PředmětyPředměty(verze: 962)
Předmět, akademický rok 2024/2025
   Přihlásit přes CAS
Matematická statistika 2 - NSTP202
Anglický název: Mathematical Statistics 2
Zajišťuje: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky (32-KPMS)
Fakulta: Matematicko-fyzikální fakulta
Platnost: od 2018
Semestr: letní
E-Kredity: 6
Rozsah, examinace: letní s.:4/0, Zk [HT]
Počet míst: neomezen
Minimální obsazenost: neomezen
4EU+: ne
Virtuální mobilita / počet míst pro virtuální mobilitu: ne
Stav předmětu: zrušen
Jazyk výuky: čeština
Způsob výuky: prezenční
Způsob výuky: prezenční
Garant: prof. RNDr. Jiří Anděl, DrSc.
Kategorizace předmětu: Matematika > Pravděpodobnost a statistika
Korekvizity : NSTP201
Záměnnost : NMSA332
Je korekvizitou pro: NSTP228, NSTP192, NSTP196
Je neslučitelnost pro: NSTP002
Je prerekvizitou pro: NEKN005
Výsledky anket   Termíny zkoušek   Rozvrh   Nástěnka   
Anotace -
Přednáška je věnována jednak teoretickým partiím matematické statistiky, jako je teorie odhadu a testování hypotéz, jednak praktickým metodám analýzy statistických dat. Jde o základní výuku v oblasti matematické statistiky, na kterou pak navazují ostatní předměty tohoto oboru.
Poslední úprava: T_KPMS (25.04.2008)
Cíl předmětu -

Studenti se naučí základní metody teorie odhadu a testování hypotéz. Na tomto základě se pak seznámí s řadou praktických metod pro hodnocení statistických dat, zejména s analýzou rozptylu, neparametrickými metodami, kontingenčními tabulkami a dalšími.

Poslední úprava: T_KPMS (15.05.2008)
Literatura

Anděl J.: Matematická statistika, SNTL/ALFA, Praha 1978

Anděl J.: Statistické metody. Matfyzpress, Praha 1998

Anděl J.: Základy matematické statistiky. Matfyzpress, Praha 2005

Poslední úprava: T_KPMS (18.04.2008)
Metody výuky -

Přednáška.

Poslední úprava: G_M (27.05.2008)
Sylabus -

Nestrannost, konzistence a eficience odhadů. Raova-Cramérova nerovnost a Bhattacharyaova nerovnost. Fisherova míra informace, suficientní statistiky a ancilární statistiky. Basuova věta, Raova-Blackwellova věta. Metoda maximální věrohodnosti a asymptotické testy. Lineární model a testování submodelů. Metody mnohonásobného porovnávání. Jednoduché a dvojné třídění analýzy rozptylu. Základní neparametrické testy, zejména znaménkový test, Wilcoxonův test, Kruskalův-Wallisův test a Friedmanův test. Testy dobré shody při známých i neznámých parametrech. Kontingenční tabulky.

Poslední úprava: T_KPMS (25.04.2008)
 
Univerzita Karlova | Informační systém UK