PředmětyPředměty(verze: 945)
Předmět, akademický rok 2023/2024
   Přihlásit přes CAS
Matematická statistika 1 - NSTP201
Anglický název: Mathematical Statistics 1
Zajišťuje: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky (32-KPMS)
Fakulta: Matematicko-fyzikální fakulta
Platnost: od 2018
Semestr: zimní
E-Kredity: 6
Rozsah, examinace: zimní s.:4/0, Zk [HT]
Počet míst: neomezen
Minimální obsazenost: neomezen
4EU+: ne
Virtuální mobilita / počet míst pro virtuální mobilitu: ne
Stav předmětu: zrušen
Jazyk výuky: čeština
Způsob výuky: prezenční
Způsob výuky: prezenční
Garant: prof. RNDr. Jiří Anděl, DrSc.
Kategorizace předmětu: Matematika > Pravděpodobnost a statistika
Záměnnost : NMSA331
Je korekvizitou pro: NSTP008, NSTP202, NSTP191, NSTP228, NEKN003
Je neslučitelnost pro: NSTP001
Je prerekvizitou pro: NEKN005, NSTP196
Výsledky anket   Termíny zkoušek   Rozvrh   Nástěnka   
Anotace -
Poslední úprava: T_KPMS (25.04.2008)
Přednáška je věnována úvodu do metod matematické statistiky. Ukazuje se, jak se v matematické statistice využívají výsledky teorie pravděpodobnosti, teorie matic a teorie míry. Je poukázáno na důležitou roli normálního rozdělení při konstrukci statistických postupů.
Cíl předmětu -
Poslední úprava: T_KPMS (15.05.2008)

Studenti se seznámí se základními teoretickými metodami matematické statistiky. To jim umožní pochopit podstatu statistických postupů prezentovaných v dalších přednáškách

Literatura
Poslední úprava: T_KPMS (18.04.2008)

Anděl J.: Matematická statistika, SNTL/ALFA, Praha 1978

Anděl J.: Statistické metody. Matfyzpress, Praha 1993

Anděl, J.: Základy matematické statistiky. Matfyzpress, Praha 2005

Metody výuky -
Poslední úprava: G_M (27.05.2008)

Přednáška.

Sylabus -
Poslední úprava: T_KPMS (25.04.2008)

Charakteristiky náhodných veličin a náhodných vektorů. Teoretické základy regresní a korelační analýzy. Obecná teorie hustot v matematické statistice. Transformace náhodných veličin a náhodných vektorů, podmíněné hustoty. Mnohorozměrné normální rozdělení a rozdělení s ním související. Model lineární regrese. Výběrové korelační koeficienty.

 
Univerzita Karlova | Informační systém UK