Matematické modely a jejich aplikace

Garant předmětu:

Evženie Uglickich

Přednášející:

Michal Matowicki, Ivan Nagy, Pavla Pecherková, Evženie Uglickich

Cvičící:

Michal Matowicki, Ivan Nagy, Pavla Pecherková, Evženie Uglickich

Předmět zajišťuje:

katedra aplikované matematiky

Anotace:

Systém. Regresní, diskrétní a logistické modely. Bayesovský odhad parametrů modelu. Odhad parametrů normálního regresního, diskrétního a logistického modelu. Klasifikace s logistickým modelem. Jednokroková a vícekroková předpověď s regresním a diskrétním modelem. Stavový model. Odhad stavu. Kálmánův filtr. Řízení s regresním a diskrétním modelem.

Požadavky:

základní znalosti statistiky

Osnova přednášek:

Osnova cvičení:

Cíle studia:

Naučit studenty pokročilé metody analýzy chování dynamického systému, včetně identifikace systému a predikce výstupu pro spojité a diskrétní náhodné veličiny na základě bayesovské statistiky.

Studijní materiály:

William M. Bolstad: Introduction to Bayesian Statistics, 2nd Edition. Willey, ISBN-13: 978-0470141151

Poznámka:

(20/6 - změna z N3710 na PL dle ECTS)

Rozvrh na zimní semestr 2024/2025:

Rozvrh není připraven

Rozvrh na letní semestr 2024/2025:

Rozvrh není připraven

Předmět je součástí následujících studijních plánů:

• PL nav.prez.22/23 (pro program PL) (povinný předmět)
• PL nav.kombi 22/23 (pro program PL) (povinný předmět)
• PL nav.prez.23/24 (pro program PL) (povinný předmět)
• PL nav.kombi 23/24 (pro program PL) (povinný předmět)
• PL nav.prez.24/25 (pro program PL) (povinný předmět)
• PL nav.kombi 24/25 (pro program PL) (povinný předmět)