Aplikace statistiky a zpracování dat

Garant předmětu:

Jana Sekničková

Přednášející:

Jana Sekničková

Cvičící:

Jana Sekničková

Předmět zajišťuje:

katedra softwarového inženýrství

Anotace:

Cílem přednášky je vést posluchače k samostatné schopnosti analyzovat, zpracovávat a vyhodnocovat statistický a experimentální materiál současnými, nejmodernějšími vědeckými metodami

Požadavky:

Osnova přednášek:

1. Pojem statistického myšlení, statistika jako základní moderní gramotnost a nevyhnutelnost při zkoumání reálných zákonitostí a ve všech oblastech aplikací.

2. Různé definice „pravděpodobnosti“. Oblasti jejích aplikací a využití při modelování problémů ve vědě, technice, ekonomice a jinde.

3. Podmíněné pravděpodobnosti, statistická nezávislost, korelace; jejich interpretace při praktickém využití.

4. Bayesův přístup jako jeden ze základních principů při vyhodnocování experimentálního materiálu.

5. Statistické charakteristiky základního souboru a statistického výběru.

6. Bodový odhad v diskrétním a spojitém případě náhodné veličiny, prostřednictvím statistických charakteristik.

7. Zákony velkých čísel jako matematická východiska k formulování pojmu intervalový odhad.

8. Centrální limitní věta a její využití ve statistickém výzkumu.

9. Testování hypotéz jako svérázný způsob myšlení a vyhodnocení experimentálního materiálu.

10. Regresní a korelační analýza jako specifický způsob zjišťování souvislostí, skrytých ve statistickém experimentálním materiálu.

Osnova cvičení:

Cíle studia:

Studijní materiály:

Povinná literatura:

[1] Mendenhall, W., Sincich, T.T.: A Second Course in Statistics: Regression Analysis, 8th edition, Pearson Education, 2019.

[2] Kinney, J.J.: Probability: An Introduction with Statistical Applications, John Kinney, Colorado Springs, 2015.

Doporučená literatura:

[3] Bhattacharya, R., Waymire, E.C.: A Basic Course in Probability Theory, Springer, 2017.

[4] Spanos, A.: Probability Theory and Statistical Inference: Empirical Modeling with Observational Data, 2nd edition, Cambridge University Press, 2019.

Poznámka:

Rozvrh na zimní semestr 2023/2024:

Rozvrh není připraven

Rozvrh na letní semestr 2023/2024:

Rozvrh není připraven

Předmět je součástí následujících studijních plánů:

• Aplikace informatiky v přírodních vědách (povinný předmět programu)