PředmětyPředměty(verze: 804)
Předmět, akademický rok 2017/2018
   Přihlásit přes CAS
Metody matematické statistiky - NMAI061
Anglický název: Methods of Mathematical Statistics
Zajišťuje: Katedra softwarového inženýrství (32-KSI)
Fakulta: Matematicko-fyzikální fakulta
Platnost: od 2014
Semestr: letní
E-Kredity: 5
Rozsah, examinace: letní s.:2/1 Z+Zk [hodiny/týden]
Počet míst: neomezen
Minimální obsazenost: neomezen
Stav předmětu: vyučován
Jazyk výuky: čeština
Způsob výuky: prezenční
Garant: doc. RNDr. Zdeněk Hlávka, Ph.D.
Třída: Informatika Mgr. - Teoretická informatika
Informatika Mgr. - Softwarové systémy
Informatika Mgr. - Matematická lingvistika
Kategorizace předmětu: Matematika > Pravděpodobnost a statistika
Anotace -
Poslední úprava: G_I (16.03.2011)

Prohloubení a rozšíření poznatků ze statistiky, zejména principy teorie odhadu a testování hypotéz, podrobné odvození a vysvětlení lineárního modelu a stručný přehled nejpoužívanějších statistických metod. Předpokládají se znalosti v rozsahu bakalářského kursu NMAI059 Pravděpodobnost a statistika.
Cíl předmětu -
Poslední úprava: G_M (27.05.2008)

Cílem předmětu je seznámit studenty se základními postupy matematické statistiky, konstrukcí jednoduchých odhadů a testů a jejich praktickým využitím.

Literatura
Poslední úprava: doc. RNDr. Zdeněk Hlávka, Ph.D. (05.09.2012)

Anděl J., Statistické metody, MATFYZPRESS, Praha 1998.

Cipra T., Analýza časových řad s aplikacemi v ekonomii, SNTL/ALFA, Praha 1986.

Zvára K., Regrese, MATFZYPRESS, Praha 2008.

Metody výuky -
Poslední úprava: G_M (29.05.2008)

Přednáška+cvičení.

Sylabus -
Poslední úprava: doc. RNDr. Zdeněk Hlávka, Ph.D. (10.09.2013)

Náhodná veličina, normální rozdělení, centrální limitní věta, rozdělení

odvozená od normálního.

Náhodný výběr, odhad, metoda maximální věrohodnosti, momentová metoda,

intervaly spolehlivosti, princip testování hypotéz, t-testy, pořadové

testy.

Náhodné vektory, marginální a podmíněné rozdělení, grafické znázornění

mnohorozměrných dat, mnohorozměrné normální rozdělení, metoda hlavnich

komponent.

Lineární model, polynomická regrese, ověřování předpokladů lineárního

modelu, rezidua, míry vlivu jednotlivých pozorování, analýza časových

řad, kontingenční tabulky, logistická regrese, mnohorozměrná statistika.

 
Univerzita Karlova | Informační systém UK