You are not logged in |
Return to the list of seminars
Seminar of Mathematical Statistics Group: Markov Chains and Monte Carlo Methods
Weekly research seminar
List of talks
-
April 23, 2018, 2:30 p.m.
Piotr Pokarowski (Uniwersytet Warszawski (MIM))
zakonczenie cyklu wykladow dla wykladowcow (Uwagi nt. nowego programu "Statystyki")
Przedstawię główne treści programowe nowego wykładu "Statystyka" dla studentów trzeciego roku. Podam, inne niż w podręcznikach, dowody podstawowych faktów matematycznych wykładu oraz nowe przykłady porównania procedur statystycznych w popularnych modelach parametrycznych.
-
April 16, 2018, 2:30 p.m.
Piotr Pokarowski (Uniwersytet Warszawski (MIM))
kontynuacja kontynuacji (Uwagi nt. nowego programu "Statystyki")
Przedstawię główne treści programowe nowego wykładu "Statystyka" dla studentów trzeciego roku. Podam, inne niż w podręcznikach, dowody podstawowych faktów matematycznych wykładu oraz nowe przykłady porównania procedur statystycznych w popularnych modelach parametrycznych.
-
April 9, 2018, 2:30 p.m.
Piotr Pokarowski (Uniwersytet Warszawski (MIM))
ciąg dalszy kontynuacji (Uwagi nt. nowego programu "Statystyki")
Przedstawię główne treści programowe nowego wykładu "Statystyka" dla studentów trzeciego roku. Podam, inne niż w podręcznikach, dowody podstawowych faktów matematycznych wykładu oraz nowe przykłady porównania procedur statystycznych w popularnych modelach parametrycznych.
-
March 26, 2018, 2:30 p.m.
Piotr Pokarowski (Uniwersytet Warszawski (MIM))
Uwagi nt. nowego programu "Statystyki" - kontynuacja
-
March 19, 2018, 2:30 p.m.
Piotr Pokarowski (Uniwersytet Warszawski (MIM))
Uwagi nt. nowego programu "Statystyki"
Przedstawię główne treści programowe nowego wykładu "Statystyka" dla studentów trzeciego roku. Podam, inne niż w podręcznikach, dowody podstawowych faktów matematycznych wykładu oraz nowe przykłady porównania procedur statystycznych w popularnych modelach parametrycznych.
-
March 12, 2018, 2:30 p.m.
Barbara Kowalczyk (Szkoła Główna Handlowa w Warszawie)
On different item count models for dealing with sensitive features
Referat dotyczy pośrednich metod badania cechy drażliwej. W pierwszej część referatu zreferowana będzie praca B. Kowalczyk, W. Niemiro, R. Wieczorkowski "Item count techniques based on two different treatment groups". W drugiej części referatu przedstawione zostaną …
-
March 12, 2018, 2:30 p.m.
Barbara Kowalczyk (Szkoła Główna Handlowa w Warszawie)
On different item count models for dealing with sensitive features
Referat dotyczy pośrednich metod badania cechy drażliwej. W pierwszej część referatu zreferowana będzie praca B.Kowalczyk, W. Niemiro, R. Wieczorkowski "Item count techniques based on two different treatment groups". W drugiej części referatu przedstawione zostaną inne …
-
March 5, 2018, 2:30 p.m.
John Noble (Uniwersytet Warszawski (MIM))
From DAGs to Essential Graphs through Quasi-Essential Graphs
I discuss work being carried out in collaboration with Jacek Wesolowski and Helene Massam. A Bayesian network is the factorisation of a probability distribution over Directed Acyclic Graph (DAG). The Markov properties of a DAG …
-
-
Jan. 22, 2018, 2:30 p.m.
Piotr Śliwka (Uniwersytet Kardynała Stefana Wyszyńskiego)
Modelowanie wspolczynnikow smiertelnosci na podstawie rozszerzonych modeli Mievsky-Promislov
W trakcie seminarium opowiem o nowej propozycji modelowania wspolczynnikow smiertelnosci z wykorzystaniem rozszerzonych modeli stochastycznych Milevsky-Promislov
-
Dec. 18, 2017, 2:30 p.m.
Wojciech Rejchel (Uniwersytet Warszawski (MIM) i UMK Toruń)
Model selection based on GIC and Lasso in high-dimensional models
-
-
Oct. 30, 2017, 2:30 p.m.
Jacek Miękisz (IMPAN and MIMUW)
Phase transitions in Prisoners' Dilemma evolutionary games on random graphs" - CONTINUED
-
Oct. 23, 2017, 2:30 p.m.
Jacek Miękisz (IMPAN and MIMUW)
Phase transitions in Prisoners' Dilemma evolutionary games on random graphs
-
May 21, 2013, 10 a.m.
Timo Koski, Ph.D., Professor of Mathematical Statistics (KTH Royal Institute of Technology, Stockholm)
Simultaneous Predictive Classification
A framework for predictive classification that treats the test data in a unified fashion in supervised, semi-supervised and unsupervised classification is introduced. A novel supervised classification principle based on marginalization over test data labels is …
