Poslední úprava: doc. Ing. Marek Omelka, Ph.D. (01.06.2023)
Principy statistického myšlení v řešení praktických problémů za přítomnosti neurčitosti budou demonstrovány na
vybraných reálných příkladech rozhodování, učení a predikce.
Poslední úprava: doc. Ing. Marek Omelka, Ph.D. (01.06.2023)
Principles of statistical thought in obtaining conclusions under uncertainty will be exposed on selected real examples of decision, learning, and prediction problems.
Cíl předmětu -
Poslední úprava: doc. RNDr. Ivan Mizera, CSc. (24.05.2023)
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: doc. RNDr. Ivan Mizera, CSc. (24.05.2023)
The objective of the course is to introduce statistical approaches to the historical and recent problems where uncertainty plays a crucial role, with an emphasis on general principles.
Podmínky zakončení předmětu -
Poslední úprava: doc. RNDr. Ivan Mizera, CSc. (15.10.2023)
Aktivní účast v hodinách (max 3 absence) a odevzdání písemného závěrečného referátu. Povaha těchto požadavků vylučuje možnost opakovaných pokusů o zápočet.
Poslední úprava: doc. RNDr. Ivan Mizera, CSc. (15.10.2023)
Active participation in classes (max 3 absences) and submitting the final written report as specified. The nature of these requirements precludes any possibility of additional attempts to obtain the class credit.
Literatura
Poslední úprava: doc. RNDr. Ivan Mizera, CSc. (01.06.2023)
Anděl, J.: Statistické úlohy, historky a paradoxy Matfyzpress, Praha 2018.
Metody výuky -
Poslední úprava: RNDr. Jitka Zichová, Dr. (09.05.2018)
Seminář.
Poslední úprava: RNDr. Jitka Zichová, Dr. (09.05.2018)
Seminar.
Sylabus -
Poslední úprava: doc. RNDr. Ivan Mizera, CSc. (08.10.2022)
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: doc. RNDr. Ivan Mizera, CSc. (08.10.2022)
1. Basic concepts of probability and statistics: random variable and its distribution, Bayes theorem, correlation
2. Linear regression, contingency tables
3. Data visualization
4. Paradoxes and classical statistical problems: e.g. Von Neumann’s unfair coin, voting paradoxes, German tank problem
5. Practical examples of application and correct interpretation of statistical models from disciplines including medicine, industrial production, sport, criminology, education, etc.