PředmětyPředměty(verze: 978)
Předmět, akademický rok 2025/2026
   Přihlásit přes CAS
Statistické myšlení ve finanční matematice - NMFM261
Anglický název: Statistical thinking in financial mathematics
Zajišťuje: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky (32-KPMS)
Fakulta: Matematicko-fyzikální fakulta
Platnost: od 2025
Semestr: zimní
E-Kredity: 2
Rozsah, examinace: zimní s.:0/2, Z [HT]
Počet míst: neomezen
Minimální obsazenost: neomezen
4EU+: ne
Virtuální mobilita / počet míst pro virtuální mobilitu: ne
Stav předmětu: vyučován
Jazyk výuky: čeština
Způsob výuky: prezenční
Garant: prof. RNDr. Ivan Mizera, CSc.
Vyučující: prof. RNDr. Ivan Mizera, CSc.
Třída: M Bc. FM
M Bc. FM > Doporučené volitelné
M Bc. FM > 2. ročník
Kategorizace předmětu: Matematika > Pravděpodobnost a statistika
Neslučitelnost : NMSA260
Je neslučitelnost pro: NMSA260
Anotace -
Principy statistického myšlení v řešení praktických problémů za přítomnosti neurčitosti budou demonstrovány na vybraných reálných příkladech rozhodování, učení a predikce.
Poslední úprava: Omelka Marek, doc. Ing., Ph.D. (28.04.2025)
Cíl předmětu -

Cílem předmětu je seznámit posluchače se statistickými přístupy k problémům, jak historickým, tak soudobým, v nichž podstatnou roli hraje neurčitost - s důrazem na obecně platné principy.

Poslední úprava: Omelka Marek, doc. Ing., Ph.D. (28.04.2025)
Podmínky zakončení předmětu -

Aktivní účast v hodinách (max. 3 absence) a tři krátké domácí úkoly zadané v průběhu semestru. Povaha těchto požadavků vylučuje možnost opakovaných pokusů o zápočet.

Poslední úprava: Omelka Marek, doc. Ing., Ph.D. (28.04.2025)
Literatura

Anděl, J.: Statistické úlohy, historky a paradoxy Matfyzpress, Praha 2018.

Poslední úprava: Omelka Marek, doc. Ing., Ph.D. (28.04.2025)
Metody výuky -

Seminář.

Poslední úprava: Omelka Marek, doc. Ing., Ph.D. (28.04.2025)
Sylabus -

1. Základní pojmy pravděpodobnosti a statistiky: náhodná veličina a její rozdělení, Bayesova věta, korelace

2. Lineární regrese, kontingenční tabulky.

3. Visualizace dat.

4. Paradoxy a klasické statistické úlohy: např. úloha von Neumanna, volební paradoxy, případ německých tanků.

5. Praktické příklady aplikování a vyhodnocení statistických modelů z oborů medicíny, průmyslové výroby, sportu, kriminalistiky, vzdělávání a dalších.

Poslední úprava: Omelka Marek, doc. Ing., Ph.D. (28.04.2025)
 
Univerzita Karlova | Informační systém UK