FI:MA012 Statistika II - Informace o předmětu

MA012 Statistika II

Rozsah

2/2. 4 kr. (plus ukončení). Doporučované ukončení: zk. Jiná možná ukončení: k, z.

Vyučující

Mgr. Martin Řezáč, Ph.D. (přednášející)
Mgr. Eva Janoušková, Ph.D. (cvičící)

Garance

prof. RNDr. Ivanka Horová, CSc.
Fakulta informatiky

Rozvrh

Út 10:00–11:50 A107

• Rozvrh seminárních/paralelních skupin:

MA012/01: Čt 10:00–11:50 B003, M. Řezáč
MA012/02: Čt 14:00–15:50 B003, M. Řezáč

Předpoklady

Statistika II předpokládá znalost základů statistiky získaných např. po absolvování předmětu Statistika I.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

• Aplikovaná informatika (program FI, N-AP)
• Bezpečnost informačních technologií (program FI, N-IN)
• Bioinformatika (program FI, N-AP)
• Informační systémy (program FI, N-IN)
• Informatika (angl.) (program FI, D-IN4)
• Informatika (program FI, D-IN4)
• Informatika (program FI, N-IN)
• Paralelní a distribuované systémy (program FI, N-IN)
• Počítačová grafika (program FI, N-IN)
• Počítačové sítě a komunikace (program FI, N-IN)
• Počítačové systémy a technologie (angl.) (program FI, D-IN4)
• Počítačové systémy a technologie (program FI, D-IN4)
• Počítačové systémy (program FI, N-IN)
• Programovatelné technické struktury (angl.) (program FI, N-IN)
• Programovatelné technické struktury (program FI, N-IN)
• Služby - výzkum, řízení a inovace (angl.) (program FI, N-AP)
• Služby - výzkum, řízení a inovace (program FI, N-AP)
• Teoretická informatika (program FI, N-IN)
• Učitelství výpočetní techniky pro střední školy (program FI, N-SS) (2)
• Umělá inteligence a zpracování přirozeného jazyka (program FI, N-IN)
• Zpracování obrazu (program FI, N-AP)

Cíle předmětu

Náhodné výběry, bodové a intervalové odhady parametrů a parametrických funkcí, testování hypotéz, korelační a regresní analýza. Hlavní cíle kurzu jsou: seznámit studenta s principem statistické indukce; vysvětlit podstatu vybraných statistických testů včetně počítačové implementace; vymezení podmínek pro aplikaci testů; naučit studenta interpretovat výsledky testů.

Osnova

• Princip statistické indukce. Náhodné výběry, statistiky, parametrické funkce.
• Bodové odhady a jejich konzistence, nestrannost a asymptotická nestrannost. Metody hledání bodových odhadů.
• Náhodné výběry z normálních rozložení a použití exaktních rozložení.
• Intervaly spolehlivosti a jejich konstrukce.
• Testování statistických hypotéz.
• Analýza závislosti dvou a více náhodných veličin.
• Jednoduchá a vícenásobná lineární regrese.
• Statistické programové systémy.

Literatura

• BUDÍKOVÁ, Marie, Štěpán MIKOLÁŠ a Tomáš LERCH. Základní statistické metody. Vydání první. Brno: Masarykova univerzita, 2005, 180 s. ISBN 80-210-3886. info
• BUDÍKOVÁ, Marie, Štěpán MIKOLÁŠ a Pavel OSECKÝ. Teorie pravděpodobnosti a matematická statistika. Sbírka příkladů. 2.,přepracované vyd. Brno: Masarykova univerzita Brno, 1998, 127 s. ISBN 80-210-1832-1. info
• ANDĚL, Jiří. Statistické metody. 1. vyd. Praha: Matfyzpress, 1993, 246 s. info
• OSECKÝ, Pavel. Statistické vzorce a věty. 1. vyd. Brno: Masarykova univerzita, 1998, [29] list. ISBN 8021017589. info

Výukové metody

přednášky, cvičení

Metody hodnocení

Výuka probíhá každý týden v rozsahu 2 hodiny přednášek, 2 hodiny cvičení. Nutnou podmínkou absolvování předmětu je vypracování semestrálního projektu. Zkouška písemná, sestává z testové části a části s příklady.

Další komentáře

Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.

• Statistika zápisu (podzim 2010, nejnovější)
  
• Permalink: https://is.muni.cz/predmet/fi/podzim2010/MA012