Introductory course.
Foundations of probability (probability, random variables and their characteristics, law of large numbers, central
limit
theorems), elements of mathematical statistics( point and interval estimations, hypothesis testing for simple
models,
linear regression, contingency table).
Last update: T_KPMS (18.05.2010)
Základy počtu pravděpodobnosti - elementární a axiomatická pravděpodobnost, náhodné veličiny a vektory,
limitní věty. Základy matematické statistiky - náhodný výběr, popisná statistika, bodové a intervalové odhady,
testování hypotéz, lineární regrese, test nezávislosti v kontingenční tabulce.
Aim of the course -
Last update: T_KPMS (22.05.2008)
To explain foundations of probability theory and mathematical statistics.
Last update: T_KPMS (22.05.2008)
Seznámit studenty se základy teorie pravděpodobnosti a matematické statistiky.
Literature - Czech
Last update: T_KPMS (22.05.2008)
Karel Zvára, Josef Štěpán: Pravděpodobnost a matematická statistika. Matfyzpress, Praha 2002.
Václav Dupač, Marie Hušková: Pravděpodobnost a matematická statistika. Karolinum, Praha, 1999.
Jiří Anděl: Základy matematické statistiky. Matfyzpress, Praha 2005.
Alfred Rényi: Teorie pravděpodobnosti. Academia, Praha, 1972.
Teaching methods -
Last update: G_M (28.05.2008)
Lecture+exercises.
Last update: G_M (28.05.2008)
Přednáška+cvičení.
Syllabus -
Last update: T_KPMS (18.05.2010)
Foundations of probability :probability, random variablesm and their characteristics, law of large numbers, central limit theorems.
Elements of mathematical statistics: point and interval estimations, hypothesis testing for simple models, linear regression,
contingency table.
Last update: G_M (20.05.2011)
Množina možných výsledků pokusu.
Náhodné jevy. Operace s jevy.
Pravděpodobnost. Elementární počet pravděpodobnosti. Axiomatická teorie pravděpodobnosti.
Podmíněná pravděpodobnost. Nezávislé jevy.
Náhodná veličina a její rozdělení pravděpodobností. Číselné charakteristiky náhodných veličin. Nezávislost.
Diskrétní a spojitá rozdělení náhodných veličin.
Náhodné vektory, multinomické a mnohorozměrné normální rozdělení.
Zákon velkých čísel. Centrální limitní věta.
Náhodný výběr. Statistiky a jejich rozdělení. Rozdělení statistik ve výběrech z normálního rozdělení.
Odhady parametrů, bodové a intervalové. Metody konstrukce odhadů.