Интервалы доверия 7

Общая продолжительность — около 50 минут; рекомендуется смотреть по частям, а при демонстрации кода можно ставить на паузу и запускать параллельно для сверки. Этот выпуск продолжает линию курса MIT 6.0002 «Вычислительное мышление и наука о данных» и посвящён ключевому понятию статистического вывода — доверительному интервалу. Курс не ограничивается сухим выводом формул: с помощью Python и метода Монте-Карло абстрактные распределения вероятностей превращаются в наглядный визуализированный код. Главная особенность — на множестве повторных экспериментов с выборками наглядно показана динамическая связь между объёмом выборки, стандартным отклонением и шириной интервала, что помогает сформировать статистическую интуицию с «вычислительной» точки зрения. Материал основательный и с акцентом на практическое программирование; подойдёт начинающим специалистам по данным, которые уже владеют базовым Python и хотят закрыть пробелы в статистике, а также студентам компьютерных специальностей, системно осваивающим вычислительную статистику.