Vyučující
|
-
Fišerová Eva, doc. RNDr. Ph.D.
|
Obsah předmětu
|
1. Základní vztahy mezi teorií pravděpodobnosti a teorií míry. 2. Věty o maticích 3. Náhodné veličiny 4. Náhodné vektory 5. Hustoty 6. Normální rozdělení 7. Regrese 8. Korelace 9. Limitní věty 10. Teorie odhadu - konzistentní odhady a regulární systémy hustot 11. Teorie odhadu - Suficientní a ancilární statistiky 12. Teorie odhadu - Metoda maximální věrohodnosti
|
Studijní aktivity a metody výuky
|
Dialogická (diskuze, rozhovor, brainstorming), Metody práce s textem (učebnicí, knihou)
|
Výstupy z učení
|
Zvládnout postupy lineárních statistických metod včetně potřebných zakladů z teorie pravděpodobnosti.
Znalost Zvládnout základní postupy lineárních statistických metod včetně potřebných zakladů z teorie pravděpodobnosti.
|
Předpoklady
|
Absolvovani magisterskeho studia oboru s matematikou.
|
Hodnoticí metody a kritéria
|
Ústní zkouška
Zkouška: prokázat porozumění a znalost předmětu
|
Doporučená literatura
|
-
C. R. Rao. (1978). Lineární metody statistické indukce a jejich aplikace. Praha, Academia.
-
J. Anděl. (1978). Matematická statistika. SNTL/ALPHA, Praha.
-
J. Anděl. (2005). Základy matematické statistiky. Praha.
|