PředmětyPředměty(verze: 953)
Předmět, akademický rok 2023/2024
   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 2023
Semestr: letní
E-Kredity: 5
Rozsah, examinace: letní s.:2/1, Z+Zk [HT]
Počet míst: neomezen
Minimální obsazenost: neomezen
4EU+: ne
Virtuální mobilita / počet míst pro virtuální mobilitu: ne
Stav předmětu: vyučován
Jazyk výuky: čeština
Způsob výuky: prezenční
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 -
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.
Poslední úprava: G_I (16.03.2011)
Cíl předmětu -

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

Poslední úprava: Antoch Jaromír, prof. RNDr., CSc. (06.02.2024)
Podmínky zakončení předmětu -

Podmínky pro získání zápočtu: Účast na cvičení a úspěšné vyřešení písemného zápočtového úkolu.

Poslední úprava: Antoch Jaromír, prof. RNDr., CSc. (06.02.2024)
Literatura

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

Zvára K., Regrese, MATFZYPRESS, Praha 2008.

Poslední úprava: Antoch Jaromír, prof. RNDr., CSc. (06.02.2024)
Metody výuky -

Přednáška c cvičení.

Poslední úprava: Zichová Jitka, RNDr., Dr. (24.05.2024)
Požadavky ke zkoušce -

Zkouška sestává z písemné a ústní části. Součástí písemné zkoušky je vyřešení příkladu. Písemná část předchází části ústní, její nesplnění znamená, že celá zkouška je hodnocena známkou nevyhověl(a) a ústní částí se již nepokračuje. Nesložení ústní části znamená, že při příštím termínu je nutno opakovat obě části zkoušky, písemnou i ústní. Známka ze zkoušky se stanoví na základě hodnocení písemné i ústní části.

Písemná část (příklad) odpovídá příkladům z témat, která korespondují se sylabem přednášky a současně odpovídá tomu, co bylo reálně prezentováno na cvičení a/nebo na přednášce.

Požadavky u ústní části zkoušky odpovídají sylabu předmětu v rozsahu, který byl prezentován na přednášce.

Poslední úprava: Antoch Jaromír, prof. RNDr., CSc. (06.02.2024)
Sylabus -

1. Od dat k modelu a od modelu k datům.

2. Náhodná veličina a její charakteristiky.

3. Náhodné vektory a jejich charakteristiky.

4. Vybraná diskrétní a spojitá rozdělení.

5. Normální rozdělení a rozdělení z něj odvozená.

6. Limitní zákony teorie pravděpodobnosti a jejich využití ve statistice.

7. Principy teorie odhadu.

8. Bodové a intervalové odhady.

9. Principy testování hypotéz.

10. U-test, t-test, F-test a jejich pořadové varianty.

11. Testy dobré shody.

12. Jedno, dvou a více výběrový problém.

13. Od dat k modelu revisited.

14. Grafická reprezentace dat, popisná statistika.

15. Regresní analýza.

16. Kontingenční tabulky.

17. Vybrané statistické postupy.

18. Bayesovský přístup k analýze dat.

Poslední úprava: Antoch Jaromír, prof. RNDr., CSc. (06.02.2024)
 
Univerzita Karlova | Informační systém UK