Ларін, Олексій ОлександровичСуханова, Ольга Ігорівна2020-12-072020-12-072020Методичні вказівки до виконання індивідуальних завдань комп'ютерного практикуму на Python з курсу "Математична статистика" [Електронний ресурс] : для студентів спец. 113 "Прикладна математика", 122 "Комп'ютерні науки". Ч. 1 / уклад.: О. О. Ларін, О. І. Суханова ; Нац. техн. ун-т "Харків. політехн. ін-т". – Електрон. текст. дані. – Харків, 2020. – 48 с. – URI: http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/49664.https://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/49664Сучасна підготовка студентів з математичної статистики потребує викладання матеріалу багатьох питань, в тому числі, питання описової статистики та статистичної діагностики. Лабораторний практикум проводиться на мові Python. Python – інтерпретована об'єктно-орієнтована мова програмування високого рівня. (Найчастіше вживане прочитання – "Пайтон", запозичено назву з британського шоу Монті Пайтон [Wikipedia]). Пропонується використовувати пакет бібліотек та компілятор з дистрибутиву Anaconda та проводити розробку в середовищі PyCharm. Anaconda – дистрибутив для мов програмування Python та R з відкритим кодом для обробки даних великого об'єму, побудови аналітичних прогнозів і наукових обчислень [Wikipedia]. PyCharm – інтегроване середовище розробки для мови програмування Python. Надає засоби для аналізу коду, графічний зневаджувач, інструмент для запуску юніт-тестів і підтримує веб-розробку на Django. PyCharm розроблена чеською компанією JetBrains на основі IntelliJ IDEA [Wikipedia]. Для виконання лабораторного практикуму необхідно завантажити та встановити на комп’ютері: Anaconda 5.0.0 for Windows Installer (Python 3.6 version (https://www.anaconda.com/download/) та PyCharm Community Edition (https://www.jetbrains.com/pycharm/).ukметодичні вказівкипрограмне забезпеченняграфічні інтерфейсистатистичні рішенняМетод БайесаLearning Object