קורסים ארציים בסטטיסטיקה לתלמידי תואר שני ושלישי, תשע"ח

קורסים ארציים בסטטיסטיקה לתלמידי תואר שני ושלישי, תשע"ח

אנו שמחים לבשר כי גם בשנת הלימודים הקרובה, בסמסטר א', יינתנו שלושה קורסים מתקדמים בסטטיסטיקה הפתוחים לתלמידי תואר שני ושלישיהקורסים יינתנו בימי חמישי, בזה אחר זה, בקמפוס של אוניברסיטת תל-אביב. כל תלמידי המוסדות האקדמיים השונים מוזמנים להרשם ולהשתתף ללא תשלום נוסף, וציונם בקורסים יועבר למוסד האם.

התוכנית

10:10- 12:00 Sparsity and high dimensional statistics, פרופ' בועז נדלר ממכון וייצמן.

13:00 15:00 Time series theory and methods , פרופ' יוסי רינות מהאוניברסיטה העברית.

15:15- 17:05 Empirical Bayes methodology with application to False Discovery Rate Control, פרופ' דני יקותיאלי מאוניברסיטת תל אביב.

17:05- 18:00 מפגש חברתי, תלמידים ומרצים, באסה (בירה, אוכל, סטטיסטיקה והביתה) בסבבה. שרייבר 309.

הקורס של פרופ' רינות יתחיל בשעה 13:00 (ולא 13:10 כנהוג באוניברסיטת ת"א) ויתקיים ללא הפסקה, ולפיכך יתקיימו רק 9 מפגשים. בשני הקורסים האחרים יתקיימו 13 מפגשים (מפורט להלן).

הרשמה

תלמיד/ה שאינו/ה מאוניברסיטת תל אביב מתבקש/ת למלא טופס הנקרא "טופס רישום לאוניברסיטה אחרת", אותו ניתן לקבל במזכירות התלמידים במוסד בו לומד/ת הסטודנט/ית. בנוסף יש לפנות מזכירות אוניברסיטת תל אביב, גב' שחר ארז, לצורך מילוי טופס פרטים אישיים. אימייל:[email protected]

מפגשים

26.10 2.11 9.11 16.11 23.11 30.11 7.12 14.12 21.12 28.12 4.1 11.1 18.1

אוניברסיטת תל אביב תממן את הוצאות הנסיעה של המרצים והתלמידים שאינם מאוניברסיטת תל אביב. יש למלא את הטופס שיופץ בהמשך, ולהגיש את הקבלות (מקור ולא צילום). ללא קבלות לא ניתן יהיה לקבל החזר הוצאות. את הטופס עם הקבלות יש למסור לגב' נורית ליברמן, במזכירות הפקולטה.

לפרטים נוספים ניתן לפנות למיכה מנדל [email protected], יאיר גולדברג [email protected] או מלכה גורפיין [email protected]

להלן תקצירי הקורסים:

Sparsity and high dimensional statistics, Prof. Boaz Nadler 

Summary: In this course we’ll discuss the topic of sparsity in representation of data and its statistical implications, in particular for high dimension data.

Specific topics will include:

  1. Sparse modeling, sparse representation.
  2. Incoherent dictionaries.
  3. Compressed sensing.
  4. Methods for sparse recovery, OMP, BP, L_1.
  5. Estimation of a sparse mean.
  6. Sparse covariance estimation and sparse PCA.
  7. Minimax rates under sparsity.
  8. Graphical models and sparse inverse covariance estimation.

תיאוריה של סדרות עתיות, פרופ' יוסי רינות

תקציר: הקורס ינתן ברוח הספרים של Brockwell and Davis ויהיה די מתמטי. תוכן הקורס כולל עונתיות ומגמה בסדרות עתיות, תהליכים סטציונריים, קצת על מרחבי הילברט כדרוש, מודלים מסוג ARMA, אנליזה ספקטרלית, ותחזיות.

Empirical Bayes methodology with application to False Discovery Rate control, Prof. Dani Yekutieli

Summary: The first part of the course is an introduction to Bayesian methodology. In the second part of the course, I will discuss several implementation of the empirical Bayes approach. In the third part of the course I will explain the relation between Bayesian analysis, FDR control and selective inference, and discuss empirical Bayes methodology for control over the FDR.

השאר תגובה