы, задача о разбиении натурального числа на сумму натуральных;
11. принцип отражения и лемма о баллотировке;
12. задача о разборчивой невесте;
13. принцип Дирихле;
14. инверсии, игра в 15.
15. перечисление цветов, группы симметрии.

Раздел №2 Рекурсия и производящие функции

1. рекуррентные отношения
2. конечные разности;
3. факториальные многочлены;
4. числа Стирлинга первого рода и числа Стирлинга второго рода;
5. суммирование разностей;
6. производящие функции, сущность подхода;
7. производящие функции, рекуррентные отношения и комбинаторные подсчеты.

Раздел №3 Теория графов

1. основные определения теории графов;
2. ориентированные графы
3. деревья;
4. пути и циклы Эйлера;
5. игра “Мгновенное безумие”;
6. алгебраические свойства графов;
7. планарные графы;
8. пути и циклы Гамильтона;
9. алгоритм поиска кратчайшего пути.

Раздел №4 Логика

1. исчисление предикатов;
2. основные положения теории доказательств;
3. математическая индукция;
4. сравнения.