Předmět: Advanced Probability

» Seznam fakult » PRF » KMA
Název předmětu Advanced Probability
Kód předmětu KMA/APROB
Organizační forma výuky Seminář
Úroveň předmětu nespecifikována
Rok studia nespecifikován
Semestr Letní
Počet ECTS kreditů 3
Vyučovací jazyk Angličtina
Statut předmětu nespecifikováno
Způsob výuky Kontaktní
Studijní praxe Nejedná se o pracovní stáž
Doporučené volitelné součásti programu Není
Dostupnost předmětu Předmět je nabízen přijíždějícím studentům
Vyučující
  • Tomovski Zhivorad, prof. Ph.D.
Obsah předmětu
1. Characteristic functions, moment generating function and their connections 2. Central limit theorem, proof using characteristic functions 3. Inversion formula for characteristic functions 4. Moments of random variables, kurtosis and skewness 5. Weak convergence of random variables, method of moments 6. Series of random variables, convergence and problem of 3 series 7. Theorem of Bochner-Khinchin and Polya proof and examples 8. N-dimensional normal distribution, special case N=2 and examples 9. Conditional mathematical expectation and some properties 10. Spaces L2 (Ω), Lp (Ω), p>1 of random variables, scalar product of random variables and geometrical properties 11. Information, Entropy of random variables and examples. 12. Random processes, Brownian motion and Wiener process 13. Markov process and Poisson process

Studijní aktivity a metody výuky
nespecifikováno
Výstupy z učení
Gain knowledge about the theory of characteristic functions, examples, exercises, moments and their applications, to define Hilbert and Banach space of random variables, to present some geometric properties and structures, introduction and analysis of some stochastic processes.
Gain useful knowledge about theory of random vectors, weak convergence, characteristic functions of random variables, Information and Entropy, introduction of stochastic processes and examples like Brownian motion, Markov process etc.
Předpoklady
nespecifikováno

Hodnoticí metody a kritéria
nespecifikováno
Credit: The student has to compute given examples. Exam: Combination of oral and written exam. The student has to understand the subject and be acquainted with the theoretical and practical aspects of the methods.
Doporučená literatura
  • Durret, R. (2010). Probability: Theory and Examples.
  • Knill, O. (2009). Probability and Stochastic Processes with Applications.
  • Korosteleva, O. (2022). Stochastic processes with R, An introduction.
  • Parzen, E. (1999). Stochastic Processes, Society for Industrial and Applied Mathematics.
  • Scott, M. (2012). Probability and Random processes.


Studijní plány, ve kterých se předmět nachází
Fakulta Studijní plán (Verze) Kategorie studijního oboru/specializace Doporučený ročník Doporučený semestr