Akademický rok 2023/2024 |
Garant: | doc. Mgr. Zuzana Hübnerová, Ph.D. | |||
Garantující pracoviště: | ÚM | |||
Jazyk výuky: | čeština | |||
Cíle předmětu: | ||||
Seznámení studentů oboru Matematické inženýrství s metodami teorie odhadu, asymptotickým přístupem k testování statistických hypotéz a s využitím těchto metod ke statistické analýze reálných dat. |
||||
Výstupy studia a kompetence: | ||||
Studenti získají potřebné znalosti z významných partií matematické statistiky, které jim umožní posuzovat a vytvářet stochastické modely technických jevů a procesů založené na těchto metodách a realizovat je na PC. |
||||
Prerekvizity: | ||||
Základy teorie pravděpodobnosti a matematické statistiky, lineární modely. | ||||
Obsah předmětu (anotace): | ||||
Obsahem předmětu jsou partie: teorie odhadu, maximální věrohodnost, momentové odhady, bayesovské metody, testování statistických hypotéz, neparametrické metody, hustoty exponenciálního typu, asymptotické testy, zobecněné lineární modely. |
||||
Metody vyučování: | ||||
Předmět je vyučován formou přednášek, které mají charakter výkladu základních principů a teorie dané disciplíny. Cvičení je zaměřeno na praktické zvládnutí látky probrané na přednáškách. | ||||
Způsob a kritéria hodnocení: | ||||
Podmínky udělení klasifikovaného zápočtu: aktivní účast ve cvičeních, zvládnutí celé látky, klasifikace dostatečně anebo lepší všech kontrolních prací. Zpracování a obhájení projektu. Napsání klasifikační písemky (4- 5 příkladů z probraných témat). Hodnocení podle bodů získaných z projektu (max:20 bodů) a z klasifikační písemky (max. 80 bodů) - výborně (90 až 100 bodů), velmi dobře (80 až 89), dobře (70 až 79 bodů), uspokojivě (60 až 69 bodů), dostatečně (50 až 59 bodů), nevyhovující (0 až 49 bodů). |
||||
Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění a formy nahrazování zameškané výuky: | ||||
Účast na cvičení je povinná a o náhradě zameškané výuky rozhoduje učitel cvičení. |
||||
Typ (způsob) výuky: | ||||
Přednáška | 13 × 2 hod. | nepovinná | ||
Cvičení s počítačovou podporou | 13 × 1 hod. | povinná | ||
Osnova: | ||||
Přednáška | Nestranné a konzistentní odhady |
|||
Cvičení s počítačovou podporou | Nestranné a konzistentní odhady - příklady odhadů, ověřování jejich vlastností |
|||
Literatura - základní: | ||||
1. Anděl, J. Základy matematické statistiky. Matfyzpress. Praha 2005 | ||||
2. Hogg, V.R., McKean J.W. and Craig A.T. Introduction to Mathematical Statistics. Seventh Edition, 2013. New York : Pearson. ISBN: 978-0-321-79543-4 | ||||
4. Lehmann, E.L., Casella G.: Theory of Point Estimation. New York: Springer. 1998 | ||||
5. Dobson, A. J. An introduction to generalized linear models. Chapman & Hall/CRC Boca Raton. 2002. | ||||
Literatura - doporučená: | ||||
2. Militký, J.: Statistické techniky v řízení jakosti. Pardubice : TriloByte, 1996. | ||||
5. Montgomery, D.D, Runger, G.: Applied Statistics and Probability for Engineers, New York : John Wiley & Sons. 2002 |
Zařazení předmětu ve studijních programech: | |||||||||
Program | Forma | Obor | Spec. | Typ ukončení | Kredity | Povinnost | St. | Roč. | Semestr |
N-MAI-P | prezenční studium | --- bez specializace | -- | kl | 4 | Povinný | 2 | 1 | Z |
Vysoké učení technické v Brně
Fakulta strojního inženýrství
Technická 2896/2,
616 69 Brno
IČ 00216305
DIČ CZ00216305
+420 541 141 111
+420 726 811 111 – GSM O2
+420 604 071 111 – GSM T-mobile