Jste zde

F7PBBPMS - Pravděpodobnost a matematická statistika

Kód Zakončení Kredity Rozsah Jazyk výuky
F7PBBPMS Z,ZK 4 2P+2C česky
Vztahy:
Předmět F7PBBPMS lze klasifikovat až po úspěšné klasifikaci předmětu F7PBBLAD
Garant předmětu:
Marek Piorecký
Přednášející:
Marek Piorecký, Jan Štrobl
Cvičící:
Filip Černý, Michaela Mrázková, Tomáš Nagy, Marek Piorecký
Předmět zajišťuje:
katedra biomedicínské techniky
Anotace:

Cíl/cíle: Cílem předmětu je seznámit se se základními pojmy teorie pravděpodobnosti a matematické statistiky.

Vstupní požadavky předmětu: Znalost matematiky (lineární algebra, diferenciální a integrální počet) v rozsahu výuky předmětů F7PBBLAD a F7PBBITP vyučovaných v 1. ročníku studia.

Výstupní znalosti, dovednosti, schopnosti a kompetence: Student je seznámen s pravděpodobnostním modelem, základními definicemi Kolmogorovovy teorie pravděpodobnosti a induktivní statistiky. Umí tyto definice aplikovat na praktické problémy, které vznikají v jiných oblastech odborné práce a umí je dostatečně vysvětlit (například lékaři). Orientuje se v základních metodách induktivní statistiky a umí zvolit vhodnou metodu pro standardní statistické problémy.

Požadavky:

Zápočet:

1) Získání minimálně 70 % z celkového počtu bodů ve 3 průběžných písemných pracích zahrnující typové příklady ze cvičení.

2) Povolené jsou 3 absence za semestr.

3) Požadovaná je aktivní účast na cvičení, plnění domácích úloh.

Zkouška:

Ke zkoušce bude připuštěn pouze student mající zápočet a hotový předmět F7PBBLAD (prerekvizita).

Zkouška je ústní - 2 otevřené otázky na problematiku probíranou na přednáškách.

Osnova přednášek:

1. Motivační přednáška. Determinismus a náhodnost.

2. Náhodná veličina a její distribuční funkce.

3. Diskrétní rozdělení.

4. Spojitá rozdělení.

5. Náhodné vektory, podmiňování a nezávislost.

6. Náhodné vektory, číselné charakteristiky, funkce náhodných veličin.

7. Úloha matematické statistiky.

8. Odhady parametrů. Bodové odhady základních charakteristik, intervalové odhady pro normální rozdělení.

9. Metody konstrukce bodových odhadů. metoda momentů, metoda maximální věrohodnosti. Úvod do bayesovské statistiky.

10. Testy hypotéz v normálním rozdělení (jeden nebo dva výběry).

11. Analýza rozptylu (jednoduché a dvojné třídění). Testy o typu rozdělení, testování normality.

12. Neparametrické testy.

13. Hodnocení závislosti. Korelační a regresní analýza.

14. Zásady plánování pokusů.

Osnova cvičení:

1. Klasická a geometrická pravděpodobnost.

2. Kombinatorické úlohy.

3. Diskrétní veličina.

4. Spojitá veličina.

5. Veličina s normálním rozdělením.

6. Podmíněné a marginální rozdělení.

7. Bayesova věta.

8. Bodový odhad parametrů.

9. Intervalový odhad parametrů.

10. Jednovýběrový test hypotéz.

11. Jednovýběrový test hypotéz o střední hodnotě v porovnání s intervalem odhadu.

12. Dvouvýběrový a párový test hypotéz o střední hodnotě.

13. Neparametrické testy.

14. Chíkvadrát testy hypotéz.

Cíle studia:

Cílem předmětu je seznámit se se základními pojmy teorie pravděpodobnosti a matematické statistiky.

Studijní materiály:

Povinná literatura:

[1] Vladimír Rogalewicz: Pravděpodobnost a statistika pro inženýry, skriptum FBMI, Nakladatelství ČVUT, Praha, 2007

Doporučená literatura:

[1] CHATFIELD, Christopher. Statistics for technology: a course in applied statistics. 3rd ed. Boca Raton: Chapman & Hall/CRC, 1998. ISBN 0-412-25340-2

[2] HENDL, Jan. Přehled statistických metod: analýza a metaanalýza dat. Páté, rozšířené vydání. Praha: Portál, 2015. ISBN 978-80-262-0981-2.

[3] HENDL, Jan. Kvalitativní výzkum. Portál, Praha, 2012, ISBN: 978-80-262-0219-6

[4] Otipka, P., Šmajstrla, L. Pravděpodobnost a statistika [online]. Česká republika, VŠB TU Ostrava, 2008 [cit. 2019-03-16] Poslední aktualizace [2013-11-14]. Dostupné z: http://homen.vsb.cz/~oti73/cdpast1/

[5] Matematika IV. [online]. Česká republika, VUT FSI Brno, 2005 [cit. 2019-03-16]. Dostupné z: http://mathonline.fme.vutbr.cz/Matematika-IV/sc-108-sr-1-a-120/default.aspx

[6] Probability and statistics EBook [online]. USA, University of California, 2005 [cit. 2019-03-16] Poslední aktualizace [2014-03-09]. Dostupné z: http://wiki.stat.ucla.edu/socr/index.php/EBook

Studijní pomůcky:

Přehledy vzorců a základní statistické tabulky na webu předmětu.

Vladimír Rogalewicz: Manuál studenta (bio)-statistiky, FBMI ČVUT, Kladno, říjen 2017. K dispozici z webu předmětu: https://predmety.fbmi.cvut.cz/sites/default/files/predmet/1963/metodicka_prirucka/17PBBPMS_20170925_125027_d768240479d48dce12d1fc10d32bbb51.pdf

Poznámka:
Předmět je součástí následujících studijních plánů:
Materiály ke stažení:

Přednášky: 
PřílohaVelikost
PDF icon 2024, Přednáška 1 - Úvod: kombinatorika, pravděpodobnost, statistika771.67 KB
PDF icon 2024, Přednáška 2 - Diskrétní náhodná veličina, vektor542.97 KB
PDF icon 2024, Přednáška 3 - Spojitá náhodná veličina235.82 KB
PDF icon 2024, Přednáška 5 - úvod statistika431.58 KB
PDF icon 2024, Přednáška 6 - testování hypotéz1.05 MB
PDF icon 2024, Přednáška 7 - parametrické jednovýběrové testy414.4 KB
PDF icon 2024, Přednáška 8 - testy o distribuci, neparametrické testy1.08 MB
PDF icon 2024, Přednáška 9 - testy o 2 výběrech535.34 KB
PDF icon 2024, Přednáška 10 - ANOVA770.05 KB
PDF icon 2024, Přednáška 11 -rmANOVA634.9 KB
PDF icon 2024, Přednáška 12 - Závislost dat802.77 KB
PDF icon 2023, Přednáška 1- Úvod: kombinatorika, pravděpodobnost, statistika855.77 KB
PDF icon 2022, Přednáška 1- Úvod: kombinatorika, pravděpodobnost, statistika1.17 MB
PDF icon 2022, Přednáška 2 - Diskrétní náhodná veličina501.08 KB
PDF icon 2022, Přednáška 3 - Diskrétní náhodný vektor591.4 KB
PDF icon 2022, Přednáška 4 - Spojitá náhodná veličina500.35 KB
PDF icon 2022, Přednáška 5 - Rozdělení pravděpodobnosti1.27 MB
PDF icon 2022, Přednáška 6 - Základy statistiky, bodové odhady1.07 MB
PDF icon 2023, Přednáška 7 - Intervalové odhady811.85 KB
PDF icon 2022, Přednáška 8 - jednovýběrové parametrické testy hypotéz470.47 KB
PDF icon 2022, Přednáška 9 - jednovýběrové neparametrické, dvouvýběrové parametrické testy hypotéz604.78 KB
PDF icon 2022, Přednáška 10 - dvouvýběrové neparametrické testy, testy normality1.37 MB
PDF icon 2023, Přednáška 11 - ANOVA1.19 MB
PDF icon 2022, Přednáška 11 - ANOVA709 KB
PDF icon 2023, Přednáška 12 - Kruskal-Wallisův test611.29 KB
PDF icon 2022, Přednáška 12 - Kruskal-Wallisův test710.42 KB
PDF icon 2022, Přednáška 13 - Regresní analýza317.57 KB
PDF icon 2023, Přednáška 14 - okruhy ke zkoušce111.79 KB
Soubor 2021, 7 - Principy statistických metod1.62 MB