This repository contains practical exercises in mathematical statistics aimed at exploring various statistical concepts and techniques. The practices cover a range of topics, including data preprocessing, confidence interval construction, distribution identification, distribution generation, regression analysis, and smoothing of time series.
This practice focuses on the primary processing of data, providing essential techniques for handling and preparing datasets.
Learn how to construct confidence intervals, a crucial aspect of statistical inference, in this practice.
Explore methods for identifying probability distributions in this practice, using Jupyter Notebook for interactive learning.
Learn how to generate probability distributions, a fundamental skill in statistical analysis, using Jupyter Notebook.
Dive into regression analysis and understand the dependencies between variables through this interactive Jupyter Notebook practice.
Discover techniques for smoothing time series data, a critical aspect of analyzing temporal trends, using Jupyter Notebook.
Feel free to contribute to this repository by submitting pull requests or opening issues. Your contributions are valuable in enhancing the learning experience for others.
This project is licensed under the MIT License. Feel free to use the code and modify it according to your needs.
Этот репозиторий содержит практические упражнения по математической статистике, направленные на изучение различных статистических концепций и техник. Практики охватывают широкий спектр тем, включая предварительную обработку данных, построение доверительных интервалов, идентификацию распределений, генерацию распределений, регрессионный анализ и сглаживание временных рядов.
Эта практика фокусируется на первичной обработке данных, предоставляя основные техники работы и подготовки наборов данных.
Научитесь строить доверительные интервалы, важный аспект статистического вывода, в рамках этой практики.
Изучите методы идентификации вероятностных распределений в этой практике с использованием Jupyter Notebook для интерактивного обучения.
Научитесь генерировать вероятностные распределения, фундаментальное умение в статистическом анализе, с использованием Jupyter Notebook.
Погрузитесь в регрессионный анализ и поймите зависимости между переменными через эту интерактивную практику с использованием Jupyter Notebook.
Откройте для себя техники сглаживания временных рядов, важного аспекта анализа временных тенденций, с использованием Jupyter Notebook.
Не стесняйтесь вносить свой вклад в этот репозиторий, отправляя pull-запросы или открывая вопросы. Ваши вклады ценны для улучшения опыта обучения для других.
Этот проект лицензирован в соответствии с лицензией MIT. Вы можете свободно использовать код и модифицировать его в соответствии со своими потребностями.