Probability Calculus I

Informacje ogólne

Kod przedmiotu:	360-MS1-3RP1a
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. / (0541) Matematyka Kod ISCED - Międzynarodowa Standardowa Klasyfikacja Kształcenia (International Standard Classification of Education) została opracowana przez UNESCO.
Nazwa przedmiotu:	Probability Calculus I
Jednostka:	Wydział Matematyki
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:	angielski
Rodzaj przedmiotu:	obowiązkowe
Skrócony opis:	Assumptions and aims: After completing the course, the student should understand and be able to apply probabilistic methods.
Pełny opis:	Academic discipline: science and natural science, field of study in the arts and science: mathematics
Literatura:	1. D. Stirzaker - Prabability and Random variables. A beginner's Guide. 2. W. Feller - An Introduction to Probability Theory and Its Applications 3. G. Grimmet, D. Stirzaker - One Thousand Exercises in Probability.
Efekty uczenia się:	Student - has general knowledge of classical probabilistic theory, including the laws of large numbers and limit theorems for discrete random variables. - knows the concept and basic properties of probability. - knows the basic schemes of probability calculus, including sequence of Bernoulli trials. -can give examples of discrete and continuous probability distributions and discuss selected random experiments and mathematical models in which these distributions occur. - knows how to apply basic probability calculus schemes, including the formula for total probability and the Bayesian formula. - is able to describe discrete random phenomena in the world around him, along with the proper use of language and probabilistic concepts.
Metody i kryteria oceniania:	exam

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.