שנה"ל תשע"ז

0365-1101-01
 מבוא להסתברות לסטטיסטיקאים
 Introduction to Probability for Statisticians
ד"ר רובינשטיין שלומישיעור אורנשטיין103 א'2000-1700 סמ'  א'
מושג הקבוצה, יחסים ופעולות בין קבוצות, קומבינטוריקה, עקרון הכפל, מדגמים סדורים ולא סדורים, מרחבי הסתברות סימטריים, הסתברות איחוד מאורעות, הסתברות מותנה, הסתברות שלמה, נוסחת בייס, מאורעות בלתי תלויים, משתנים מקריים חד ממדיים ודו-מימדים, משתנים בלתי תלויים, התפלגויות מיוחדות, תוחלת ושונות של משתנים מקריים ותכונותיהם, שונות משותפת, שונות סכום משתנים מקריים, מקדם המתאם ומשתנים בלתי מתואמים, חסמים על הסתברויות, החוק החלש, משתנים מקריים רציפים, ההתפלגות הנורמלית, משפט הגבול המרכזי.

שימו לב שהנושאים החוק החלש, משתנים מקריים רציפים, ההתפלגות הנורמלית ומשפט הגבול המרכזי נוספים לקורס בשנת תשע"ז.
 
0365-1101-02
 מבוא להסתברות לסטטיסטיקאים
 Introduction to Probability for Statisticians
גב' שרוני בריתתרגיל אורנשטיין111 ד'1100-1000 סמ'  א'

מושג הקבוצה, יחסים ופעולות בין קבוצות, קומבינטוריקה, עקרון הכפל, מדגמים סדורים ולא סדורים, מרחבי הסתברות סימטריים, הסתברות איחוד מאורעות, הסתברות מותנה, הסתברות שלמה, נוסחת בייס, מאורעות בלתי תלויים, משתנים מקריים חד ממדיים ודו-מימדים, משתנים בלתי תלויים, התפלגויות מיוחדות, תוחלת ושונות של משתנים מקריים ותכונותיהם, שונות משותפת, שונות סכום משתנים מקריים, מקדם המתאם ומשתנים בלתי מתואמים, חסמים על הסתברויות, החוק החלש, משתנים מקריים רציפים, ההתפלגות הנורמלית, משפט הגבול המרכזי.

שימו לב שהנושאים החוק החלש, משתנים מקריים רציפים, ההתפלגות הנורמלית ומשפט הגבול המרכזי נוספים לקורס בשנת תשע"ז.

 
0365-1101-03
 מבוא להסתברות לסטטיסטיקאים
 Introduction to Probability for Statisticians
גב' שרוני בריתתרגיל אורנשטיין111 ד'1200-1100 סמ'  א'

מושג הקבוצה, יחסים ופעולות בין קבוצות, קומבינטוריקה, עקרון הכפל, מדגמים סדורים ולא סדורים, מרחבי הסתברות סימטריים, הסתברות איחוד מאורעות, הסתברות מותנה, הסתברות שלמה, נוסחת בייס, מאורעות בלתי תלויים, משתנים מקריים חד ממדיים ודו-מימדים, משתנים בלתי תלויים, התפלגויות מיוחדות, תוחלת ושונות של משתנים מקריים ותכונותיהם, שונות משותפת, שונות סכום משתנים מקריים, מקדם המתאם ומשתנים בלתי מתואמים, חסמים על הסתברויות, החוק החלש, משתנים מקריים רציפים, ההתפלגות הנורמלית, משפט הגבול המרכזי.

שימו לב שהנושאים החוק החלש, משתנים מקריים רציפים, ההתפלגות הנורמלית ומשפט הגבול המרכזי נוספים לקורס בשנת תשע"ז.

 
0365-1800-01
 מבוא למחשבים לסטטיסטיקאים
 Introduction to Computers for Statisticians
מר גלילי טלשיעור הנדסה כתות ח003 ג'1700-1500 סמ'  א'


מבנה המחשב, שפת R, סוגי נתונים, וקטורים, ביטויים, בקרת זרימה, פונקציות, רקורסיה.

מבוא לאלגוריתמים, תכנון אלגוריתמים: הפרד ומשול.
מושגי יסוד בסיבוכיות, ניתוח סיבוכיות זמן ריצה. אלגוריתמי חיפוש, אלגוריתמי מיון, אלגוריתמים למספרים ראשוניים.

רשימות, מטריצות, Data frames.

 

 

 

0365-1800-02
 מבוא למחשבים לסטטיסטיקאים
 Introduction to Computers for Statisticians
מר קרת נירתרגיל הנדסה כתות ח003 ג'1400-1200 סמ'  א'
הקורס הינו קורס תכנות ומבוא לאלגוריתמים. שפת התיכנות היא R. מבוא: ארגון המחשב והצגת משספרים שלמים ומספרי נקודה צפה. שפת R: קלט ופלט, טיפוסים הסיסיים, וקקטורים, ביטויים, אופרטורים,בקרת זרימה, תכנות פונקציונלי, פונקציות,טווח משתנים, רקורסיה, רשימות, מטריצות, הצגת טיפוסים חדשים, מבנה נתונים מופשטים (מחסנית), פונקציות גנריות, מסגרות נתונים, פקטורים. מבוא לאלגוריתמים: קצב גידול פונקציות, סיבוכיות זמן, אלגוריתמי מיון וסיבוכיותם (מיון, הכנסה, מיון מניה, מיון בועה, מיון מיזוג), מיון לקסיקוגרפי, חיפוש לינארי, חיפוש בינארי, נפת ארטוסתנס, מציאת מחלק משותף מכסימלי, מציאת שורש פונקציה (שיטת החיתוך), יצרת מספרים אקראיים וגישת מונטה-קרלו, אלגוריתמים הקשורים למטריצת כפל מטריצות, חישוב דטרמיננט), וקטוריזציה של חישובים והשפעתם על יעילות אלגוריתמים.אתר הקורס:  http://moodel.tau.ac.il/course/view.php?id=36518000
0365-1813-01
 מבוא לסטטיסטיקה
 Introduction to Statistics
פרופ בנימיני יואבשיעור שרייבר מתמטי008 א'1200-0900 סמ'  ב'

נתונים כמותיים, תאור ותמצות קובץ של נתונים: מיקום, פיזור, נטייה ותלות, תרשימי ענף וגזע. קופסא, צפיפות ופיזור. מחקרים כמותיים: מבוקרים, ניסויים ותצפיות. בעיות בהסקה סטטיסטית: אוכלוסיה ומדגם, פרמטרים ואומדים, אמידה נקודתית והערכת אי הוודאות (פרמטרית וא-פרמטרית), אמידת רווח סמך, סקרים ומושגים בדגימה. אסכולות בהסקה: שכיחותית, נראותית, וביזיאנית. מבחני השערות: גישה פרמטרית וא-פרמטרית, השוואת שני מידגמים, השימוש בתוכנה סטטיסטית (כגון: Splus) ליישום השיטות.

 

 

 

 

0365-1813-02
 מבוא לסטטיסטיקה
 Introduction to Statistics
מר גלילי טלתרגיל אורנשטיין111 ג'1700-1500 סמ'  ב'

נתונים כמותיים, תאור ותמצות קובץ של נתונים: מיקום, פיזור, נטייה ותלות, תרשימי ענף וגזע. קופסא, צפיפות ופיזור. מחקרים כמותיים: מבוקרים, ניסויים ותצפיות. בעיות בהסקה סטטיסטית: אוכלוסיה ומדגם, פרמטרים ואומדים, אמידה נקודתית והערכת אי הוודאות (פרמטרית וא-פרמטרית), אמידת רווח סמך, סקרים ומושגים בדגימה. אסכולות בהסקה: שכיחותית, נראותית, וביזיאנית. מבחני השערות: גישה פרמטרית וא-פרמטרית, השוואת שני מידגמים, השימוש בתוכנה סטטיסטית (כגון: Splus) ליישום השיטות.

 

 

 

 

0365-2100-01
 הסתברות למדעים
 Probability for Sciences
ד"ר משיח אילהשיעור כיתות דן דוד001 ד'1000-0900 סמ'  א'
שיעור דאך005 א'1200-1000 סמ'  א'

מרחבי הסתברות כלליים; משתנה מקרי, פונקצית ההתפלגות המצטברת ותכונותיה; משתנים מקריים חד ממדיים בדידים, רציפים, פונקצית ההסתברות ופונקצית הצפיפות ותכונותיהן; משתנים מקריים דו-ממדיים בדידים ורציפים, פונקציות הסתברות וצפיפות שוליות ומותנות; תוחלת, שונות, שונות משותפת, מקדם מתאם, תוחלת ושונות מותנים; הפונקציה היוצרת, הפונקציה האופיינית, הפונקציה יוצרת המומנטים ותכונותיהן; התפלגויות חד-ממדיות מיוחדות; טרנספורמציות של משתנים מקריים חד-ממדיים ורב-ממדיים והתפלגות סכום משתנים מקריים. חוקי גבול - אי שויונות מרקוב וצ'בישב, התכנסות בהסתברות וכמעט בכל מקום, חוקים חלשים של מספרים גדולים, התכנסות בהתפלגות, הקשר בין ההתכנסויות השונות, משפט הגבול המרכזי ושימושיו; ההתפלגות הנורמלית הדו ממדית והרב ממדית.

 

 

 

 

0365-2100-02
 הסתברות למדעים
 Probability for Sciences
מר בארלי איתיתרגיל שרייבר מתמטי006 ה'1000-0900 סמ'  א'

מרחבי הסתברות כלליים; משתנה מקרי, פונקצית ההתפלגות המצטברת ותכונותיה; משתנים מקריים חד ממדיים בדידים, רציפים, פונקצית ההסתברות ופונקצית הצפיפות ותכונותיהן; משתנים מקריים דו-ממדיים בדידים ורציפים, פונקציות הסתברות וצפיפות שוליות ומותנות; תוחלת, שונות, שונות משותפת, מקדם מתאם, תוחלת ושונות מותנים; הפונקציה היוצרת, הפונקציה האופיינית, הפונקציה יוצרת המומנטים ותכונותיהן; התפלגויות חד-ממדיות מיוחדות; טרנספורמציות של משתנים מקריים חד-ממדיים ורב-ממדיים והתפלגות סכום משתנים מקריים. חוקי גבול - אי שויונות מרקוב וצ'בישב, התכנסות בהסתברות וכמעט בכל מקום, חוקים חלשים של מספרים גדולים, התכנסות בהתפלגות, הקשר בין ההתכנסויות השונות, משפט הגבול המרכזי ושימושיו; ההתפלגות הנורמלית הדו ממדית והרב ממדית.

 

 

 

 

0365-2100-03
 הסתברות למדעים
 Probability for Sciences
מר בארלי איתיתרגיל שרייבר מתמטי006 ה'1100-1000 סמ'  א'

מרחבי הסתברות כלליים; משתנה מקרי, פונקצית ההתפלגות המצטברת ותכונותיה; משתנים מקריים חד ממדיים בדידים, רציפים, פונקצית ההסתברות ופונקצית הצפיפות ותכונותיהן; משתנים מקריים דו-ממדיים בדידים ורציפים, פונקציות הסתברות וצפיפות שוליות ומותנות; תוחלת, שונות, שונות משותפת, מקדם מתאם, תוחלת ושונות מותנים; הפונקציה היוצרת, הפונקציה האופיינית, הפונקציה יוצרת המומנטים ותכונותיהן; התפלגויות חד-ממדיות מיוחדות; טרנספורמציות של משתנים מקריים חד-ממדיים ורב-ממדיים והתפלגות סכום משתנים מקריים. חוקי גבול - אי שויונות מרקוב וצ'בישב, התכנסות בהסתברות וכמעט בכל מקום, חוקים חלשים של מספרים גדולים, התכנסות בהתפלגות, הקשר בין ההתכנסויות השונות, משפט הגבול המרכזי ושימושיו; ההתפלגות הנורמלית הדו ממדית והרב ממדית.

 

 

 

 

0365-2101-01
 חישוב סטטיסטי
 Statistical Computing
פרופ גורפיין אורגד מלכהשיעור שרייבר מתמטי006 ג'1400-1200 סמ'  ב'
שיטות מונטה קרלו, מכולל משתנים אקראיים, הגרלת מדגמים מהתפלגויות שונות, אמידה בעזרת מונטה קרלוBOOTSTRAP
& JACKKNIFE. חישובים עם מטריצות במודלים לינאריי. שיטות נומריותבאופטימיזציה ובאמידה.
0365-2101-02
 חישוב סטטיסטי
 Statistical Computing
מר קרת נירתרגיל שרייבר מתמטי007 ב'1300-1100 סמ'  ב'
שיטות מונטה קרלו, מכולל משתנים אקראיים, הגרלת מדגמים מהתפלגויות שונות, אמידה בעזרת מונטה קרלוBOOTSTRAP
& JACKKNIFE. חישובים עם מטריצות במודלים לינאריי. שיטות נומריותבאופטימיזציה ובאמידה.
0365-2103-01
 תיאוריה סטטיסטית
 Statistical Theory
פרופ אברמוביץ פליקסשיעור שרייבר מתמטי006 א'1800-1500 סמ'  ב'

מבוא: מודל סטטיסטי, פונקציית הנראות, סטטיסטי מספיק, משפחה מעריכית של התפלגויות.

אמידה:  אומד נראות מקסימלית, אמידה בשיטת המומנטים,טעות רבועית ממוצעת, אומד חסר הטיה, אי-שיוון קרמר-ראו,
התהקטנת השונות ע"י שיפור ראו-בלקוול.

רווחי סמך.

בדיקת השערות: מוסגים בסיסיים,הלמה של ניימן
-פירסון, מבחנים בעלי עצמה מקסימלית ובעלי עצמה מקסימלית במדה שווה, מבחני יחס הנראות מוכללים.

תיוריה של מדגמים הדגולים: סוגים שונים של התכנסות, עקיבות, עקיבות נורמלית אסימפטוטית, התפלגות אסימפטוטית של אמדי נראות מקסימלית, רווח סמך אסימפטוטי, 
משפט הקירוב של ווילקס
 ושימושים למבחני יחס הנראות מוכללים, דוגמאות: מבחני t, F, מבחני טיב התאמה ואי-תלות.

 הסקה בייזיאנית: מבוא, אמידה, רווחים בייזיאניים, בדיקת השערות.

 

0365-2103-02
 תיאוריה סטטיסטית
 Statistical Theory
מר גלילי טלתרגיל שרייבר מתמטי006 ד'1600-1400 סמ'  ב'

מדגמים מקריים והתפלגויותיהם: סטטיסטי מספיק ושלם. שיטות אמידה: אומד בלתי מוטה, אומד נראות מקסימלית, אמידה בשיטת המומנטים, הקטנת השונות ע"י שיפור ראו-בלקוול. עקיבות, רווחי סמך.

 

 

בדיקת השערות: הלמה של ניימן-פירסון, מבחנים בעלי עצמה מקסימלית ובעלי עצמה מקסימלית במדה שוה, מבחני יחס הנראות ומשפט הקירוב של ווילקס, שימושים למבחני יחס הנראות - מבחני t, מבחן F להשוואת שונויות, מבחני X2 לטיב התאמה ולאי תלות בלוח שכיחות. הגישה הבייסיאנית לאמידה ולבדיקת השערות.

 

 

0365-2111-01
 מבוא לתהליכים סטוכסטים
 Introduction to Stochastic Processes
ד"ר רובינשטיין שלומישיעור שרייבר מתמטי006 ד'1900-1600 סמ'  ב'
0365-2112-01
 תכנון ניסויים וניתוח שונות
 Experimental Design & Analysis of Variance
פרופ שטיינברג דודשיעור שרייבר מתמטי006 א'1500-1300 סמ'  ב'
שיעור שרייבר מתמטי007 ד'1300-1100 סמ'  ב'
מושגי יסוד: יחידת ניסוי, חזרות, חלוקה אקראית, בלוקים, ניסוי לעומת מחקר תצפיתי. ניתוח של שינוי עם גורם אחד: מדגמים בלתי
תלויים ומזווגים. קבועות ואקראיות. קונטרסטים והשואות מרובות. ניתוח שונות דו כיווני: השפעות קבועות. ניסוי בבלוקים שלמים. מבחנים א-פרמטרים: ווילקוקסון, קרוסקל-ווליס ופרידמן. ריבוע לטיני כתוכנית לניסוי בבלוקים ולניסוי פקטוריאלי חלקי. בדיקת הנחות. טרנספורמציות. ניסויים היררכים. שילוב עבודה מעשית בניתוח נתונים בעזרת תוכנות סטטיסטיות.
0365-2301-01
 סטטיסטיקה למדעי המחשב
 Statistics for Computer Science
פרופ גורפיין אורגד מלכהשיעור כיתות דן דוד003 א'1400-1100 סמ'  א'
מהי סטטיסטיקה, סטטיסטיקה והסתברות, סטטיסטיקה וחישוב, סטטיסטיקה ונתונים הכרות עם סביבת אר לניתוח נתונים במחשב סוגי נתונים תיאור ותמצות נתונים תיאוריה אודות תמציות תפקיד הצגים גרפיים בניתוח נתונים הסטוגרמות ותרשים צפיפות תיאור ותמצות קשרים בנתונים שמיים ובנתוני מדידה רגרסיה משתנים מקריים רציפים פונקציות התפלגות מצטברת פונקצית צפיפות תוחלת ושונות אחוזונים וחציון משפחות של משתנים רציפים (אחיד נורמלי גאמה חי בריבוע) מומנטים משפטי גבול קירוב נורמלי להתפלגות בינומית משפט הגבול המרכזי קירוב נורמלי להתפלגות בינומית חוק המספרים הגדולים משפט הגבול המרכזי מבוא להסקה סטטיסטית אמידה נקודתית תכונות אומדים רווח סמך אינוריאנטיות אומדים ורווחי סמך בדיקת השערות מושגי יסוד בחינת השערותבמדגם בודד מבחן זד מבחן טי הלמה של ניימן-פירסון השוואה של שני מדגמים ומבחני חי בריבוע נושאים נוספים: מבחנים א-פרמטריים והשוואות מרובות  
0365-2301-02
 סטטיסטיקה למדעי המחשב
 Statistics for Computer Science
מר גלילי טלתרגיל אורנשטיין102 ה'1100-1000 סמ'  א'
מטרת הקורס היא ליצור היכרות עם עולם הסטטיסטיקה, השיטות שלו, הבעיות אותן אנו פותרים. אנו נטעם מתחומים רבים ונתעמק בחשובים מתוכם. 
מבוא: מהי סטטיסטיקה? סטטיסטיקה והסתברות, סטטיסטיקה וחישוב, סטטיסטיקה ונתונים.ניתוח נתונים פרקטי במחשב: הכרות עם סביבת R וסביבות אחרות. סוגי נתונים: תאור ותמצות נתונים, תיאויה אודות תמציות.תפקיד הצגים גראפיים בניתוח נתונים; היסטוגרמות ותרשים צפיפות. תיאור ותמצות קשרים בנתוים שמיים ובנתוני מדידה: רגרסיה. משתנים מקריים רציפים: פונק' התפלגות מצטברת, פונק' צפיפות, תוחלת שונות, אחוזונים וחציון, משפחות של משתנים רציפים (אחיד, נורמלי, גאמה, חי בריבוע...(, מומנטים. משפטי גבול: קירוב נורמלי להתפלגות בינומית, חוק המספרים הגדולים, משפט הגבול המרכזי. מבוא להסקה סטטיסטית: אמידה נקודתית, תכונות אומדים. רווחי סמך. אינוריאניות אומדים ורווחי סמך. בדיקת השערות, מושגי יסוד, בחינת השערות במדגם בודד: מבחן Z מבן t. הלמה של ניימן-פירסון. השוואת שני מדגמים ומבחני חי בריבו. נושאים נוספים: מבחנים א-פרמטריים, השוואות מרובות.
0365-2301-03
 סטטיסטיקה למדעי המחשב
 Statistics for Computer Science
מר גלילי טלתרגיל אורנשטיין102 ה'1200-1100 סמ'  א'
0365-2301-04
 סטטיסטיקה למדעי המחשב
 Statistics for Computer Science
מר גלילי טלתרגיל פיזיקה-שנקר105 ד'1300-1200 סמ'  א'
0365-2302-01
 חקר ביצועים 1
 Operations Research 1
פרופ בוכבינדר ניבשיעור אורנשטיין103 ב'1200-0900 סמ'  א'
תכנות לינארי: ניסוח ודואליות. תכנות בשלמים: ניסוח ואלגוריתם Branch&Bound. תכנות דינמי: ניסוח ופתרון. אופטימיזציה קומבינטורית: זרימה מקסימלית, השמה וכיסוי, עץ פורש אופטימלי, קרובים לבעיות קשות.
Linear programming: formulation and duality. Integer programming: for mulation and Branch&Bound. Dynamic programming: formulation and solution. Combinatorial optimization: maximum flow, assignment and covering, optimal spanning tree, approximations for hard problems
0365-2302-02
 חקר ביצועים 1
 Operations Research 1
מר ארליך גלעדתרגיל פיזיקה-שנקר104 ג'1000-0900 סמ'  א'
תכנות לינארי - ניסוח, גישות לפתרון, דואליות, בעיית התעבורה (טרנספורטציה) ובעיית ההשמה. תכנות בשלמים - ניסוח בעיות ושיטת ה- Branch and Bound. נושאים בתורת הרשתות - זרימה מכסימלית, דרך קצרה, עץ פורש מינימלי, נתיב קריטי (CPM, PERT). מודלים בסיסיים בתכנות דינמי, מודלים בסיסיים במלאי או בתורים
0365-2816-01
 הסתברות לדו-חוגי
 Probability for Double Major Students
פרופ לרר אהודשיעור פיזיקה-שנקר104 ד'1400-1100 סמ'  א'

הגדרת מרחב הסתברות, משתנה מקרי חד-ממדי בדיד ורציף, טרנספורמציה של משתנה מקרי חד-ממדי, משתנה מקרי דו-ממדי, טרנספורמציה של משתנה דו-ממדי, התפלגויות רציפות מיוחדות (אחידה, מעריכית, נורמלית, גמא, ביתא), התפלגויות מותנות ואי-תלות, התפלגויות רב-ממדיות, מומנטים, התפלגות דו-נורמלית, הפונקציה יוצרת המומנטים, ההתפלגויות הקשורות למודל הנורמלי ((F, t, x2, חוקי גבול.

 

 

 

 

0365-2816-02
 הסתברות לדו-חוגי
 Probability for Double Major Students
גב' גפטר ליתרגיל ולפסון הנדסה108 ה'1400-1200 סמ'  א'

הגדרת מרחב הסתברות, משתנה מקרי חד-ממדי בדיד ורציף, טרנספורמציה של משתנה מקרי חד-ממדי, משתנה מקרי דו-ממדי, טרנספורמציה של משתנה דו-ממדי, התפלגויות רציפות מיוחדות (אחידה, מעריכית, נורמלית, גמא, ביתא), התפלגויות מותנות ואי-תלות, התפלגויות רב-ממדיות, מומנטים, התפלגות דו-נורמלית, הפונקציה יוצרת המומנטים, ההתפלגויות הקשורות למודל הנורמלי ((F, t, x2, חוקי גבול.

 

 

 

 

0365-3117-01
 תכנות לינארי
 Linear Programming
פרופ בוכבינדר ניבשיעור ותפיזיקה-שנקר222 ב'1900-1600 סמ'  ב'
הקורס הינו קורס תיאורטי העוסק בבעיות אופטימיזציה לינאריות. בקורס נכיר בין השאר: גיאומטריה של תכנות לינארי, אפיון הפתרון האופטימלי, שיטת הסימפלקס וטיפול בניוון, דואליות ושימושים, הלמה של פרקש ומישורים מפרידים, ניתוח רגישות, אלגוריתם האליפסואיד.
0365-3118-01
 משחקים לא שיתופיים
 Non Cooperative Games
פרופ לרר אהודשיעור ותכיתות דן דוד204 א'1600-1300 סמ'  א'
בקורס נכסה את הנושאים הבאים (יתכנו שינויים עקב אילוצי זמן):
1) משחקים בצורה רחבה.
2) משחקים בצורה אסטרטגית.
3) אסטרטגיות מעורבות.
4) אסטרטגיות התנהגות ומשפט קיון.
5) עידונים של שיווי משקל.
6) שיווי משקל מתואם.
7) משחקים חוזרים.
8) תורת התועלת.

ספר: תורת המשחקים, מאת זמיר-משלר-סולן, הוצאת מאגנס.


0365-3130-01
 מבוא ללמידה סטטיסטית
 Introduction to Statistical Learning
ד"ר שחר שמעוןשיעור שרייבר מתמטי007 ב'1600-1300 סמ'  ב'

ספר הקורס:

An Introduction to Statistical Learning with Applications in R by James, Witten, Hastie and Tibshirani.

הקורס ישלב תיאוריה עם עבודה מעשית נרחבת ב R

נושאי הקורס:

- מבואמהי למידה סטטיסטית ומידול לשם חיזוי (predictive modeling); בעיות לדוגמא; משפחות של בעיות: רגרסיה וסווג; הערכת איכות מודלים

- שיטות רגרסיה לדוגמא: רגרסיה לינארית ושיטות מבוססות שכנות

- שיטות סווג לדוגמא: רגרסיה לוגיסטית ודיסקרימיננטה לינארית

- שיטות דגימה מחדש: cross-validation ו Bootstrap

- בחירת מודלים ורגולריזציה

- שיטות מודרניות: עצים ושימושיהם, Support vector machines

 

0365-3247-01
 רגרסיה
 Regression Analysis
פרופ יקותיאלי דניאלשיעור ותפיזיקה-שנקר104 א'1900-1600 סמ'  א'

רגרסיה עם מנבא יחיד, אמידה נקודתית והסקה סטטיסטית על מקדמים ותחזיות, בדיקת התאמת המודל, השימוש בטרנספורמציות במקרים של אי-התאמה במקור, רגרסיה דרך הראשית, רגרסיה עם שני מנבאים, מתאם מרובה וחלקי, רגרסיה רב-משתנית, משתני דמה, בחירת מודל מתאים, שימושים ובעיות.

 

 

 

 

0365-3344-01
 סמינר בסטטיסטיקה
 Statistics Seminar
פרופ גורפיין אורגד מלכהסמינר פיזיקה-שנקר105 ד'1700-1500 סמ'  א'

 

מטרות הסמינר הן:
·         לחוות למידה עצמית והתמודדות עם טקסטים מדעיים
·         לפתח חשיבה ביקורתית בקריאת חומר כזה
·         לרכוש ניסיון בארגון החומר והצגתו מול קהל
הסטודנטים יקראו ויציגו לפני הכיתה מאמרים מעיתונים מדעיים ו/או פרקים מספרים.

 

 

 

 

0365-3421-01
 סמינר בחקר ביצועים
 Seminar in Operations Research
פרופ חסין רפאלסמינר קפלון319 ב'1500-1300 סמ'  ב'
http://www.math.tau.ac.il/~teboulle/seminar-OR/or-bsc.html
0365-4000-01
 סמינר בסטטיסטיקה לתואר שני
 Seminar in Statistics for MSc students
פרופ רוסט סהרוןסמינר שרייבר מתמטי209 ד'1800-1600 סמ'  ב'
0365-4063-01
 למידה סטטיסטית
 Statistic Learning
פרופ רוסט סהרוןשיעור אוד' מלמד006 ב'1900-1600 סמ'  ב'
מטרת הקורס היא להכיר את עקרונות היסוד והשיטות המרכזיות ללמידה סטטיסטית מנתונים. הקורס ישלב בסיס תאורטי עם עבודה מעשית של נתונים ודיון בכיתה על דוגמאות מעשיות מן התעשיה (case studies). רשימה חלקית של נושאים: בעיות יסוד: רגרסיה, קלאסיפיקציה, עקרונות יסוד בלמידה סטטיסטית: שונות והטיה, למידה מקומית מול גלובאלית, curse of dimensionality, שיטות לינאריות לרגרסיה ורגולריזציה, שיטות לינאריות לקלאסיפיקציה: linear discriminant analysis, רגרסיה לוגיסטית, support vector machines, שיטות לשערוך ובחירת מודלים.
דרישות קדם: הסתברות, תאוריה סטטיסטית, רקע מתמטי בסיסי: אינפי, אלגברה לינארית, גאומטריה אנליטית. רצוי אבל לא הכרחי נסיון בתכנות מתמטי/סטטיסטי (רצוי R/SPlus/Mathlab ), רגרסיה.
0365-4077-01
 וויזואליציה של נתונים
 Data Visualisation
פרופ בנימיני יואבשיעור ותשרייבר מתמטי008 ג'1900-1600 סמ'  ב'
 
הקורס מיועד לתלמידי תואר שני העוסקים בניתוח נתונים והם בעלי ידע בתחום השקול לנלמד בקורס מבוא וקורס מתקדם בסטטיסטיקה.הקורס מתאים גם לתלמידי תואר ראשון בסטטיסטיקה שנה ג' שלמדו את קורסי החובה.
נשלב בקורס הבנה של משימות התפישה החזותיות וכיצד הן משפיעות על היכולת להוציא מידע מתצוגות גרפיות של נתונים.נפתח יכולת להבחין מהי וויזואליזציה טובה וכיצד ליצור אותה בכלי תכנות שונים.נעסוק בהצגת נתונים חד-מימדיים ודו-מימדיים, נעמוד על הקושי להתרומם למימד שלוש ומעלה, ועם זאת נציג פתרונות מגוונים להצגת נתונים ממימד גבוה.נדגיש הצגת קבצי נתונים גדולים,  ואינטראקציה עם ההצגים.
בפרט ישולב בקורס לימוד עצמי בקבוצות של כלים מגוונים,ויצירת וויזואליזציות בעזרתם,וזאת במקביל להעמקה ביצירת הצגות סטטיות (לצורכי פרסום מדעי ועסקי) והצגות אינטראקטיביות (לצורכי ניתוח והבנת הנתונים) בשפת R .
0365-4125-01
 זרימה ברשתות
 Flows in Networks
פרופ חסין רפאלשיעור שרייבר מתמטי209 א'1900-1600 סמ'  ב'

בעיות זרימה במחיר מינימלי, מקרים פרטיים, הרחבות, משפטי קיום, אלגוריתמים ושימושיהם. בעיות זיווג ומטרואידים.

 

 

 

 

0365-4133-01
 תיאוריה סטטיסטית מתקדמת
 Advanced Statistical Theory
פרופ אברמוביץ פליקסשיעור כיתות דן דוד207 ג'1900-1600 סמ'  א'

מבוא: סטטיסטי מספיק ומםיק מינימלי, שלמות, משפחה מעריכית של התפלגויות.

אמידה.

רווחי ואיזורי סמך.

בדיקת השערות.

תיוריה אסימפטוטית.

הסקה בייזיאנית.

תורת החלטות: קבילות, כללי מינימקס, כללי בייז.


 

 

 

0365-4142-01
 אינפורמציה, הסתברות ומשחקים
 Information, Probability and Games
פרופ לרר אהודשיעור ותשרייבר מתמטי209 ד'1900-1600 סמ'  א'
מרטינגלים, אינפורמציה משותפת. משחקים רב שלביים עם אינפורמציה שלמה ועם אינפורמציה לא שלמה.

0365-4146-01
 סמינר המעבדה לסטטיסטיקה
 Seminar of the Statistical Laboratory
פרופ יקותיאלי דניאלסמינר שרייבר מתמטי209 ד'1600-1300 סמ'  ב'

הסדנה מקנה לסטודנט התנסות יישומית בסטטיסטיקה, תוך עבודה על פרוייקטים מחקריים המגיעים למעבדה לסטטיסטיקה. במהלך הסדנה, הסטודנטים ישמעו בעיות מחקריות ויידרשו לספק פתרונות סטטיסטיים, כולל ניתוח נתונים מתאים, הסקת מסקנות, הכנת דו"חות כתובים והצגת עבודותיהם בפני הכתה והחוקר.

 

 

 

 

0365-4218-01
 ניתוח לוחות שכיחות
 Contingency Tables Analysis
פרופ יקותיאלי דניאלשיעור שרייבר מתמטי008 ה'1600-1300 סמ'  ב'
התפלגויות של לוחות שכיחות בדיקת טיב התאמה ע"ס שכיחויות, בדיקת אי תלות בלוח דו-כיווני, מדדי קשר בלוח דו-כיווני, לוח רב כיווני והמודל הלוגי לינארי, אמידהנקודתית, הסקה על פרמטרים ומציאת מודל מתטים, מקרים פרטיים של המודל הלא לינארי, תאים ריקים מבנית ומקרית בלוחות שכיחות, גישות אחרות לניתוח לוחות שכיחות.
0365-4414-01
 אלגוריתמים באופטימיזציה רציפה
 Algorithms for Continuous Optimization
פרופ טבול מרקשיעור ותשרייבר מתמטי209 ב'1900-1600 סמ'  א'

שיטות נומריות בבעיות אופטימיזציה לא לינאריות. מבוא לאלגוריתמים בשיטות אופטימיזציה: מבנה כללי, שיטות ירידה וחפוש קווי. שיטות בסיסיות לבעיות לא מאולצות: שיטת גרדיאנטים, שיטות ניוטון, אלגוריתמים לבעיות מאולצות: שיטות קנס פנימי וחיצוני. שיטות כופלים ושיטות פירוק.

 

 

שיטות איטרטיוויות לפתרון אי שיוויונות ווריאציוניות. יעילות וסיבוכיות של אלגוריתמים מטיפוס נקודת פנים בתכנות קמור.

 

 

 

 

 

 

0365-4417-01
 נושאים במדעי המידע
 Topics in Data Science
ד"ר שמאע גילישיעור פיזיקה-שנקר204 ב'1900-1600 סמ'  א'

נושאים במדע הנתונים Topics in Data Science

דרישות קדם: תיאוריה סטטיסטית (0365-2103 )


סילבוס:

מדע הנתונים Data Science הינו תחום חדש המשלב יכולות ניתוח והבנה סטטיסטי, יכולות במדעי המחשב, ויכולת להציג מידע תוך בניית ערך ליישומים במדע ובתעשייה. הקורס משלב הבנה ויישום של מודלים סטטיסטיים, ביחד עם תרגול מעשי בR ודוגמאות בPython, והצגה של יישום הממצאים. בקורס נלמד את המודלים הסטטיסטיים מאחורי השיטות, נעריך ונשווה מודלים.  

נושאי הקורס: 

·         מבוא – תהליך חקירה במדע הנתונים, כיצד ליצור ערך עסקי ולתחומי מדע אחרים, כלי ניתוח כולל R וPython 

·         הכנת הנתונים לניתוח – קריאת נתונים ממקורות שונים בדגש על נתונים בלתי מובנים (HTML, csv), עיצוב וניקוי הנתונים. 

·         רקע סטטיסטי לניתוח נתונים- סוגי נתונים, ניבוי סטטיסטי, דוגמה לרגרסיה לעומת KNN, בעיית הרב ממדיות 

·         רגרסיה Regression   

·         מיון Classification 

·         ניתוח אשכולות Cluster analysis 

·         צמצום ממדים (כולל PCA  וMDS)

 ·         סיכום – הצגת ממצאים ממדע הנתונים, ותחומים חדשים במדע הנתונים

 

 

 

 

 

0365-4432-01
 תכנות דינמי
 Dynamic Programming
פרופ חביב משהשיעור ותשרייבר מתמטי209 ה'1600-1300 סמ'  א'
תכנות דינמי סטוכסטי, המשפטים היסודיים למקרים מהוון, חיובי,שלילי. כללי עצירה אופטימלים, דיון בבעיות ספציפיות כרולטה, השודד בעל שתי הזרועות, בעיית המזכירה ועוד.
0365-4436-01
 תורת התורים
 Queueing Theory
פרופ יחיאלי אורישיעור ותשרייבר מתמטי007 ה'1900-1600 סמ'  א'

ניתוח הסתברותי של מערכות M/G/1, G/M/1, M/G/¥; תהליכי לידה ומוות: מערכות M/M/1, M/M/S, מערכות /1M/M רב ממדיות; רשתות ג'קסון ורשתות מחשבים; מערכות M/D/S, G/M/S; משטרי תורים: FIFO, LIFO, משטרי עדיפויות; אופטימיזציה במערכות תורים; שימושים ויישומים במערכות תקשורת ומחשבים.