PředmětyPředměty(verze: 861)
Předmět, akademický rok 2019/2020
  
Pravděpodobnostní a statistické problémy - NMSA170
Anglický název: Probabilistic and statistical problems
Zajišťuje: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky (32-KPMS)
Fakulta: Matematicko-fyzikální fakulta
Platnost: od 2019
Semestr: letní
E-Kredity: 2
Rozsah, examinace: letní s.:0/2 Z [hodiny/týden]
Počet míst: neomezen
Minimální obsazenost: neomezen
Stav předmětu: vyučován
Jazyk výuky: čeština
Způsob výuky: prezenční
Garant: doc. RNDr. Zbyněk Pawlas, Ph.D.
RNDr. Jiří Dvořák, Ph.D.
Třída: M Bc. FM
M Bc. FM > Doporučené volitelné
M Bc. FM > 1. ročník
M Bc. OM
M Bc. OM > Doporučené volitelné
M Bc. OM > 1. ročník
Kategorizace předmětu: Matematika > Pravděpodobnost a statistika
Anotace -
Poslední úprava: RNDr. Jitka Zichová, Dr. (24.04.2019)
Úvod do diskrétní pravděpodobnosti a řešení zajímavých problémů pomocí jednoduchých pravděpodobnostních a statistických metod. Volitelný předmět vhodný pro 1. ročník oborů OM a FM.
Cíl předmětu -
Poslední úprava: RNDr. Jitka Zichová, Dr. (24.04.2019)

Seznámit studenty se základními metodami, které se používají pro popis a studium dějů ovlivňovaných náhodou.

Podmínky zakončení předmětu -
Poslední úprava: doc. RNDr. Zbyněk Pawlas, Ph.D. (23.04.2020)

Předmět je zakončen zápočtem.

Podmínky získání zápočtu: řešení 4 zadaných kontrolních úloh.

Povaha kontroly studia předmětu vylučuje opakování této kontroly.

Literatura -
Poslední úprava: RNDr. Jitka Zichová, Dr. (24.04.2019)

J. Anděl (2007): Matematika náhody, 3. vydání, Matfyzpress, Praha.

J. Bewersdorff (2005): Luck, Logic, and White Lies: The Mathematics of Games, A K Peters, Wellesley.

H. Tijms (2004): Understanding Probability: Chance Rules in Everyday Life, Cambridge University Press, Cambridge.

K. Zvára, J. Štěpán (2006): Pravděpodobnost a matematická statistika, 4. vydání, Matfyzpress, Praha.

Metody výuky -
Poslední úprava: RNDr. Jitka Zichová, Dr. (24.04.2019)

Seminář.

Sylabus -
Poslední úprava: RNDr. Jitka Zichová, Dr. (24.04.2019)

1. Náhodný pokus s konečnou množinou výsledků, klasická pravděpodobnost a axiomatická definice.

2. Geometrická pravděpodobnost.

3. Nezávislost náhodných jevů, podmíněná pravděpodobnost, Bayesova věta.

4. Diskrétní náhodná veličina, její rozdělení pravděpodobnosti, střední hodnota, rozptyl.

5. Korelace, kauzalita.

6. Testování hypotéz.

 
Univerzita Karlova | Informační systém UK