|
|
Hlavní nabídka Prohlížení IS/STAG
Nalezené předměty, počet: 1
Stránkování výsledků vyhledávání
Nalezeno 1 záznamů
Export do Xls
Informace o předmětu
KMA / PSB
:
Popis předmětu
Pracoviště / Zkratka
|
KMA
/
PSB
|
Akademický rok
|
2023/2024
|
Akademický rok
|
2023/2024
|
Název
|
Pravděpodobnost a statistika B
|
Způsob zakončení
|
Zápočet
|
Způsob zakončení
|
Zápočet
|
Akreditováno / Kredity
|
Ano,
3
Kred.
|
Forma zakončení
|
-
|
Forma zakončení
|
-
|
Rozsah hodin
|
Přednáška
2
[HOD/TYD]
Cvičení
1
[HOD/TYD]
|
Zápočet před zkouškou
|
Ne
|
Zápočet před zkouškou
|
Ne
|
Automatické uznávání zápočtu před zkouškou
|
Ne
|
Počítán do průměru
|
NE
|
Vyučovací jazyk
|
Čeština
|
Obs/max
|
|
|
|
Automatické uznávání zápočtu před zkouškou
|
Ne
|
Letní semestr
|
0 / 0
|
0 / 0
|
0 / 5
|
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
|
10
|
Volně zapisovatelný předmět |
Ano
|
Volně zapisovatelný předmět
|
Ano
|
Vyučovací jazyk
|
Čeština
|
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
|
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 tohoto předmětu je seznámit studenty se základními pojmy a metodami teorie pravděpodobnosti a matematické statistiky.
|
Požadavky na studenta
|
Úspěšné vyřešení (zisk v součtu aspoň 60% bodů z maxima) dvou písemných kontrolních prací, které se budou psát na cvičeních 6. a 11.týdne semestru. Práce budou obsahovat 4 příklady analogické příkladům řešených na předcházejících cvičeních, resp. přednáškách.
|
Obsah
|
1. Náhodný jev. Pravděpodobnost a její vlastnosti.
2. Nezávislost, podmíněná pravděpodobnost. Věta o úplné ppsti.
3. Náhodná veličina. Distribuční funkce. Střední hodnota a rozptyl.
4. Diskrétní rozdělení . Rozdělení hypergeometrické, binomické, Poissonovo.
5. Spojité rozdělení, funkce hustoty ppsti. Rozdělení rovnoměrné, exponenciální, Weibullovo a normální.
6. Aproximace normálním rozdělením. Kvantily spojitých náhodných veličin, medián.
7. Náhodný vektor, kovariance, korelační koeficient. Dvourozměrné normální rozdělení.
8. Náhodný výběr. Statistický soubor, popisná statistika.
9. Bodové a intervalové odhady parametrů.
10. Statistická hypotéza, kritický obor, hladina významnosti, chyba 1. a 2. druhu. Testy o parametrech normálního rozdělení.
11. Porovnání shody rozdělení. Chi-kvadrát test. Kontingenční tabulka, test nezávislosti.
12. Regresní funkce. Odhady parametrů regresní funkce. Koeficient determinace.
13. Statistické zajišťování kvality - příklad. Závěrečné poznámky.
Případné další informace na internetové adrese http://www.kma.zcu.cz/PSB
|
Aktivity
|
|
Studijní opory
|
|
Garanti a vyučující
|
|
Literatura
|
|
Časová náročnost
|
Všechny formy studia
|
Aktivity
|
Časová náročnost aktivity [h]
|
Příprava na souhrnný test [6-30]
|
39
|
Kontaktní výuka
|
39
|
Celkem
|
78
|
|
Předpoklady
|
Odborné znalosti - pro úspěšné zvládnutí předmětu se předpokládá, že je student před zahájením výuky schopen: |
formulovat základní kombinatorické úlohy pomocí kombinatorických vzorců ( v rozsahu běžném na SŠ ) |
charakterizovat základní techniky pro výpočet derivace a integrálu funkce jedné proměnné (v rozsahu M1S) |
popsat vlastnosti elementárních funkcí reálné proměnné |
využít geometrickou interpretaci derivace při hledání průběhu a extrémů funkce |
Odborné dovednosti - pro úspěšné zvládnutí předmětu se předpokládá, že student před zahájením výuky dokáže: |
zvládat základní operace s faktoriály a kombinačními čísly |
vypočítat obsah množiny použitím určitého integrálu |
provádět běžné numerické výpočty derivací a integrálu |
načrtnout grafy elementárních funkcí s vyznačením důležitých bodů |
|
Výsledky učení
|
Odborné znalosti - po absolvování předmětu prokazuje student znalosti: |
popsat náhodné jevy a spočítat jejich pravděpodobnost |
rozpoznat a použít základní typy diskrétních a spojitých rozdělení pravděpodobnosti |
použít metody popisné statistiky k shrnutí informací z dat |
formulovat statistickou hypotézu a vybrat vhodný statistický test k jejímu přijetí nebo zamítnutí |
interpretovat statistické výsledky |
Odborné dovednosti - po absolvování předmětu prokazuje student dovednosti: |
vypočítat bodové odhady a sestrojit intervaly spolehlivosti |
vypracovat postup a navrhnout rozsah výběru při statistické kontrole jakosti |
zpracovat data použitím matod korelační a regresní analýzy |
rozhodnout na základě výsledků testu o přijetí či zamítnutí statistické hypotézy |
|
Hodnoticí metody
|
Odborné znalosti - odborné znalosti dosažené studiem předmětu jsou ověřovány hodnoticími metodami: |
Test, |
Demonstrace dovedností (praktická činnost), |
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, |
Demonstrace dovedností (praktická činnost), |
|
Vyučovací metody
|
Odborné znalosti - pro dosažení odborných znalostí jsou užívány vyučovací metody: |
Přednáška založená na výkladu, |
Odborné dovednosti - pro dosažení odborných dovedností jsou užívány vyučovací metody: |
Cvičení (praktické činnosti), |
Obecné způsobilosti - pro dosažení obecných způsobilostí jsou užívány vyučovací metody: |
Analyticko-kritická práce s textem, |
|
|
|
|