Uniwersytet Warszawski - Centralny System UwierzytelnianiaNie jesteś zalogowany | zaloguj się
katalog przedmiotów - pomoc

Rachunek prawdopodobieństwa

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 1000-712RPR Kod Erasmus / ISCED: 11.102 / (0541) Matematyka
Nazwa przedmiotu: Rachunek prawdopodobieństwa
Jednostka: Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki
Grupy:
Punkty ECTS i inne: (brak)
zobacz reguły punktacji
Język prowadzenia: polski
Rodzaj przedmiotu:

obowiązkowe

Skrócony opis:
Pełny opis:

Treści kształcenia.

Rachunek prawdopodobieństwa: przegląd modeli dyskretnych rachunku  prawdopodobieństwa, łańcuchy Markowa, najprostsze rozkłady ciągłe, prawo wielkich liczb i centralne twierdzenie graniczne, elementy teorii informacji. Statystyka; model statystyczny, metody estymacji, własności i porównywanie estymatorów, przedziały ufności, testy istotności, własności i porównywanie testów, model liniowy. Wykład ilustrowany ćwiczeniami w laboratorium, z użyciem jednego z pakietów statystycznych.

Efekty kształcenia ? umiejętności i kompetencje.

Zapoznanie studentów z podstawowymi metodami rachunku prawdopodobieństwa i statystyki (tworzenie modelu probabilistycznego i statystycznego, elementy teorii estymacji i testowania hipotez), pozwalające na zastosowania praktyczne w dalszym toku studiów.

Literatura:

Rachunek Prawdopodobieństwa dla (Prawie) Każdego - Jakubowski Jacek, Sztencel Rafał, SCRIPT Wydawnictwo, 2006

Efekty kształcenia:

Student ma wiedzę z zakresu podstawowych metod rachunku prawdopodobieństwa i statystyki, w tym elementów teorii estymacji i testowania hipotez (K_W06), w szczególności:

1. Zna podstawowe modele dyskretne i ciągłe w rachunku prawdopodobieństwa.

2. Zna podstawowe rozkłady probabilistyczne i ich własności.

3. Zna podstawowe twierdzenia graniczne (twierdzenie Poissona, centralne twierdzenie graniczne) i potrafi zastosować je do przybliżonego wyznaczania prawdopodobieństw zdarzeń w zagadnieniach praktycznych.

4. Zna i rozumie pojęcie łańcucha Markowa.

5. Rozumie pojęcie modelu statystycznego i potrafi go zbudować w zagadnieniach praktycznych.

6. Zna podstawowe metody estymacji i podstawowe rodzaje estymatorów.

7. Potrafi wyznaczyć przedziały ufności.

8. Zna pojęcia testów istotności i ich podstawowe własności.

Umiejętności:

- potrafi konstruować modele probabilistyczne i stosować metody statystyczne do analizy danych (K_U02)

Metody i kryteria oceniania:

egzamin pisemny

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 Warszawski.