|
|
|
||
Poslední úprava: G_I (16.03.2011)
|
|
||
Poslední úprava: G_M (05.06.2008)
Studenti se seznámí se základy teorie markovských řetězců, modely zrodu a zániku, modely hromadné obsluhy a náhodných procesů. Toto jim umožní pochopit stochastický přístup modelování reálných náhodných jevů v této oblasti.
|
|
||
Poslední úprava: prof. RNDr. Jaromír Antoch, CSc. (05.10.2018)
Zkouška je ústní. |
|
||
Poslední úprava: doc. RNDr. Ivan Mizera, CSc. (05.10.2022)
Prášková Z. a P. Lachout, Základy náhodných procesů, Karolinum, Praha 1998.
Feller W., An introduction to probability theory and its applications, Wiley, New York 1970.
Ross, S.M. Introduction to Probability Models. Academic Press, Elsevier, 2007.
Lawler, G. F., Introduction to Stochastic Processes, Second Edition. Chapman and Hall/CRC, Boca Raton, 2006. |
|
||
Poslední úprava: G_M (29.05.2008)
Přednáška. |
|
||
Poslední úprava: prof. RNDr. Jaromír Antoch, CSc. (30.11.2021)
Zkouška je ústní v rámci probrané látky dané sylabem předmětu v rozsahu, který byl prezentován na přednášce. Předmětem zkoušky je celý rozsah přednášky. Je třeba znát všechny podstatné definice, věty a tvrzení (včetně předpokladů), chápat jejich vzájemné vztahy a alespoň rámcově vysvětlit jejich zdůvodnění (důkazy). Dále se vyžaduje schopnost zvolit vhodný postup pro analýzu reálného problému.
Pokud situace neumožní prezenční zkoušení, bude zkoušení provedenou vhodnou distanční formou, jež bude specifikována podle stávající epidemiologické situace. |
|
||
Poslední úprava: doc. RNDr. Petr Hnětynka, Ph.D. (07.02.2019)
• Diskrétní a spojité náhodné veličiny a jejich charakteristiky. • Rekurentní jevy, klasifikace a aplikace. • Markovovy řetězce s diskrétními stavy a diskrétním časem; klasifikace stavů, pojem stacionárního rozdělení, výpočet pravděpodobností pohlcení a doby do pohlcení, apod. • Exponenciální rozdělení, jeho vlastnosti a aplikace. • Markovovy procesy s diskrétními stavy a spojitým časem. • Modely zrodu a zániku. • Základy teorie front, modelování obslužných zařízení. • Poissonův proces a jeho aplikace. • Durbinův-Watsonův větvící se proces a jeho aplikace. • Simulace náhodných objektů studovaných v přednášce. |
|
||
Poslední úprava: prof. RNDr. Jaromír Antoch, CSc. (04.06.2018)
Náhodné veličiny a vektory a jejich charakterizace; konvergence v distribuci a v pravděpodobnosti; centrální limitní věta; podmíněná pravděpodobnost podmíněná hustota; lineární diferenciální rovnice. |