Uniwersytet w Białymstoku - Centralny System Uwierzytelniania
Strona główna

Rachunek prawdopodobieństwa

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 0600-ES1-2RPR
Kod Erasmus / ISCED: 11.102 Kod klasyfikacyjny przedmiotu składa się z trzech do pięciu cyfr, przy czym trzy pierwsze oznaczają klasyfikację dziedziny wg. Listy kodów dziedzin obowiązującej w programie Socrates/Erasmus, czwarta (dotąd na ogół 0) – ewentualne uszczegółowienie informacji o dyscyplinie, piąta – stopień zaawansowania przedmiotu ustalony na podstawie roku studiów, dla którego przedmiot jest przeznaczony. / (brak danych)
Nazwa przedmiotu: Rachunek prawdopodobieństwa
Jednostka: Instytut Informatyki.
Grupy:
Punkty ECTS i inne: (brak) Podstawowe informacje o zasadach przyporządkowania punktów ECTS:
  • roczny wymiar godzinowy nakładu pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się dla danego etapu studiów wynosi 1500-1800 h, co odpowiada 60 ECTS;
  • tygodniowy wymiar godzinowy nakładu pracy studenta wynosi 45 h;
  • 1 punkt ECTS odpowiada 25-30 godzinom pracy studenta potrzebnej do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się;
  • tygodniowy nakład pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się pozwala uzyskać 1,5 ECTS;
  • nakład pracy potrzebny do zaliczenia przedmiotu, któremu przypisano 3 ECTS, stanowi 10% semestralnego obciążenia studenta.

zobacz reguły punktacji
Język prowadzenia: polski
Rodzaj przedmiotu:

obowiązkowe

Wymagania (lista przedmiotów):

Analiza matematyczna I 0600-ES1-1AM1
Analiza matematyczna II 0600-ES1-1AM2

Skrócony opis:

Założenia i cele przedmiotu: Celem przedmiotu jest zapoznanie z podstawowymi pojęciami i narzędziami rachunku prawdopodobieństwa wykorzystywanymi w modelowaniu zjawisk oraz przede wszystkim w statystyce matematycznej.

Pełny opis:

Profil kształcenia: ogólnoakademicki

Forma studiów: stacjonarne

Przedmiot obowiązkowy

Dziedzina: nauki ścisłe i przyrodnicze, dyscyplina: matematyka

Rok studiów: 2, semestr: 3

Prerekwizyty: Analiza matematyczna I, Analiza matematyczna II

wykład 15 godz. ćwiczenia 30 godz.

Metody dydaktyczne: wykłady, ćwiczenia rachunkowe, konsultacje, praca nad literaturą, rozwiązywanie zadań domowych, dyskusje w grupach problemowych.

Punkty ECTS: 4

Bilans nakładu pracy studenta:

udział w wykładach15x1h = 15h

udział w ćwiczeniach 15x2h = 30h

przygotowanie do zajęć 30h = 30h

prace domowe 10h = 10h

udział w konsultacjach 5h = 5h

zapoznanie się z literaturą 15h = 15h

przygotowanie do egzaminu i udział w nim 10+3h = 13h

przygotowanie do kolokwiów 15h = 15h

Wskaźniki ilościowe

nakład pracy studenta związany z zajęciami wymagającymi bezpośredniego udziału nauczyciela akademickiego: 53 godzin, 2 ECTS

nakład pracy studenta związany z zajęciami o charakterze praktycznym: 100 godzin, 4 ECTS

Literatura:

1. J.Jakubowski, R.Sztencel, Wstęp do rachunku prawdopodobieństwa, Script, Warszawa 2004;

2. J.Jakubowski, R.Sztencel, Rachunek prawdopodobieństwa dla (prawie) każdego, Script, Warszawa 2006;

3. H.Jasiulewicz, W.Kordecki, Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna, GiS, Wrocław 2002;

4. T.Gersternkorn, T.Śródka, Kombinatoryka i rachunek prawdopodobieństwa. Przykłady i zadania, PWN, Warszawa 1983;

5. I.J.Dinner i in. Rachunek prawdopodobieństwa w zadaniach i problemach}, PWN, Warszawa 1979;

6. P.Billingsley, Prawdopodobieństwo i miara, PWN, Warszawa 2009;

7. J.Stojanow i in. Zbiór zadań z rachunku prawdopodobieństwa, PWN, Warszawa 1991;

8. W.Krysicki i in. Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna w zadaniach, część I: Rachunek prawdopodobieństwa, PWN, Warszawa 2000.

Efekty uczenia się:

Zna najważniejsze twierdzenia z zakresu probabilistyki dotyczące przestrzeni probabilistycznej, prawdopodobieństwa całkowitego i wzoru Bayesa, zdarzeń niezależnych, schematów prawdopodobieństwa, zmiennych losowych jedno i wielowymiarowych oraz ich parametrów liczbowych, zbieżności zmiennych losowych, praw wielkich liczb i centralnego twierdzenia granicznego. K_IE1A_W12

Posługuje się pojęciem przestrzeni probabilistycznej. Potrafi zbudować i przeanalizować model matematyczny eksperymentu losowego. K_IE1A_U19

Potrafi podać różne przykłady dyskretnych i ciągłych rozkładów oraz omówić wybrane eksperymenty losowe oraz modele matematyczne, w których te rozkłady występują. K_IE1A_U19

Umie stosować wzór na prawdopodobieństwo całkowite i wzór BayesaK_IE1A_U19

Potrafi wyznaczać parametry rozkładów zmiennych losowych. Potrafi wykorzystywać twierdzenia graniczne i prawa wielkich liczb do szacowania prawdopodobieństw. K_IE1A_U19

Zna ograniczenia własnej wiedzy i rozumie potrzebę dalszego kształcenia. K_IE1A_K01

Potrafi współdziałać i pracować w grupie. K_IE1A_K02

Metody i kryteria oceniania:

Ogólna forma zaliczenia: egzamin

Przedmiot nie jest oferowany w żadnym z aktualnych cykli dydaktycznych.
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 7.0.2.0 (2024-02-26)