Matematické modely a jejich aplikace

Garant předmětu:

Přednášející:

Cvičící:

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:

Další informace:

Pro tento předmět se rozvrh nepřipravuje

Předmět je součástí následujících studijních plánů:

• Mgr. prezenční PL od 2022/23 (povinný předmět)
• Mgr. kombinovaná PL od 2022/23 (povinný předmět)
• Mgr. prezenční PL od 2023/24 (povinný předmět)
• Mgr. kombinovaná PL od 2023/24 (povinný předmět)
• Mgr. prezenční PL od 2024/25 (povinný předmět)
• Mgr. kombinovaná PL od 2024/25 (povinný předmět)