YoVDO

Введение в теорию построения процедур множественной проверки гипотез

Offered By: Higher School of Economics via Coursera

Tags

Science Courses Statistics & Probability Courses Data Analysis Courses Hypothesis Testing Courses Research Methodology Courses Maximum Likelihood Estimation Courses

Course Description

Overview

Этот курс знакомит вас с основами проверки гипотез, процедурами множественной проверки гипотез, которые контролируют некоторый показатель качества применяемой процедуры, используя имеющиеся наблюдения или данные. В течение курса помимо теоретических аспектов будут рассмотрены реальные прикладные задачи, а также предложен ряд практических заданий, успешное выполнение которых поможет глубже разбораться в изучаемом материале.

Syllabus

  • Вводный модуль
  • Лекция 1. Правило с двумя решениями. Подход Неймана-Пирсона.
    • Во вводной лекции рассматриваются классические способы проверки гипотезы против альтернативы такие как подход Неймана-Пирсона, тест максимального праводоподобия для простых и сложных гипотез.
  • Лекция 2. Введение в множественную проверку гипотез.
    • В данной лекции рассматриваются основные концепции теории построения процедур множественной проверки гипотез, а также методы оценки качества процедур.
  • Лекция 3. Метод объединения-пересечения. Иерархическое семейство.
    • В лекции рассмотрен метод объединения - перечения и понятие иерархического семейства.
  • Лекция 4. Принцип замкнутости.
    • В лекции расмматривается принцип замыкания построения процедур множественной проверки гипотез.
  • Лекция 5. Оптимальная процедура максимин.
    • В лекции рассматривается оптимальная процедура множественной проверки гипотез, контролирующая FWER.
  • Лекция 6. Принцип разбиения для построения процедур, контролирующих вероятность хотя бы одного ложного утверждения (FWER). Процедуры, контролирующие долю ложных отвержений (FDR).
    • В лекции рассматривается принцип разбиения для построения процедур, контролирующих вероятность хотя бы одного ложного утверждения (FWER) и процедуры, контролирующие долю ложных отвержений (FDR).
  • Лекция 7. Процедуры выбора одной из многих гипотез. Функция риска и потерь. Теория Вальда-Лемана.
    • В лекции рассматриваются процедуры выбора одной из многих гипотез, вводятся функции риска и потерь.
  • Лекция 8. Байесовский подход к множественной проверке гипотез.
    • В лекции рассматривается Байесовский подход к множественной проверке гипотез.

Taught by

Колданов Петр Александрович

Tags

Related Courses

Introduction to Artificial Intelligence
Stanford University via Udacity
Probabilistic Graphical Models 1: Representation
Stanford University via Coursera
Statistics One
Princeton University via Coursera
Intro to Statistics
Stanford University via Udacity
Passion Driven Statistics
Wesleyan University via Coursera