SubjectsSubjects(version: 845)
Course, academic year 2018/2019
   Login via CAS
Statistics for Financial Mathematics - NMFM301
Title in English: Statistika pro finanční matematiky
Guaranteed by: Department of Probability and Mathematical Statistics (32-KPMS)
Faculty: Faculty of Mathematics and Physics
Actual: from 2018 to 2018
Semester: winter
E-Credits: 8
Hours per week, examination: winter s.:4/2 C+Ex [hours/week]
Capacity: unlimited
Min. number of students: unlimited
State of the course: taught
Language: Czech
Teaching methods: full-time
Additional information: http://www.karlin.mff.cuni.cz/~kulich/vyuka/statfpm/index.html
Guarantor: RNDr. Michal Pešta, Ph.D.
Class: M Bc. FM
M Bc. FM > Povinné
Classification: Mathematics > Probability and Statistics
Pre-requisite : NMFM202
Is co-requisite for: NMFM308, NMFM310
Annotation -
Last update: T_KPMS (13.05.2014)
Foundations of mathematical statistics for bachelor's students of Financial mathematics.
Aim of the course -
Last update: doc. Mgr. Michal Kulich, Ph.D. (05.09.2013)

Students will understand the foundations of mathematical statistics and important principles of parameter estimation and hypotheses testing. They will become familiar with most common statistical procedures and their application to real data.

Course completion requirements - Czech
Last update: RNDr. Michal Pešta, Ph.D. (23.05.2019)

Podmienkou pripustenia k skúške je získanie zápočtu.

K zápočtu je potrebná povinná účasť na cvičení (dovolené sú maximálne dve neospravedlnené absencie v priebehu semestra)

a úspešné napísanie oboch zápočtových písomiek (t.j. aspoň 60 % z celkového počtu v každej písomke osobitne).

Literature - Czech
Last update: doc. Mgr. Michal Kulich, Ph.D. (05.09.2013)

Anděl J.: Statistické metody. MATFYZPRES, Praha 1998

Anděl J.: Základy matematické statistiky. MATFYZPRES, Praha 2002

Teaching methods -
Last update: G_M (24.04.2012)

Lecture+exercises.

Requirements to the exam - Czech
Last update: RNDr. Michal Pešta, Ph.D. (09.10.2017)

Podmienkou pripustenia ku skúške je získanie zápočtu.

Predmetom skúšky bude celý rozsah prednášky. Vyžaduje sa znalosť všetkých podstatných definícií, viet a tvrdení (vrátane presného stanovenia predpokladov), porozumeniu ich podstate, chápaniu ich vzájomných vzťahov, povedomí o tom, z čoho preberané výsledky plynú a schopnosť ich aplikovať a rozvíjať.

Písomná časť potrvá 60 minút a bude obsahovať niekoľko otázok z látky z kapitol 1 - 4. Otázky môžu vyžadovať znalosť definícií, formuláciu tvrdení s presnými predpokladmi, dôkazmi a odvodeniami, riešenia príkladov z prednášky či z cvičení. K úspěšnému splneniu písomnej časti je treba získať viac než polovicu bodov; to je podmienka pripustenia k ústnej časti. Ústna časť bude zameraná na kapitoly 5 - 10. Požaduje sa schopnosť popísať jednotlivé metódy, diskutovať o ich predpokladoch, predviesť ich porovnanie a odvodiť či dokázať ich vlastnosti. Ďalej sa vyžaduje schopnosť zvoliť vhodný postup štatistickej analýzy reálneho problému a diskutovať o výhodách a nevýhodách rôznych alternatívnych riešení (ak existujú).

Syllabus -
Last update: doc. Mgr. Michal Kulich, Ph.D. (05.09.2013)

1. Random sample and its properties.

2. Point and interval estimators and their properties.

3. Parameter estimation methods. Empirical, moment estimators. Maximum likelihood.

4. Theory of hypotheses testing.

5. One-sample and paired methods for continuous data.

6. One-sample methods for discrete data.

7. Two-sample methods for continuous data.

8. Contingency tables.

9. Analysis of variance.

10. Linear regression.

 
Charles University | Information system of Charles University | http://www.cuni.cz/UKEN-329.html