Oborový seminář z pravděpodobnosti a matematické statistiky - NMSA601

• Anglický název: Specialized seminar in probability and mathematical statistics
• Zajišťuje: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky (32-KPMS)
• Fakulta: Matematicko-fyzikální fakulta
• Platnost: od 2014 do 2016
• Semestr: oba
• E-Kredity: 2
• Rozsah, examinace: 0/2, Z [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
• Poznámka: předmět lze zapsat opakovaně; předmět lze zapsat v ZS i LS
• Garant: prof. RNDr. Jana Jurečková, DrSc.
• Třída: Pravděp. a statistika, ekonometrie a fin. mat.
• Kategorizace předmětu: Matematika > Pravděpodobnost a statistika
• Záměnnost : NSTP135
• Je záměnnost pro: NSTP135

Anotace

čeština

Poslední úprava: RNDr. Jitka Zichová, Dr. (05.05.2017)

Oborový seminář rozšiřující znalosti doktorandů na světovou úroveň na pomezí teorie pravděpodobnosti a moderní statistické inference. Klíčová témata jsou: empirické procesy a jejich silné aproximace; principy invariance na různých topologických prostorech; funkcionální data (např. procesy), a inference o parametrech z různých funkcionálních prostorů; zobrazení dat a charakterizace pravděpodobnostních distribucí. Vedle těchto témat se budeme průběžně seznamovat s důležitými novými výsledky a metodami, které se objeví ve světové literatuře. Studenti budou mít prostor pro své aktuální

angličtina

Poslední úprava: T_KPMS (06.05.2014)

Specialized seminar situated on the border of probability and modern statistical inference, extending the knowledge of PhD students towards the world level. The key subjects are empirical processes and their strong approximations; invariance principles on various topological spaces; functional data (e.g. processes), and inference on parameters from various functional spaces; transformations of data, characterizations of probability distributions. Besides these subjects, we shall regularly follow important new results and methods. There will be a space for students' problems of interest.

Cíl předmětu

čeština

Poslední úprava: prof. RNDr. Jana Jurečková, DrSc. (06.10.2017)

Studenti se naučí referovat na zadané téma.

angličtina

Poslední úprava: prof. RNDr. Jana Jurečková, DrSc. (06.10.2017)

The students learn to refer a chosen topic.

Literatura

Poslední úprava: prof. RNDr. Jana Jurečková, DrSc. (06.10.2017)

Základní odborná literatura:

M. Csörgö and P. Révész: Strong Approximations in probability and Statistics. Akadémiai Kiadó, Budapest 1981. U. Grenander: Abstract Inference. J. Wiley 1984. A.M. Kagan, Yu.V.Linnik, C.R.Rao: Characterization Problems in Mathematical Statistics. J. Wiley 1973. D. Pollard: Empirical Processes: Theory and Applications. NSF-CBMS Regional Conf. Series in Probability and Statistics, Vol. 2, 1990.

Doporučená odborná literatura:

P.J. Bickel, C.A.J. Klaassen, Ya. Ritov, J.A. Wellner: Efficient and Adaptive Estimation for Semiparametric Models. John Hopkins University Press 1993.

H. L. Koul: Weighted Empirical Processes in Dynamic Nonlinear Models. 2nd Edition. Lecture Notes in Statistics 166, Springer 2002.

Časopisecká a další knižní literatura podle doporučení vedoucího semináře.

Metody výuky

čeština

Poslední úprava: prof. RNDr. Jana Jurečková, DrSc. (06.10.2017)

Seminář.

angličtina

Poslední úprava: prof. RNDr. Jana Jurečková, DrSc. (06.10.2017)

Seminar.