Теормин выделен золотом Labs 01 — 04

Атлас защиты
по теорверу и статистике

Каждая из 39 тем — это плита визуального учебника: схема идеи, формула, формулировка для защиты, типичная ловушка и пример. Плюс девять тренажёров и маршрут-опрос, который ведёт по карточкам и помечает слабые места.

01Частотные критерии 02Регрессия · ANOVA 03Байес 04Цепи Маркова
4лабораторные работы
39тем с инфографикой
18пунктов теормина
9интерактивных тренажёров
00 · Обзор

Что требуется на защите

На защите ценится не список названий критериев, а цепочка рассуждения от данных к корректной интерпретации. У частотных методов, Байеса и Маркова она своя — держи каркас ответа в голове.

Частотный вывод
тип данных гипотезы статистика распределение при H₀ p-value / крит. область интерпретация
Байес
prior likelihood posterior loss / decision
Марков
состояния матрица / генератор эволюция распределения стационарность / эргодичность
2 дня · Учебное пособие

Пройти все темы с нуля и без пробелов

читай сверху вниз, потом закрепляй карточками

Это не шпаргалка, а маршрут понимания

Идея такая: сначала собрать общий язык статистики, потом пройти четыре главы как одну историю. В каждой теме есть простое объяснение, зачем она нужна, откуда берётся ключевая формула, как отвечать на защите и чем тема связана с соседними.

День 1 частотные критерии + регрессия День 2 Байес + Марков + прогон защиты Правило сначала смысл, потом формула, потом интерпретация

День 1 · частотная статистика

  1. 40 мин: выучи общий каркас теста: H₀, H₁, статистика, распределение при H₀, p-value.
  2. 2–3 часа: Lab 1 — независимость, таблицы, корреляции и ранги.
  3. 3–4 часа: Lab 2 — регрессия как модель, МНК, t/F, ANOVA и GLM.
  4. вечером: открой маршрут защиты и проговори теормин вслух.

День 2 · Байес и процессы

  1. 1 час: повтори условные распределения и формулу Байеса на дереве вероятностей.
  2. 2–3 часа: Lab 3 — posterior, оценки, интервалы, Naive Bayes и сравнение моделей.
  3. 2 часа: Lab 4 — цепи Маркова, стационарность, генератор, уравнения Колмогорова.
  4. финал: пройди слабые места, не учи слова без объяснения логики.

Словарь перед стартом

  • Случайная величина — число, зависящее от исхода эксперимента.
  • Распределение — правило, какие значения и с какими вероятностями возможны.
  • Выборка — наблюдения, по которым мы судим о неизвестном распределении.

Что такое вывод

  • Оценка отвечает: какое значение параметра наиболее правдоподобно.
  • Тест отвечает: выглядят ли данные необычно, если H₀ верна.
  • Интервал отвечает: какие значения параметра ещё совместимы с данными.

Главная защита от ошибок

  • Не говори “p-value — вероятность H₀”.
  • Не путай корреляцию и причинность.
  • Не называй формулу, пока не сказал, что означает каждый объект.
★ · Теормин

Теоретический минимум

18 пунктов
∑ · Практика

Интерактивные тренажёры

наводят на формулы руками
01

p-value: решение

Правило: если p ≤ α, отвергаем H₀. Это не вероятность истинности H₀.

02

χ² для таблицы 2×2

Сравниваем наблюдаемые частоты с ожидаемыми при независимости.

03

МНК на canvas

Линия МНК минимизирует сумму квадратов вертикальных остатков.

04

Байес: медицинский тест

Base rate решает: даже точный тест при редкой болезни даёт скромный posterior.

05

Цепь Маркова 2×2

Строки переходной матрицы должны суммироваться в 1.

06

Нормальная кривая и p-value

Площадь «хвостов» за наблюдаемой z-статистикой — это p-value. Сравни с α.

07

Байес наглядно: 100 человек

Сетка показывает, почему среди всех «плюсов» доля действительно больных мала.

08

Эволюция цепи Маркова

Как распределение πₙ приближается к стационарному π* с ростом числа шагов.

09

Флеш-карты по теормину

Вопрос → формулировка защиты и ключевая формула. Клик по карте — перевернуть.

39 · Полный разбор

Все темы по лабораторным