Uniwersytet w Białymstoku - Centralny System Uwierzytelniania
Strona główna

Metody statystyczne i zastosowania 400-IS1-2MST
Wykład (WYK) Rok akademicki 2020/21

Informacje o zajęciach (wspólne dla wszystkich grup)

Liczba godzin: 30
Limit miejsc: (brak limitu)
Literatura:

Stąpor K., Wykłady z metod statystycznych dla informatyków z przykładami w języku R, Wydawnictwo Politechniki Śląskiej, Gliwice 2015.

Efekty uczenia się:

Posiada ogólną wiedzę dotyczącą klasycznych zagadnień probabilistycznych, zmiennych losowych oraz ich podstawowych parametrów, praw wielkich liczb i twierdzeń granicznych - egzamin pisemny (KP6_WG2);

Umie wyznaczać i interpretować podstawowe statystyki opisowe - egzamin pisemny (KP6_WG2, KP6_UW2);

Umie prowadzić proste wnioskowanie statystyczne w zakresie estymacji punktowej, przedziałowej oraz testowania hipotez - egzamin pisemny (KP6_WG2, KP6_UW2);

Metody i kryteria oceniania:

Do egzaminu dopuszczony jest student, który zaliczył ćwiczenia oraz laboratorium. Egzamin w formie pisemnej. Egzamin odbędzie się za pomocą narzędzi zdalnych.

Zakres tematów:

Treść zajęć:

Aksjomatyczna definicja prawdopodobieństwa: podstawowe własności prawdopodobieństwa.

Przykłady przestrzeni probabilistycznych, prawdopodobieństwo geometryczne. Przypomnienie schematów kombinatorycznych.

Prawdopodobieństwo warunkowe: podstawowe własności, wzór łańcuchowy, wzór na prawdopodobieństwo całkowite oraz wzór Bayesa.

Niezależność zdarzeń: niezależność pary oraz ciągu zdarzeń i ich własności. Schematy rachunku prawdopodobieństwa, m.in. schemat Bernoulliego, najbardziej prawdopodobna liczba sukcesów w schemacie Bernoulliego.

Zmienne losowe: definicja i charakteryzacje, własności dystrybuanty.

Zmienne losowe o rozkładzie dyskretnym: przykłady.

Zmienne losowe o rozkładzie ciągłym: własności gęstości rozkładu prawdopodobieństwa i jej interpretacja, przykłady.

Parametry rozkładów: wartość oczekiwana i jej własności, wariancja i jej własności, momenty wyższych rzędów, parametry pozycyjne.

Nierówność Czebyszewa.

Niezależne zmienne losowe (ogólne): związek między niezależnością i brakiem korelacji, definicja i charakteryzacje niezależności zmiennych losowych.

Prawa wielkich liczb: prawo wielkich liczb Bernoulliego.

Twierdzenia graniczne Moivre'a-Laplace'a.

Centralne twierdzenie graniczne.

Elementy statystyki opisowej.

Rozkłady wybranych statystyk z próby.

Estymatory i ich własności.

Metody konstrukcji estymatorów.

Estymacja punktowa i przedziałowa.

Weryfikacja hipotez.

Testy parametryczne i nieparametryczne.

Model regresji liniowej.

Metody dydaktyczne:

wykłady, konsultacje, praca nad literaturą

Grupy zajęciowe

zobacz na planie zajęć

Grupa Termin(y) Prowadzący Miejsca Liczba osób w grupie / limit miejsc Akcje
1 (brak danych), (sala nieznana)
Urszula Ostaszewska 7/ szczegóły
Wszystkie zajęcia odbywają się w budynku:
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet w Białymstoku.
ul. Świerkowa 20B, 15-328 Białystok tel: +48 85 745 70 00 (Centrala) https://uwb.edu.pl kontakt deklaracja dostępności USOSweb 7.0.3.0 (2024-03-22)