Matematická statistika
Kód | Zakončení | Kredity | Rozsah | Jazyk výuky |
---|---|---|---|---|
01MAS | ZK | 3 | 2+0 | česky |
- Garant předmětu:
- Václav Kůs
- Přednášející:
- Václav Kůs
- Cvičící:
- Předmět zajišťuje:
- katedra matematiky
- Anotace:
-
Náplní předmětu je použití statistických metod probraných v rámci předmětu 01MAS. Probrány Fisherovy informační matice statistických modelů, hledání nejlepších nestranných odhadů, odhady parametrů metodou momentů a metodou maximální věrohodnosti, nalezení kritických oborů pro testy statistických hypotéz pomocí Neyman-Pearsonova lemmatu a poměrem věrohodností, intervaly spolehlivosti a neparametrické odhady hustot pravděpodobnosti.
- Požadavky:
-
01MIP nebo 01PRST
- Osnova přednášek:
-
1. Nestranné odhady s minimálním rozptylem, Fisherova informační matice, Rao-Cramérova nerovnost, Bhattacharryova nerovnost.
2. Odhady metodou momentů. Princip maximální věrohodnosti, konsistence, asymptotická normalita a eficience MLE odhadů.
3. Testování jednoduchých a složených hypotéz. Neyman - Pearsonovo lemma.
4. Stejnoměrně nejsilnější testy. Znáhodněné testování hypotéz, zobecněné Neyman - Pearsonovo lemma.
5. Test poměrem věrohodností, t-test, F-test.
6. Neparametrické modely, empirická distribuční funkce a empirická hustota a jejich vlastnosti,
7. Histogramy a jádrové odhady hustoty (adaptivní), vlastnosti.
8. Pearsonův test dobré shody, Kolmogorov-Smirnovův test.
9. Konfidenční množiny a intervaly spolehlivosti, pivotální veličiny, invertování přípustných oblastí, Prattův teorém.
- Osnova cvičení:
- Cíle studia:
-
Znalosti:
Bodové převážně asymptotické odhady parametrů modelu a testování statistických hypotéz v parametrických i neparametrických pravděpodobnostních rodinách. Konfidenční množiny a konstrukce statistických testů a intervalů spolehlivosti pro daná rozdělení pravděpodobnosti.
Schopnosti:
Zpracovávat základní statistické modely odhadu a testování stat. hypotéz s hlubším pochopením náhodných zákonitostí jak z teoretického pohledu tak vzhledem k praktickému použití v konkrétních situacích ve statistice a zpracování dat.
- Studijní materiály:
-
Povinná literatura:
[1] Anděl J., Základy matematické statistiky, MatFyzPress, Praha, 2005.
[2] Shao J., Mathematical Statistics, Springer, 1999.
Doporučená literatura:
[3] Schervish M.J., Theory of Statistics, Springer, 1995.
[4] Lehmann E.L., Point Estimation, Wiley, N.Y., 1984.
[5] Lehmann E.L., Testing Statistical Hypotheses, Springer, N.Y., 1986.
- Poznámka:
- Rozvrh na zimní semestr 2024/2025:
- Rozvrh není připraven
- Rozvrh na letní semestr 2024/2025:
- Rozvrh není připraven
- Předmět je součástí následujících studijních plánů:
-
- Aplikovaná algebra a analýza (povinný předmět programu)
- Aplikované matematicko-stochastické metody (povinný předmět programu)
- Matematické inženýrství - Matematické modelování (PS)