Uniwersytet w Białymstoku - Centralny System Uwierzytelniania

Probability Theory

Informacje ogólne

Kod przedmiotu:	360-MS2-1PRBa
Kod Erasmus / ISCED:	11.103 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 Theory
Jednostka:	Wydział Matematyki
Grupy:	Erasmus+ sem. zimowy
Punkty ECTS i inne:	6.00 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:	fakultatywne
Założenia (opisowo):	(tylko po angielsku) Mathematical Analysis III Combinatorics
Tryb prowadzenia przedmiotu:	mieszany: w sali i zdalnie
Skrócony opis:	(tylko po angielsku) Field of science: natural science; discipline: mathematics We will discuss the mathematical formulation of basic probability theory, including random variables and the laws of large numbers. The limitations of the theory will motivate us to study measure-theoretic probability theory.
Pełny opis:	(tylko po angielsku) Course profile: academic Form of study: stationary Course type: obligatory Field of science: natural science; Academic discipline: Mathematics Year: 2, semester: 3 Prerequisities: Mathematical Analysis III; Combinatorics lecture 30 h. exercise class 30 h. Verification methods: lectures, exercises, consultations, studying literature, home works, discussions in groups. ECTS credits: 6 Balance of student workload: attending lectures15x2h = 30h attending exercise classes 7x4h + 2h(preliminary teaching) = 30h preparation for classes 7x3h = 21h completing notes after exercises and lectures 7x2h = 14h consultations 5x2h = 10h the final examination: preparation.and take 15h + 4h = 19h Quantitative description Direct interaction with the teacher: 75 h., 3 ECTS Practical exercises: 75 h., 3 ECTS
Efekty uczenia się:	(tylko po angielsku) Has general knowledge of classical probabilistic problems, including the laws of large numbers and limit theorems for discrete random variables.KA6_WG03, KA6_WG07 Knows the concept and basic properties of probability.KA6_WG03, KA6_WG04, KA6_WG07, KA6_UW19 Knows basic probability calculation schemes, including Bernoulli's scheme.KA6_WG03, KA6_WG04, KA6_WG07, KA6_UO01 Is able to give examples of discrete and continuous probability distributions and discuss selected random experiments and the mathematical models in which these distributions occur.KA6_WG03, KA6_WG04, KA6_WG07, KA6_WG02, KA6_UW20, KA6_UO01, KA6_KO01 Is able to determine the basic parameters of the distribution of a random variable with a discrete and continuous distribution. KA6_WG03, KA6_WG04, KA6_WG07, KA6_WG02, KA6_UW21, KA6_UO01, KA6_KO01 Is able to build a probabilistic model for a given random event and indicate the method of calculating the probability. KA6_WG03, KA6_WG04, KA6_WG07, KA6_WG02, KA6_UW19, KA6_UO01, KA6_KO01 Is able to use the basic schemes of probability calculus, including the total probability formula and Bayes' formula.KA6_WG03, KA6_WG04,KA6_WG02, KA6_UO01, KA6_KO01 Is able to describe discrete random phenomena in the world around him, with the appropriate use of language and probabilistic concepts. KA6_WG02, KA6_UW19, KA6_UO01, KA6_KO01 Knows the limitations of one's own knowledge and understands the need for further education in the field of probability theory. KA6_KK01, KA6_KO01
Metody i kryteria oceniania:	(tylko po angielsku) Examinations Graded exercises

Zajęcia w cyklu "Rok akademicki 2023/24" (w trakcie)

Okres:	2023-10-01 - 2024-06-30	Wybrany podział planu: tygodniowy cykl przedmiotu Przejdź do planu PN WT ŚR CZ WYK CW PT
Typ zajęć:	Ćwiczenia, 30 godzin więcej informacji Wykład, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy:	Tomasz Czyżycki, Andrew McKee, Aneta Sliżewska
Prowadzący grup:	Andrew McKee
Lista studentów:	(nie masz dostępu)
Zaliczenie:	Przedmiot - Egzamin Ćwiczenia - Zaliczenie na ocenę
Literatura:	(tylko po angielsku) R Meester, A natural introduction to probability theory. Birkhäuser, 2008. Available online at https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-0348-7786-2 (on campus). A N Shiryaev, Probability (second edition). Graduate Texts in Mathematics, volume 95. Springer, 1996. Available online at https://link.springer.com/book/10.1007/978-1-4757-2539-1 (on campus). T Cacoullos, Exercises in probability. Problem Books in Mathematics. Springer-Verlag, 1989. Available online at https://link.springer.com/book/10.1007/978-1-4612-4526-1 (on campus).

Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet w Białymstoku.