Лабораторна робота 1. Ймовірність і комбінаторика
Перша лабораторна робота курсу «Аналітика даних». В аудиторії ви розв’язуєте задачі на класичну ймовірність, теорему Байєса та комбінаторику (перестановки, розміщення, сполучення). Удома виконуєте індивідуальні комбінаторні задачі за варіантом. Робота закріплює Лекцію 1 — імовірнісне підґрунтя всього курсу.
Коротко про роботу
| Тема | Класична ймовірність; теорема Байєса; комбінаторика (, , ) |
| Передумова | Лекція 1. Базові поняття аналітики даних |
| Аудиторна частина | Розв’язані задачі на ймовірність і комбінаторику |
| Домашня частина | Комбінаторні задачі за варіантом (обчислення; з архіву курсу) |
| Оцінювання | три рівні: базовий 60–74 / середній 75–89 / високий 90–100 |
Зміст
| № | Частина | Файл |
|---|---|---|
| 1 | Мета роботи | 1purpose.md |
| 2 | Методичні вказівки (теорія + демонстраційний приклад) | 2method.md |
| 3 | Аудиторні задачі з розв’язаннями | 3classroom.md |
| 4 | Домашнє завдання за варіантами | 4task.md |
| 5 | Зміст звіту | 5report.md |
| 6 | Контрольні запитання | 6questions.md |
Домовленості
- Дві частини. Аудиторні задачі (3classroom.md) розбирають спільно «руками», з повними розв’язаннями. Домашнє завдання (4task.md) — індивідуальне, за варіантом, без наведених відповідей.
- Виняток цієї роботи. На відміну від наступних лабораторних, домашня частина тут — обчислювальна (комбінаторні задачі за варіантом), як їх подано в матеріалах курсу, а не програма. За бажанням (високий рівень) обчислення можна автоматизувати невеликою програмою — це природний місток до наступних робіт.
- Визначення варіанта. Номер варіанта , де — номер студента за журналом. Формулу застосовують до кожного із завдань окремо (див. 4task.md).
- Порядок важливий чи ні? Головне питання кожної комбінаторної задачі — розрізнити розміщення (порядок важливий) і сполучення (неважливий).
Підсумок
Ця робота перетворює поняття Лекції 1 на навички: рахувати рівноможливі наслідки, застосовувати теорему додавання й теорему Байєса та правильно обирати комбінаторну схему (, , , вибір із повтореннями). Ці навички — фундамент для оцінювання ймовірностей за даними, з якого починається вся подальша аналітика (вибірки, класифікатори, оцінка моделей).