|
|
|
||
Last update: G_M (07.05.2014)
|
|
||
Last update: G_M (07.05.2014)
Learn basic principles of probability theory and mathematical statistics. |
|
||
Last update: RNDr. Jitka Zichová, Dr. (20.04.2018)
Složení písemné zkoušky. |
|
||
Last update: RNDr. Jitka Zichová, Dr. (27.01.2016)
Jiří Anděl: Statistické metody. Matfyzpress, Praha, 2007.
Jiří Anděl: Matematika náhody. Matfyzpress, Praha, 2000.
Karel Zvára, Josef Štěpán: Pravděpodobnost a matematická statistika. Matfyzpress, Praha, 2002.
Karel Zvára: Biostatistika. Karolinum, Praha, 2008.
Karel Zvára: Základy statistiky v prostředí R. Karolinum, Praha, 2013. |
|
||
Last update: G_M (07.05.2014)
Lecture. |
|
||
Last update: RNDr. Jitka Zichová, Dr. (03.06.2022)
Zkouška je písemná v trvání 1 hodina. Studenti řeší sadu úloh s náplní danou sylabem předmětu. Požaduje se znalost definic základních pojmů, odvození jednoduchých vzorců, schopnost aplikovat teorii na řešení praktických příkladů, pochopení základních myšlenek pokročilejší statistiky (testování hypotéz, intervalové odhady, lineární regrese). Jedinou povolenou pomůckou je kalkulačka. Podrobné požadavky ke zkoušce lze nalézt na webové stránce vyučující.
|
|
||
Last update: T_KPMS (02.06.2016)
1) Introduction.
2) Descriptive statistics.
3) Basics of probability theory (random events, the definition of probability, conditional probability, independent events).
4) Random variable and its distribution. Characteristics of random variable. Examples of probability distributions.
5) Random vectors. Independent random variables, correlation.
6) Random sample. The law of large numbers. The central limit theorem.
7) Probabilistic and statistical approach in exploring real world. Estimates of the random variable characteristics.
8) Estimation theory. Hypothesis testing. Mathematical statistics as a basic tool for drawing conclusions from a scientific experimental work.
9) Selected statistical tests (one sample test, two sample test, paired test, some nonparametric tests, independence testing in contingency table.).
10) Linear regression model. |