Summary of Study | Summary of Branches | All Subject Groups | All Subjects | List of Roles | Explanatory Notes               Instructions

---

B0B01PST	Probability and Statistics
Roles:	P	Extent of teaching:	4P+2S
Department:	13101	Language of teaching:
Guarantors:	Hájek P.	Completion:	Z,ZK
Lecturers:	Helisová K.	Credits:	7
Tutors:	Helisová K., Korbelář M., Lebeda M., Slavenko M., Staněk J.	Semester:	Z

Web page:

https://math.fel.cvut.cz/en/people/heliskat/01pst2.html

Anotation:

Předmět pokrývá základní partie pravděpodobnosti a matematické statistiky. Úvodní část je zaměřena na klasickou pravděpodobnost včetně podmíněné pravděpodobnosti. Další část se věnuje teorii náhodných veličin a jejich rozdělení, příkladům nejdůležitějších typů diskrétních a spojitých rozdělení, číselným charakteristikám náhodných veličin, jejich nezávislosti, součtům a transformacím. Pravděpodobnostních znalostí je v závěru využito při popisu statistických metod pro odhady parametrů rozdělení a testování hypotéz.

Study targets:

Studenti se seznámí se základními pravděpodobnostními modely a statistickými metodami používanými v praxi k analýze dat týkajících se výsledků náhodných událostí.

Course outlines:

1.		Náhodný jev, definice pravděpodobnosti, základní pravděpodobnostní prostory.
2.		Podmíněná pravděpodobnost, Bayesova věta.
3.		Náhodná veličina, distribuční funkce, hustota pravděpodobnosti.
4.		Charakteristiky náhodné veličiny - střední hodnota, rozptyl.
5.		Základní diskrétní rozdělení pravděpodobnosti.
6.		Základní spojitá rozdělení pravděpodobnosti.
7.		Nezávislost náhodných veličin.
8.		Transformace a součty náhodných veličin.
9.		Náhodný vektor, rozdělení pravděpodobnosti náhodného vektoru.
10.		Charakteristiky náhodného vektoru - vektor středních hodnot, korelační matice.
11.		Popisná statistika.
12.		Bodový odhad parametru, metoda maximální věrohodnosti.
13.		Intervalový odhad parametru.
14.		Základy testování hypotéz.

Exercises outline:

1.		Náhodný jev, definice pravděpodobnosti, základní pravděpodobnostní prostory.
2.		Podmíněná pravděpodobnost, Bayesova věta.
3.		Náhodná veličina, distribuční funkce, hustota pravděpodobnosti.
4.		Charakteristiky náhodné veličiny - střední hodnota, rozptyl.
5.		Základní diskrétní rozdělení pravděpodobnosti.
6.		Základní spojitá rozdělení pravděpodobnosti.
7.		Nezávislost náhodných veličin.
8.		Transformace a součty náhodných veličin.
9.		Náhodný vektor, rozdělení pravděpodobnosti náhodného vektoru.
10.		Charakteristiky náhodného vektoru - vektor středních hodnot, korelační matice.
11.		Popisná statistika.
12.		Bodový odhad parametru, metoda maximální věrohodnosti.
13.		Intervalový odhad parametru.
14.		Základy testování hypotéz.

Literature:

- M. Navara: Pravděpodobnost a matematická statistika. ČVUT, Praha 2007. - V. Dupač, M. Hušková: Pravděpodobnost a matematická statistika. Karolinum, Praha 1999.

Requirements:

Počítání základních integrálů.

Note:

A necessary condition for the assignment is active participation at seminars and a successful test. More info: http://cmp.felk.cvut.cz/~navara/stat/

Subject is included into these academic programs:

Program	Branch	Role	Recommended semester
BPOI1_2016	Computer and Information Science	P	3
BPOI_BO_2016	Common courses	P	3
BPOI4_2016	Computer Games and Graphics	P	3
BPOI3_2016	Software	P	3
BPOI2_2016	Internet of Things	P	3
BPKYR_2016	Common courses	P	4
BPOES_2020	Common courses	P	3
BPOI_BO_2018	Common courses	P	3
BPOI4_2018	Computer Games and Graphics	P	3
BPOI3_2018	Software	P	3
BPOI2_2018	Internet of Things	P	3
BPOI1_2018	Artificial Intelligence and Computer Science	P	3

---

Page updated 22.12.2024 05:51:01, semester: Z,L/2024-5, Z/2025-6, Send comments about the content to the Administrators of the Academic Programs

Proposal and Realization: I. Halaška (K336), J. Novák (K336)