Rozdíly

Zde můžete vidět rozdíly mezi vybranou verzí a aktuální verzí dané stránky.

--- pas [2020/02/13 07:40] – Gejza Dohnal
+++ pas [2024/11/21 07:28] (aktuální) – Gejza Dohnal
@@ Řádek 1: / Řádek 1: @@
-====Pravděpodobnost a statistika====
+====Základy stochastiky a Pravděpodobnost a statistika====
-Předmět Pravděpodobnost a statistika je věnován teoretickým základům a zahrnuje dvě části:
+Předměty Základy stochastiky (ZS) a Pravděpodobnost a statistika (PS) jsou věnovány teoretickým základům a zahrnují dvě části:
   * základy teorie pravděpodobnosti (náhodné jevy, pravděpodobnost, podmíněná pravděpodobnost, náhodná veličina, rozdělení náhodné veličiny a její charakteristiky, náhodný vektor, zákony velkých čísel a centrální limitní věty)
   * základy matematické statistiky (statistická indukce, typy dat, charakteristiky datového souboru, grafická analýza, odhady parametrů, testování hypotéz, základy regresní analýzy)
-V průběhu semestru studenti vypracují semestrální práci, ve které provedou statistické zpracování vlastních dat. Výuka je zakončena klasifikovaným zápočtem.
+Oba předměty jsou zakončeny zápočtem (v případě PS klasifikovaným). Zápočet lze získat za předpokladu řádné účasti na přednáškách po absolvování závěrečného testu. Studenti předmětu PS navíc v průběhu semestru zpracují semestrální práci na statistickou analýzu dat, jejíž hodnocení bude součástí klasifikace.
-**Přednášky**
+**Přednášky ak. rok 2022/2023**
-{{ ::ps_20_0_web.pdf |I. Úvod a motivace}}
+.  {{ ::ps_0_24.pdf |Úvod}} \\
+. {{ ::ps_1_24.pdf |Náhodná veličina a pravděpodobnost}}\\
+. {{ ::ps_2_24.pdf |Podmíněná pravděpodobnost, Bayesova věta}}\\
+. {{ ::ps_3_24.pdf |Náhodná veličina a její charakteristiky}}\\
+. {{ ::ps_4_24.pdf |Model náhodných událostí v čase}}\\
+. {{ ::ps_5_24.pdf |Normální rozdělení}}\\
+. {{ ::ps_6_24.pdf |Náhodný vektor}}\\
+. {{ ::ps_7_24.pdf |Úvod do matematické statistiky}}\\
+. {{ ::ps_8_24.pdf |Pohádka o Zbohatlíkově}}\\
+. {{ ::ps_9_24.pdf |Statistické odhady}}\\
+. {{ ::ps_10_23.pdf |Testování statistických hypotéz}}\\
+. {{ ::ps_11_23.pdf |Analýza rozptylu}}\\
+. {{ ::ps_12_23.pdf |Testy dobré shody}}\\
+. {{ ::ps_13_23.pdf |Lineární regrese}}\\
+\\
+{{ ::data.xlsx |data}}\\
 **Literatura**
@@ Řádek 23: / Řádek 38: @@
   *Mukhopadhyay N.: Probability and statistical inference. M. Dekker Inc., 2001.
   *Ulrich M.: Základy teorie náhodných procesů, ČVUT Praha 1968.
+  *David M. Diez, Christopher D. Barr, Mine Cetinkaya-Rundel: OpenIntro Statistics, Third edition 2017 [[https://www.openintro.org/download.php?file=os3_tablet|pdf]]
+  *F.M. Dekking, C. Kraaikamp, H.P. Lopuhaä, L.E. Meester: A Modern Introduction to Probability and Statistics, Springer, 2005  [[https://cis.temple.edu/~latecki/Courses/CIS2033-Spring13/Modern_intro_probability_statistics_Dekking05.pdf|pdf]]
+  *Dimitri P. Bertsekas, John N. Tsitsiklis: Introduction to Probability, MIT, 2000  [[http://vfu.bg/en/e-Learning/Math--Bertsekas_Tsitsiklis_Introduction_to_probability.pdf|pdf]]
+  *R.S. Kenett, S. Zacks: Modern Industrial Statistics, with applications in R, Minitab and JMP, 2013  [[https://books.google.cz/books?id=jtRiAgAAQBAJ&pg=PT712&lpg=PT712&dq=R.S.+Kenett,+S.+Zacks:+Modern+Industrial+Statistics,+with+applications+in+R|google]
+  *E-handbook of Statistical Methods, [[http://www.itl.nist.gov/div898/handbook|NIST]]
 [[vyuka|<- zpět]]