PředmětyPředměty(verze: 945)
Předmět, akademický rok 2023/2024
   Přihlásit přes CAS
Asymptotické metody inference - NMST533
Anglický název: Asymptotic Inference Methods
Zajišťuje: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky (32-KPMS)
Fakulta: Matematicko-fyzikální fakulta
Platnost: od 2023
Semestr: zimní
E-Kredity: 3
Rozsah, examinace: zimní s.:2/0, Zk [HT]
Počet míst: neomezen
Minimální obsazenost: neomezen
4EU+: ne
Virtuální mobilita / počet míst pro virtuální mobilitu: ne
Stav předmětu: nevyučován
Jazyk výuky: čeština
Způsob výuky: prezenční
Způsob výuky: prezenční
Garant: prof. RNDr. Marie Hušková, DrSc.
Třída: M Mgr. PMSE
M Mgr. PMSE > Povinně volitelné
Kategorizace předmětu: Matematika > Pravděpodobnost a statistika
Prerekvizity : NMST434
Výsledky anket   Termíny zkoušek   Rozvrh   Nástěnka   
Anotace -
Poslední úprava: T_KPMS (16.05.2013)
Přednáška se tyká statistické inference (odhady a testy) založené na limitních větách (centrální limitní věty, zákony velkých čísel).
Cíl předmětu -
Poslední úprava: T_KPMS (13.05.2014)

Seznámit studenty s některými statistickými procedurami

využívajícími limitní věty z teorie pravděpodobnosti.

Literatura -
Poslední úprava: doc. Ing. Marek Omelka, Ph.D. (21.06.2022)

E.L.Lehmann: Elements of Large sample theory, Springer 1999.

P.K. Sen a J.M. Singer: Large sample methods in Statistics: An

Introduction With Applications. Chapman & Hall, 1993.

Dále časopisecká literatura.

Metody výuky -
Poslední úprava: T_KPMS (02.06.2016)

Přednáška.

Sylabus -
Poslední úprava: T_KPMS (13.05.2014)

Zopakování a doplnění potřebných vět z teorie pravděpodobnosti,

testy o střední hodnotě, rozptylu a dalších

charakteristikách založené na

centrálních limitních větách pro nezávislá i

závislá pozorování,

asymptotická síla testů, lokální alternativy,

některé testy dobré shody při rušivých parametrech,

některé sekvenční testy o sekvenční odhady

dle času další postupy náležející do této oblasti

 
Univerzita Karlova | Informační systém UK