Logo ČVUT
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE
STUDIJNÍ PLÁNY
2018/2019

Pravděpodobnost a matematická statistika

Přihlášení do KOSu pro zápis předmětu Zobrazit rozvrh
Kód Zakončení Kredity Rozsah Jazyk výuky
17PBPPMS Z,ZK 4 2+2 česky
Přednášející:
Hana Schaabová, Vladimír Rogalewicz (gar.)
Cvičící:
Hana Schaabová, Jakub Šebek
Předmět zajišťuje:
katedra biomedicínské techniky
Anotace:

Úvod do teorie pravděpodobnosti a matematické statistiky. Klasická, geometrická a Kolmogorovova definice pravděpodobnosti. Náhodné veličiny, jejich rozdělení, charakteristiky, transformace. Populace a výběrový soubor. Odhady parametrů. Testování hypotéz.

Požadavky:

Zápočet:

1) Požadovaná je aktivní účast na cvičení, plnění domácích úloh.

2) V průběhu semestru se píší krátké testy na začátku cvičení, požadována 50 % úspěšnost v testech.

Zkouška:

1) Ke zkoušce bude připuštěn student pouze mající zápočet.

2) Písemný test - praktické příklady a teoretické otázky s min. 50% úspěšností.

Osnova přednášek:

1.Motivace. Determinismus a náhodnost. Úvod do teorie pravděpodobnosti a matematické statistiky. Základní myšlenky matematického modelu. Populace a výběrový soubor.

2.Klasická, geometrická a Kolmogorovova definice pravděpodobnosti. Náhodné veličiny.

3.Diskrétní náhodné veličiny, jejich rozdělení, charakteristiky.

4.Spojité náhodné veličiny, jejich rozdělení, charakteristiky.

5.Počítání s náhodnými veličinami, funkce náhodných veličin, náhodné vektory

6.Podmiňování a nezávislost

7.Bodové odhady parametrů. Intervalové odhady parametrů v normálním rozdělení.

8.Testování statistických hypotéz. Testy o parametrech normálního rozdělení.

9.Testování statistických hypotéz. Testy dobré shody.

Osnova cvičení:

1.Kombinatorické vzorce a úlohy.

2.Klasická definice pravděpodobnosti. Geometrická pravděpodobnost - úloha o setkání

3.Náhodný jev, podmíněná pravděpodobnost. Úplná pravděpodobnost. Bayesova věta a její aplikace.

4.Diskrétní náhodná veličina. Pravděpodobnostní funkce, distribuční funkce - výpočet, grafické znázornění. Některá diskrétní rozdělení a jejich vlastnosti - alternativní, binomické. Střední hodnota a rozptyl, kvantily

5.Spojitá náhodná veličina. Hustota a distribuční funkce - výpočet, grafické znázornění. Střední hodnota a rozptyl, kvantily.

6.Normální rozdělení. Rozdělení funkce náhodné veličiny, střední hodnoty, kvantily - procvičování výpočtů

7.Matematická statistika - teorie odhadu

8.Matematická statistika - testování hypotéz, testy o parametrech normálního rozdělení

9.Matematická statistika - testování hypotéz, testy dobré shody

Cíle studia:

Cílem je seznámit studenty se základními principy moderní statistiky založené na teorii pravděpodobnosti.

Studijní materiály:

1. Rogalewicz V.: Pravděpodobnost a statistika pro inženýry, ČVUT, Praha, 2007

2. Navara M.: Pravděpodobnost a matematická statistika, ČVUT, Praha, 2007

3. Swoboda H.: Moderní statistika, Svoboda, Praha, 1977

4. Zvárová J.: Základy statistiky pro biomedicínské obory, Karolinum, Praha, 2004

5. http://math.fme.vutbr.cz

Poznámka:
Rozvrh na zimní semestr 2018/2019:
Rozvrh není připraven
Rozvrh na letní semestr 2018/2019:
06:00–08:0008:00–10:0010:00–12:0012:00–14:0014:00–16:0016:00–18:0018:00–20:0020:00–22:0022:00–24:00
Po
místnost KL:B-230
Schaabová H.
Rogalewicz V.

12:00–13:50
(přednášková par. 1)
Kladno FBMI
Učebna
místnost KL:B-534
Šebek J.
Schaabová H.

14:00–15:50
(přednášková par. 1
paralelka 1)

Kladno FBMI
Počítačová učebna
místnost KL:B-534
Šebek J.
16:00–17:50
(přednášková par. 1
paralelka 2)

Kladno FBMI
Počítačová učebna
Út
St
Čt

Předmět je součástí následujících studijních plánů:
Platnost dat k 23. 5. 2019
Aktualizace výše uvedených informací naleznete na adrese http://bilakniha.cvut.cz/cs/predmet3072606.html