PředmětyPředměty(verze: 945)
Předmět, akademický rok 2023/2024
   Přihlásit přes CAS
Pravděpodobnost, matematická statistika a ekonometrie - NSZM106 (Matematika nMgr. - Pravděpodobnost, mat.statistika a ekonometrie)
Anglický název: Probability, Mathematical Statistics and Econometrics
Zajišťuje: Studijní oddělení (32-STUD)
Fakulta: Matematicko-fyzikální fakulta
Platnost: od 2021
Semestr: oba
E-Kredity: 0
Rozsah, examinace: 0/0, SZ [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
Způsob výuky: prezenční
Poznámka: student může plnit i v dalších letech
za splnění nejsou body
předmět lze zapsat v ZS i LS
Pořadí Název předmětu
Tématický okruh 1 (TO1) z nabídky 1
1 Základy pravděpodobnosti, statistiky a náhodných procesů
Tématický okruh 2 (TO2) z nabídky 1
2 Ekonometrické a optimalizační metody
3 Pokročilá statistická analýza
4 Procesy v čase i v prostoru
Tématický okruh 3 (TO3) z nabídky 1
5 Ekonometrické modely
6 Optimalizační modely
7 Prostorové modelování
8 Stochastická analýza
9 Statistika pro průmysl, obchod a hospodářství
10 Statistika v přírodních vědách
11 Teoretická statistika
Požadavky ke zkoušce
Poslední úprava: Mgr. Dina Novotná Obeidová (25.08.2021)

Ústní část státní závěrečné zkoušky

Ústní část státní závěrečné zkoušky se skládá ze tří okruhů. První okruh, Základy pravděpodobnosti, statistiky a~náhodných procesů, je společný pro všechny posluchače programu. Pro druhý a~třetí okruh si

student volí z~nabídky tří, respektive sedmi volitelných témat.

Podrobnější vysvětlení požadavků k~ústní části státní závěrečné zkoušky lze najít na stránkách http://garant.karlin.mff.cuni.cz/stud/nmgr_20_pmse_szz.shtml.

Požadavky pro ústní část státní závěrečné zkoušky

Společný okruh

1. Základy pravděpodobnosti, statistiky a~náhodných procesů

Základy teorie markovských řetězců. Stacionární posloupnosti a~procesy. Lineární regresní model. Podmíněná střední hodnota. Martingaly s~diskrétním časem. Optimalizace, lineární a~nelineární programování.

Okruh 2. Pokročilé modely

Student si zvolí jedno ze tří témat:

Téma 2A: Ekonometrické a~optimalizační metody.

Stacionární posloupnosti a~časové řady. Ekonometrie. Pokročilá optimalizace.

Téma 2B: Pokročilá statistická analýza.

Moderní metody odhadování parametrů a~statistické inference. Regresní modely pro nenormální a~korelovaná data.

Téma 2C: Procesy v~čase i~v~prostoru.

Stochastické procesy se spojitým časem. Martingaly. Principy invariance. Wienerův proces.

Okruh 3. Speciální partie.

Student si zvolí jedno ze sedmi témat:

Téma 3A:Ekonometrické modely

Matematická ekonomie. Časové řady s~aplikací ve financích. Pokročilé ekonometrické a~statistické metody. Mnohorozměrná statistická analýza.

Téma 3B: Optimalizační modely

Obecné optimalizační úlohy, optimální řízení. Aplikace optimalizace v~ekonomii a~ve financích. Matematická ekonomie. Časové řady.

Téma 3C: Prostorové modelování

Prostorové modelování a~prostorová statistika. Základy stochastické analýzy. Limitní věty v~teorii pravděpodobnosti.

Téma 3D: Stochastická analýza

Stochastická analýza. Itôova formule. Stochastické diferenciální rovnice. Poissonovy procesy, stacionární prostorové bodové procesy. Limitní věty.

Téma 3E: Statistika pro průmysl, obchod a~hospodářství

Výběrová šetření. Návrhy průmyslových experimentů. Časové řady. Statistická kontrola jakosti. Teorie spolehlivosti.

Téma 3F: Statistika v~přírodních vědách

Plánování a~analýza medicínských experimentů. Mnohorozměrné statistické metody. Analýza přežití. Bayesovské metody.

Téma 3G: Teoretická statistika

Principy invariance. Limitní věty. Analýza censorovaných dat. Mnohorozměrná analýza.

 
Univerzita Karlova | Informační systém UK