Одним из главных принципов уникальной «системы Физтеха», заложенной в основу образования в МФТИ, является тщательный отбор одаренных и склонных к творческой работе представителей молодежи. Абитуриентами Физтеха становятся самые талантливые и высокообразованные выпускники школ всей России и десятков стран мира.

Студенческая жизнь в МФТИ насыщенна и разнообразна. Студенты активно совмещают учебную деятельность с занятиями спортом, участием в культурно-массовых мероприятиях, а также их организации. Администрация института всячески поддерживает инициативу и заботится о благополучии студентов. Так, ведется непрерывная работа по расширению студенческого городка и улучшению быта студентов.

Адрес e-mail:

Мини-курс В.Г. Спокойного в НМУ "Основы современной непараметрической статистики"

опубликовано: 19.11.2013
На основе этого мини-курса будет осуществляться набор в ПреМоЛаб в 2014 году.

Даты 10, 11, 17, 18, 24, 25 февраля 2014 года
время начала - 19:00.

экзамен (первая серия)
26, 27, 28 февраля.

Программа курса:

1. Basics of parametric statistics:
maximum likelihood approach,
exponential family,
linear model.

Properties of maximum likelihood,
concentration and confidence sets,
Gauss-Markov, Cramer-Rao and van Trees results

2. Few chapters of modern parametrics:

- Concentration and large deviations,
- Fisher and Wilks expansions and corollaries.

3. Nonparametric function estimation:
- white noise and regression models, generalized regression, density models.
- Sieve approximation, modeling bias, bias-variance decomposition
- Model selection via unbiased risk estimation

4. Penalized maximum likelihood and the problem of choosing the penalty.
- Fisher and Wilks for penalized maximum likelihood.
- Uniform confidence bands and concentration of the empirical risk.
- Choice of tuning parameters by propagation idea.

5. Local parametric approach.
- Applications to regression, generalized regression, density models.
- Examples of local constant and local linear approximation.
- Local Fisher and Wilks results.

6. Choice of the bandwidth in local parametric estimation using propagation approach.
- Sizer and Intersection-of-confidence-intervals idea and local model selection.
- Choice of tuning parameters by propagation.
- Propagation property and oracle risk bound.
Если вы заметили в тексте ошибку, выделите её и нажмите Ctrl+Enter.

© 2001-2016 Московский физико-технический институт
(государственный университет)

Техподдержка сайта

МФТИ в социальных сетях

soc-vk soc-fb soc-tw soc-li soc-li
Яндекс.Метрика