|
|
Hlavní nabídka Prohlížení IS/STAG
Nalezené předměty, počet: 1
Stránkování výsledků vyhledávání
Nalezeno 1 záznamů
Export do Xls
Informace o předmětu
KMA / PSE
:
Popis předmětu
Pracoviště / Zkratka
|
KMA
/
PSE
|
Akademický rok
|
2023/2024
|
Akademický rok
|
2023/2024
|
Název
|
Pravděpodobnost a statistika
|
Způsob zakončení
|
Zápočet
|
Způsob zakončení
|
Zápočet
|
Akreditováno / Kredity
|
Ano,
2
Kred.
|
Forma zakončení
|
-
|
Forma zakončení
|
-
|
Rozsah hodin
|
Cvičení
2
[HOD/TYD]
|
Zápočet před zkouškou
|
Ne
|
Zápočet před zkouškou
|
Ne
|
Automatické uznávání zápočtu před zkouškou
|
Ne
|
Počítán do průměru
|
NE
|
Vyučovací jazyk
|
Čeština, Angličtina
|
Obs/max
|
|
|
|
Automatické uznávání zápočtu před zkouškou
|
Ne
|
Letní semestr
|
270 / -
|
0 / -
|
0 / -
|
Počítán do průměru
|
NE
|
Zimní semestr
|
0 / -
|
0 / -
|
0 / -
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Rozvrh
|
Ano
|
Vyučovaný semestr
|
Zimní + Letní
|
Vyučovaný semestr
|
Zimní + Letní
|
Minimum (B + C) studentů
|
1
|
Volně zapisovatelný předmět |
Ano
|
Volně zapisovatelný předmět
|
Ano
|
Vyučovací jazyk
|
Čeština, Angličtina
|
Počet dnů praxe
|
0
|
Počet hodin kontaktní výuky |
|
Hodnotící stupnice |
S|N |
Periodicita |
každý rok
|
Periodicita upřesnění |
|
Základní teoretický předmět |
Ne
|
Profilující předmět |
Ne
|
Základní teoretický předmět |
Ne
|
Hodnotící stupnice |
S|N |
Nahrazovaný předmět
|
Žádný
|
Vyloučené předměty
|
KMA/PSA a KMA/PSA-A a KMA/PSB
|
Podmiňující předměty
|
Nejsou definovány
|
Předměty informativně doporučené
|
Nejsou definovány
|
Předměty,které předmět podmiňuje
|
Nejsou definovány
|
Graf četnosti udělených hodnocení studentům napříč roky:
Obrázek PNG
,
XLS
|
Cíle předmětu (anotace):
|
Cílem předmětu je seznámit studenty ze základními pojmy z oblasti pravděpodobnosti a statistického zpracování dat.
|
Požadavky na studenta
|
Aktivní práce na cvičeních a úspěšné absolvování zápočtových testů.
|
Obsah
|
1. Náhodný pokus, náhodný jev. Definice pravděpodobnosti jevu, vlastnosti ppsti.
2. Podmíněná ppst. Závislost a nezávislost jevu. Bayesova veta a veta o úplné ppsti.
3. Náhodná veličina. Distribuční fce. Spojitý a diskrétní případ. Základní charakteristiky náhodné veličiny (střední hodnota, rozptyl)
4. Některá rozdělení diskrétního typu - alternativní, binomické, Poissonovo.
5. Některá rozdělení spojitého typu - rovnoměrné, exponenciální, Studentovo, chi kvadrát. Kvantity veličin spojitého typu.
6. Normální rozdělení. Aproximace pomocí normálního rozdělení. Centrální limitní veta.
7. Náhodný vektor, marginální a podmíněné rozdělení. Kovariance, korelace.
8. Statistický soubor. Náhodný výběr a výběrové statistiky. Bodové odhady parametru.
9. Intervalové odhady parametru. Jednostranné a oboustranné odhady. Intervalový odhad střední hodnoty, rozptylu, relativní četnosti.
10. Testování statistických hypotéz. Chyba 1. a 2. druhu, hladina významnosti, kritický obor testu, p-hodnota testu. Test o střední hodnotě, test o rozptylu, test shody dvou středních hodnot, test shody dvou rozptylu.
11. Testy dobré shody. Chi kvadrát - test. Kontingenční tabulky. Kovariance, korelace, testy nezávislosti.
12. Regresní analýza. Jednoduchá a vícenásobná regrese. Koeficient determinace.
|
Aktivity
|
|
Studijní opory
|
https://courseware.zcu.cz/portal/studium/courseware/kma/pse
|
Garanti a vyučující
|
-
Garanti:
RNDr. Blanka Šedivá, Ph.D. (100%),
-
Cvičící:
Mgr. Michal Friesl, Ph.D. (100%),
RNDr. Zdeněk Kobeda (100%),
Ing. Patrice Marek, Ph.D. (100%),
RNDr. Blanka Šedivá, Ph.D. (100%),
RNDr. Vladimír Švígler, Ph.D. (100%),
|
Literatura
|
-
Doporučená:
Reif, J. Metody matematické statistiky. Plzeň : Západočeská univerzita, 2004. ISBN 80-7043-302-7.
-
Doporučená:
Likeš, Jiří; Machek, Josef. Počet pravděpodobnosti. 2. vyd. Praha : SNTL, 1987.
-
Doporučená:
Devore, Jay L. Probability and statistics for engineering and the sciences. Boston, MA: Brooks/Cole, Cengage Learning, 2012. ISBN 978-0-538-73352-6.
-
Doporučená:
Ayyub, Bilal M.; McCuen, Richard H. Probability, statistics, and reliability for engineers and scientists. Third edition. 2011. ISBN 978-1-4398-0951-8.
-
Doporučená:
Brousek, Jan; Ryjáček, Zdeněk. Sbírka řešených příkladů z počtu pravděpodobnosti. 1. vyd. Plzeň : Západočeská univerzita, 1999. ISBN 80-7082-063-2.
-
Doporučená:
Studijní materiály KMA
(Kolektiv autorů KMA)
-
Doporučená:
Reif, Jiří; Kobeda, Zdeněk. Úvod do pravděpodobnosti a spolehlivosti. 1. vyd. Plzeň : Západočeská univerzita, 2000. ISBN 80-7082-702-5.
-
On-line katalogy knihoven
|
Časová náročnost
|
Všechny formy studia
|
Aktivity
|
Časová náročnost aktivity [h]
|
Kontaktní výuka
|
26
|
Příprava na dílčí test [2-10]
|
30
|
Celkem
|
56
|
|
Předpoklady
|
Odborné znalosti - pro úspěšné zvládnutí předmětu se předpokládá, že je student před zahájením výuky schopen: |
interpretovat základní pojmy a postupy z diferenciálního a integrálního počtu |
formulovat základní kombinatorické úvahy |
interpretovat geometrický význam určitého integrálu |
Odborné dovednosti - pro úspěšné zvládnutí předmětu se předpokládá, že student před zahájením výuky dokáže: |
pracovat s funkcemi jedné reálné proměnné |
používat principů matematické analýzy k počítání derivací a integrálů |
určovat součty jednoduchých nekonečných řad |
Obecné způsobilosti - před zahájením studia předmětu je student schopen: |
bc. studium: je otevřený k využití různých postupů při řešení problémů, nahlíží problém z různých stran, |
bc. studium: kriticky přistupuje ke zdrojům informací, informace tvořivě zpracovává a využívá při svém studiu a praxi, |
|
Výsledky učení
|
Odborné znalosti - po absolvování předmětu prokazuje student znalosti: |
základních typů spojitých a diskrétních rozdělení
|
principů statistického testování |
metod korelační a regresní analýzy |
Odborné dovednosti - po absolvování předmětu prokazuje student dovednosti: |
počítat pravděpodobnosti pro jednoduché úlohy založené na principu kombinatorických vztahů |
najít pro vybrané reálné situace vhodný matematický model rozdělení pravděpodobnosti |
vypočítat pravděpodobnost pro různé modely diskrétních a spojitých rozdělení |
určit intervaly spolehlivosti pro střední hodnotu a rozptyl |
použít alespoň dva různé statistické testy na problémy reálných modelů a interpretovat výsledky |
Obecné způsobilosti - po absolvování předmětu je student schopen: |
mgr. studium: srozumitelně a přesvědčivě sdělují odborníkům i širší veřejnosti vlastní odborné názory, |
|
Hodnoticí metody
|
Odborné znalosti - odborné znalosti dosažené studiem předmětu jsou ověřovány hodnoticími metodami: |
Test, |
Odborné dovednosti - odborné dovednosti dosažené studiem předmětu jsou ověřovány hodnoticími metodami: |
Test, |
Demonstrace dovedností (praktická činnost), |
Obecné způsobilosti - obecné způsobilosti dosažené studiem předmětu jsou ověřovány hodnoticími metodami: |
Test, |
|
Vyučovací metody
|
Odborné znalosti - pro dosažení odborných znalostí jsou užívány vyučovací metody: |
Cvičení (praktické činnosti), |
Řešení problémů, |
Odborné dovednosti - pro dosažení odborných dovedností jsou užívány vyučovací metody: |
Cvičení (praktické činnosti), |
Řešení problémů, |
Obecné způsobilosti - pro dosažení obecných způsobilostí jsou užívány vyučovací metody: |
Cvičení (praktické činnosti), |
Řešení problémů, |
|
|
|
|