Předmět: Bayesovské metody

« Zpět
Název předmětu Bayesovské metody
Kód předmětu KMA/BAY
Organizační forma výuky Přednáška + Cvičení
Úroveň předmětu Bakalářský
Rok studia 3
Semestr Letní
Počet ECTS kreditů 6
Vyučovací jazyk Čeština
Statut předmětu Povinný, Povinně-volitelný
Způsob výuky Kontaktní
Studijní praxe Nejedná se o pracovní stáž
Doporučené volitelné součásti programu Není
Vyučující
  • Vencálek Ondřej, doc. Mgr. Ph.D.
  • Fürst Tomáš, RNDr. Ph.D.
Obsah předmětu
1. Dva pohledy na pravděpodobnost: Kolmogorov a Cox. 2. Podmíněná pravděpodobnost, věrohodnost. 3. Inference, predikce a rozhodování. 4. Bayesova věta a její použití. 5. Exaktní metody. 6. Metoda maximální věrohodnosti. 7. Laplaceova metoda. 8. Srovnávání modelů. 9. Metody Monte Carlo a jejich aplikace.

Studijní aktivity a metody výuky
nespecifikováno
Výstupy z učení
Předpoklady
nespecifikováno
KMA/MA1 a zároveň KAG/LA1A

Hodnoticí metody a kritéria
nespecifikováno
Ústní zkouška. Zápočet: komplexní zpracování vybraného problému.
Doporučená literatura
  • Downey, A. B. (2013). Think Bayes. O'Reilly.
  • Gelman, A. (2013). Bayesian data analysis, Series: Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science. Chapman and Hall.
  • Kruschke, J. (2014). Doing Bayesian Data Analysis: A Tutorial with R. JAGS and Stan.
  • MacKay, D. (2003). Information theory, Inference, and learning algorithms.
  • McElreath, R. (2015). Statistical Rethinking: A Bayesian Course with Examples in R and Stan. Chapman & Hall.
  • Vencálek, O. (2021). Úloha o rozdělení sázky ? tradiční a bayesovský pohled. Informační bulletin ČStS 4/2021.


Studijní plány, ve kterých se předmět nachází
Fakulta Studijní plán (Verze) Kategorie studijního oboru/specializace Doporučený ročník Doporučený semestr
Fakulta: Přírodovědecká fakulta Studijní plán (Verze): Aplikovaná matematika - specializace Matematika v ekonomické praxi (2026) Kategorie: Matematické obory 2 Doporučený ročník:2, Doporučený semestr: Letní
Fakulta: Přírodovědecká fakulta Studijní plán (Verze): Aplikovaná matematika - specializace Data Science (2026) Kategorie: Matematické obory 2 Doporučený ročník:2, Doporučený semestr: Letní
Fakulta: Přírodovědecká fakulta Studijní plán (Verze): Aplikovaná matematika - specializace Průmyslová matematika (2026) Kategorie: Matematické obory 2 Doporučený ročník:2, Doporučený semestr: Letní
Fakulta: Přírodovědecká fakulta Studijní plán (Verze): Matematika (2020) Kategorie: Matematické obory 3 Doporučený ročník:3, Doporučený semestr: Letní
Fakulta: Přírodovědecká fakulta Studijní plán (Verze): Aplikovaná matematika - specializace Matematika pro udržitelné inovace (2026) Kategorie: Matematické obory 2 Doporučený ročník:2, Doporučený semestr: Letní