שנה"ל תשע"ו

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.

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


 
0365-1101-02
 מבוא להסתברות לסטטיסטיקאים
 Introduction to Probability for Statisticians
גב' רוזנבלום רותםתרגיל פיזיקה-שנקר104 ד'1100-1000 סמ'  א'
מושג הקבוצה, יחסים ופעולות בין קבוצות, קומבינטוריקה, עקרון הכפל, מדגמים סדורים ולא סדורים, מרחבי הסתברות סימטריים והסתברות איחוד מאורעות, הסתברות מותנה, נוסחת הכפל, הסתברות שלמה, נוסחת בייס, מאורעות בלתי תלויים, משתנים מקריים, חד-ממדיים ודו-ממדיים, משתנים בלתי תלויים, התפלגויות מיוחדות, תוחלת ושונות של משתנים מקריים ותכונותיהם, שונות משותפת, שונות סכום משתנים מקריים, מקדם המתאם ומשתנים בלתי מתואמים.
 
 
0365-1800-01
 מבוא למחשבים לסטטיסטיקאים
 Introduction to Computers for Statisticians
גב' קפלן לוטםשיעור שרייבר מתמטי008 ג'1400-1200 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
גב' קפלן לוטםתרגיל פיזיקה-שנקר222 ג'1700-1500 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 גורפיין אורגד מלכהשיעור אורנשטיין111 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 הנדסה כתות ח102 א'1200-1000 סמ'  א'
שיעור הנדסה כתות ח102 ד'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.

 

 

 

 

0365-2100-02
 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 שקל ליעדתרגיל 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 פיזיקה-שנקר104 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 אורנשטיין103 ד'1900-1600 סמ'  ב'
0365-2112-01
 תכנון ניסויים וניתוח שונות
 Experimental Design & Analysis of Variance
פרופ שטיינברג דודשיעור אורנשטיין103 א'1500-1300 סמ'  ב'
שיעור אורנשטיין111 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 רוסט סהרוןשיעור הנדסת תוכנה102 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 אורנשטיין102 ה'1400-1300 סמ'  א'
0365-2302-01
 חקר ביצועים 1
 Operations Research 1
פרופ בוכבינדר ניבשיעור פיזיקה-שנקר222 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 קזאז שיתרגיל פיזיקה-שנקר204 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
מר בארלי איתיתרגיל אורנשטיין111 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.

 

 

 

 

0365-3108-01
 מבוא מתמטי לתורת המימון
 Introduction to Mathematical Finance
פרופ מלכסון יצחקשיעור אורנשטיין111 ב'1200-1000 סמ'  ב'
שיעור אורנשטיין111 ג'1300-1200 סמ'  ב'
    
An option gives its owner the right, but not the obligation, to buy or sell a security under specified terms. A typical example is an option to buy 100 shares of apple stock at price $150 per share on December 31 2016. The price of the option today is driven by the uncertainty about the future price of the apple stock. 

This course presents the Black-Scholes model for option pricing and other derivatives. The assumptions behind the model are that the price of the underlying security follows  a geometric Brownian motion, and that the market allows no arbitrage (there is no way to make money without taking risk).  Roughly 2/3 of the time will be spent on mathematical preliminaries, normal random variables, Brownian motion, basic Ito calculus. The rest of the course is devoted to implications of absent of arbitrage and the Black-Scholes model.
0365-3117-01
 תכנות לינארי
 Linear Programming
פרופ בוכבינדר ניבשיעור ותשרייבר מתמטי008 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 ותפיזיקה-שנקר204 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
פרופ רוסט סהרוןשיעור כיתות דן דוד204 ג'1700-1400 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 ותאורנשטיין110 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.

 

 

 

 

0365-3308-01
 משחקים שיתופיים
 Cooperative Games
פרופ סולן אילוןשיעור ותשרייבר מתמטי007 ה'1600-1300 סמ'  ב'

1) משחקי מיקוח.
2) משחקים קואליציוניים.
3) הליבה.
4) ערך שפלי.
5) הגרעינון.
6) בחירה חברתית.
7) שידוכים יציבים.
הקורס הינו בלתי תלוי בקורס משחקים לֹא-שיתופיים ודרישות הקדם זהות לאלו של משחקים לֹא-שיתופיים.

 

 

 

 

1) Bargaining games.
2) Coalitional games.
3) The core.
4) The Shapley value.
5) The nucleolus.
6) Social choice.
7) Stable matching.
The course is independent of the course "noncooperative games".

0365-3344-01
 סמינר בסטטיסטיקה
 Statistics Seminar
פרופ שטיינברג דודסמינר שרייבר מתמטי008 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 בוכבינדר ניבסמינר שרייבר מתמטי209 ב'1500-1300 סמ'  א'
http://www.math.tau.ac.il/~teboulle/seminar-OR/or-bsc.html
0365-3531-01
 חקר ביצועים 2
 Operations Research 2
פרופ חסין רפאלשיעור ותשרייבר מתמטי007 א'1300-1000 סמ'  ב'
נושאים בחקר ביצועים שלא נסקרו בקורס "חקר ביצועים 1" ובהם נושאים בתורת התורים, מערכות מלאי, סידרור ותזמון, סימולציה.
Topics in operations research that were not studied in the course Operations Research 1, including queueing theory, scheduling and sequencing inventory systems, simulation
0365-4000-01
 סמינר בסטטיסטיקה לתואר שני
 Seminar in Statistics for MSc students
פרופ שטיינברג דודסמינר שרייבר מתמטי209 ד'1800-1600 סמ'  ב'
0365-4003-01
 הסקה בייזיאנית
 Bayesian Inference
פרופ יקותיאלי דניאלשיעור ותשרייבר מתמטי007 ה'1900-1600 סמ'  ב'

עקרונות ההסקה הביאסינית: התניה מלאה, עקרון הנראות, מרחב הסתברות עבור פרמטרים. יישום עקרונות להסקה ביאסינית: משפט ביאס, התפלגות אפוסטריורית, הסקה. התפלגות אפריורית: אחידה, כללי ג'פריס (Jeffreys’ rules), צמוד טבעי (natural conjugate), אחרות, רגישות ההסקה לקביעות התפלגות אפריורית. יישומים בבעיות מעשיות, בעיקר בתחום הרפואי. שיטות ביאסיניות אמפיריות (empirical bayes), פרמטרי על, חילופיות. ויכוחים עקרוניים וחילוקי דעות, הפרדוקס של לינדלי, גורמים ביאסינים (bayes factors).

 

דרישות מוקדמות: תיאוריה סטטיסטית, קורס אחד במתמטיקה יישומית (כגון: רגרסיה, ניתוח שונות).

 


 

0365-4004-01
 מודלים לינאריים
 Linear Models
פרופ אברמוביץ פליקסשיעור ותשרייבר מתמטי006 ג'1900-1600 סמ'  א'
המודל הלינארי הנורמלי לרגרסיה, אמידת פרמטרים והסקה סטטיסטית. טיב התאמה,ניתוח שאריות, תצפיות משפיעות. משפחת הטרנספורמציות של Box-Cox. בחירת המודל בגרסיה רב-מימדית. מודלים עם אפקטים קבועים ואקראיים
0365-4032-01
 ניתוח הישרדות
 Survival Analysis
פרופ גורפיין אורגד מלכהשיעור כיתות דן דוד204 ד'1500-1200 סמ'  א'
פונקצית הישרדות ופונקצית סיכון; סוגי קטימה; מודלים א-פרמטרים: לוחות חיים ואומדן קפלן-מאייר; מודלים פרמטרים: אמידת ניראות מקסימלית לפי האלגוריתם של ניוטון-רפסון ושיטת הציונים; שיטת דלתה לאמידת מטריצת הקוואריאנס; מודלים של רגרסיה פרמטרית ואי-פרמטרית; המודל של קוקס לניראות מותנית; השוואת שני מדגמים בשיטות א-פרמטריות; מודלים לינאריים של רגרסיה עם זמן תמותה מואץ.
מיועד גם לתלמידי שנה ג' לתואר ראשון.

 
0365-4062-01
 נושאים נבחרים במתמטיקה לסטטיסטיקאים
 Topics in Mathematics for Statisticians
ד"ר יעקובוב יעקובשיעור שרייבר מתמטי007 ג'1600-1300 סמ'  א'

תוכן של הקורס:                

 1. אלגברה ליניארית (מרחבים בממד סופי) – 3 שבועות  .
2. מבוא לאנליזה פונקציונלית (מרחבים בממד אינסופי) – 3 שבועות 
 
3.טורי פוריה – 4-5 שבועות
4 . טרנספורם (התמרת) פוריה – 2-3 שבועות 
5. משוואות דיפרנציאליות רגילות ליניאריות – שבוע 1

 

 

0365-4084-01
 שיטות ניטור לזיהוי שינוי בהתפלגות
 Methods for Detecting a Change in Distribution
פרופ פולק משהשיעור שרייבר מתמטי309 ה'1700-1500 סמ'  א'

 

סילבוס לקורס  שיטות ניטור לזיהוי שינוי בהתפלגות

1.      מבוא: הצגת הבעיה של ניטור יעיל

2.      מושגי יסוד בהסתברות המיושמים בניתוח סדרתי: כללי עצירה,  הלמה של וולד, מרטינגלים, Optional Sampling Theorem

3.      רקע: תרשימי בקרה של Shewhart, בדיקת השערות סדרתית, CUSUM

4.      תרשים בקרה Shiryaev-Roberts פשוט והביסוס התיאורטי שלו

5.      תרשימי בקרה Shiryaev-Roberts למצבים מורכבים (כולל שיטות איפרמטריות)

6.      נושאים בתורת ההתחדשות ויישומם בבעיות ניטור

 

 

 

 

0365-4085-01
 מודלים סמי-פרמטריים
 Semi-Parametric Models
ד"ר גולדברג יאירשיעור כיתות דן דוד204 ה'1200-1000 סמ'  א'

 


 

Semiparametric Models 
Syllabus

 Instructor: Yair Goldberg 
Goals: 
The course main goals are to present the theory of semiparametric models and to apply this theory to solve statistical problems. The first part of the course deals with the definition of semiparametric models and the theoretical development for estimators of the parameters in these models. The second part of the course will be focused on the use of semiparmatric tools for missing-data problems.
Topics: 
1.       Semiparmetric models: Examples and Definitions 
2.       The Influence and the Score Functions 
3.       Estimation in Sermiparametric Models  
4.       Case Studies: Restricted Moments Models and the Cox Model 
5.       Missing Data Models 
6.       Inverse Probability Weighted Estimators for Missing Data 
Prerequisite: 
Graduate courses in Probability and Statistical Inference. Course in Survival Analysis is recommended Homework: 
There will be homework assignments.
The final grade will be based on homework  and exam.
Literature: 
Course Book: 
A. Tsiatis. Semiparametric Theory and Missing Data. Springer, 2006. 
Other relevant books: 
1.       A. W. van der Vaart. Asymptotic Statistics. Cambridge University Press, 1998. 
2.       P. J. Bickel, C. A.J. Klaassen, Y. Ritov and J. A. Wellner. Efficient and Adaptive Estimation for Semiparametric Models. Springer, 1998.

 

 

 

 

0365-4122-01
 סמינר מחקר בסטטיסטיקה
 Research Seminar in Statistics
פרופ יקותיאלי דניאלסמינר פיזיקה-שנקר105 ג'1200-1000 סמ'  א'
0365-4122-02
 סמינר מחקר בסטטיסטיקה
 Research Seminar in Statistics
פרופ יקותיאלי דניאלסמינר שרייבר מתמטי309 ג'1200-1000 סמ'  ב'
0365-4125-01
 זרימה ברשתות
 Flows in Networks
פרופ חסין רפאלשיעור שרייבר מתמטי209 א'1900-1600 סמ'  א'

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

 

 

 

 

0365-4140-01
 סמינר הורוביץ בהסתברות
 Horowitz Seminar in Probability
פרופ פלד רוןסמינר ב'1600-1400 סמ'  א'
סמינר המחקר המחלקתי בנושאי הסתברות, תורה ארגודית ומערכות דינמיות. בסמינר מרצים פרופסורים, פוסט-דוקטורנטים ותלמידי מחקר על עבודותיהם האחרונות בנושאי הסמינר. הסמינר פתוח לכל וניתן לבוא לשמוע כל אחת מההרצאות ללא רישום מראש. תקצירי ההרצאות מפורסמים באתר
http://www.math.tau.ac.il/~peledron/Horowitz_seminar/Horowitz_seminar.html
וניתן גם להצטרף לרשימת התפוצה ולקבל הודעה על נושא ההרצאה בכל שבוע.
The departmental research seminar in Probability Theory, Ergodic Theory and Dynamical Systems. In this seminar professors, post-doctoral fellows and graduate students talk about their latest research in the seminar topics. The seminar is open to all and it is possible to attend selected lectures according to topics of interest. Titles and abstracts for the talks are announced at
http://www.math.tau.ac.il/~peledron/Horowitz_seminar/Horowitz_seminar.html
and there is a seminar mailing list one may join to receive weekly announcements.
0365-4140-02
 סמינר הורוביץ בהסתברות
 Horowitz Seminar in Probability
פרופ פלד רוןסמינר שרייבר מתמטי309 ב'1600-1400 סמ'  ב'
סמינר המחקר המחלקתי בתורת ההסתברות, תורה ארגודית ומערכות דינמיות.
The departmental research seminar on Probability Theory, Ergodic Theory and Dynamical Systems.
0365-4144-01
 סמינר מחקר בחקר ביצועים
 Seminar in Operations Research
פרופ חסין רפאלסמינר כיתות דן דוד204 ג'1500-1300 סמ'  א'
0365-4144-02
 סמינר מחקר בחקר ביצועים
 Seminar in Operations Research
פרופ בוכבינדר ניבסמינר שרייבר מתמטי209 ג'1300-1100 סמ'  ב'
0365-4146-01
 סמינר המעבדה לסטטיסטיקה
 Seminar of the Statistical Laboratory
פרופ יקותיאלי דניאלסמינר שרייבר מתמטי008 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.

 

 

 

 

0365-4171-01
 סמינר מחקר בתורת המשחקים וכלכלה מתמטית
 Research & Mathematical Seminar in Game Theory Economics
פרופ סולן אילוןסמינר שרייבר מתמטי209 ג'1800-1600 סמ'  א'
0365-4172-02
 סמינר מחקר בתורת המשחקים וכלכלה מתמטית
 Research & Mathematical Seminar in Game Theory Economics
פרופ סולן אילוןסמינר שרייבר מתמטי007 ג'1800-1600 סמ'  ב'
0365-4173-01
 סמינר בהתנהגות רציונלית במערכת התורים
 Rational Behavior in Queueing Systems
פרופ חסין רפאלסמינר שרייבר מתמטי209 ה'1800-1600 סמ'  ב'
מודלים של התנהגות רציונלית במערכות תורים, אופטימיזציה אישית, אופטימיזציה חברתית, מקסימיזציה של רווח, משחקי תורים ופתרונות שווי משקל שלהם. החלטות על הצטרפות לתור, עזיבה, עיתוי ההגעה, קנית מידע ועדיפות וכדומה.
Models of rational behavior in queueing system, individual and social optimization, profit maximization, queueing games and their equilibrium solutions. Decisions on joining a queue, abandoning it, timing of arrivals, purchase of information and priorities, etc
0365-4409-01
 אנליזה קמורה ואופטימיזציה 1
 Optimization 1
פרופ טבול מרקשיעור שרייבר מתמטי209 ב'1900-1600 סמ'  א'

הקורס דן בתורת האופטימיזציה הרציפה. שלושת החלקים העיקריים הם:

 

 

אנליזה קמורה: קבוצות ופונקציות קמורות, תכניות טופולוגיות ופונקציונליות. משפטי הצגה, משפטי הפרדה, משפטי אלטרנטיבה לאי-שיוויונות.

 

 

 

 

    1. 

 

 

 

 

תכנות קמור: תנאי אופטימליות לבעיות מאולצות, משפט KKT.

 

 

 

 

    2. 

 

 

 

 

דואליות באופטימיזציה: גישה כללית, Lagrangian Duality, דואליות צמודה ומשפט פינשל, משפטי מינימקס. דוגמאות ויישומים של דואליות באופטימיזציה.

 

 

 

 

    3. 

 

 

 

 

 

 

0365-4436-01
 תורת התורים
 Queueing Theory
פרופ יחיאלי אורישיעור ותקפלון205 ג'1800-1500 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.

 

 

 

 


 

 

 

 

 

0365-4439-01
 תורת המיקום
 Location Theory
פרופ תמיר אריהשיעור שרייבר מתמטי209 ג'1900-1600 סמ'  ב'

מודלים של כיסוי ובעיות מרכז על גרפים משוקללים ומרחבים אוקלידיים. אלגוריתמים מדויקים וסכימות קרוב לשיטות מיקום. הקצאת עלויות ודואליות במודלים של מיקום.

 

 

 

0365-4565-01
 נושאים בגנטיקה סטטיסטית
 Topics in Statistical Genetics
פרופ רוסט סהרוןשיעור בנין רב תחומי315 ה'1600-1300 סמ'  ב'
Topics in Statistical Genetics:
The goal of this course is to introduce some of the major topics in Genetics, and gain a statistical perspective on them.
We will start with a brief introduction to Genetics concepts, and gradually start elaborating on statistical aspects of the questions that come up. As needed, we will introduce relevant areas of statistics in some detail.
The final grade will be based on a combination of homework, a final take home exam, and possibly a class presentation.
Tentative topics list (each topic 1-2 weeks):
·         Introduction to Genetics and quantitative Genetics
·         Mutation models: stochastic processes; estimation from data
·         Phylogenetic analysis: algorithms and inference
·         Human population genetics: statistical inference about human history
·         Estimation of ancestry
·         Principal component analysis in Genetics
·         Genome-wide association studies (GWAS)
·         Major public data sources like HapMap, 1000Genome project and their analysis
·         Estimation of heritability of disease