Course detail

Analýza dat

FAST-BAA016Acad. year: 2024/2025

Not applicable.

Language of instruction

Czech

Number of ECTS credits

5

Mode of study

Not applicable.

Guarantor

Ing. Jan Holešovský, Ph.D.

Department

Institute of Mathematics and Descriptive Geometry (MAT)

Aims

Not applicable.

Rules for evaluation and completion of the course

Not applicable.

Study aids

Not applicable.

Prerequisites and corequisites

Not applicable.

Basic literature

KOUTKOVÁ, Helena a Ivo MOLL, I. Základy pravděpodobnosti. Brno: CERM, 2011. ISBN 978-80-7204-783-3 (CS)
NEUBAUER, Jiří, Marek SEDLAČÍK a Oldřich KŘÍŽ. Základy statistiky – Aplikace v technických a ekonomických oborech. Praha: Grada, 2021. ISBN 978-80-271-3421-2 (CS)
TRYHUK, Václav a Oldřich DLOUHÝ. Vybrané části a aplikace vektorového počtu. Brno: Akademické nakladatelství CERM, 2007. ISBN 978-80-7204-526-6 (CS)
VESELÝ, Jiří. Základy matematické analýzy I. Praha: MatfyzPress, 2019. ISBN 978-80-7378-389-1 (CS)

Recommended reading

KAPTEIN, Maurits and Edwin VAN DEN HEUVEL. Statistics for Data Scientists. An Introduction to Probability, Statistics, and Data Analysis. Cham: Springer, 2022. ISBN 978-3-030-10530-3 (EN)

Elearning

eLearning: currently opened course

Classification of course in study plans

  • Programme BPC-ENI Bachelor's 1 year of study, winter semester, compulsory

Type of course unit

 

Lecture

26 hod., optionally

Teacher / Lecturer

Ing. Jan Holešovský, Ph.D.

Syllabus

1. Základní matematické pojmy, zobrazení, posloupnosti a řady.

2. Elementární a složené funkce, jejich vlastnosti. Polynomy.

3. Limita funkce jedné proměnné, spojitost, derivace.

4. Derivace funkce jedné proměnné, Taylorova věta, l´Hospitalovo pravidlo.

5. Průběh funkce jedné proměnné, asymptoty.

6. Neurčitý integrál, integrační metody.

7. Určitý integrál a jeho aplikace.

8. Klasická, geometrická a axiomatická pravděpodobnost, podmíněná pravděpodobnost, Bayesův vzorec.

9. Diskrétní náhodná veličina a její funkční a číselné charakteristiky. Vybraná diskrétní rozdělení.

10. Spojitá náhodná veličina a její funkční a číselné charakteristiky. Vybraná spojitá rozdělení. Centrální limitní věta.

11. Základy popisné statistiky, výběrové charakteristiky souboru.

12. Úvod do testování statistických hypotéz, jednovýběrový a dvouvýběrový t-test, F-test.

13. Jednovýběrový test parametru alternativního rozdělení, neparametrické testy.

 

Guided consultation in combined form of studies

15 hod., optionally

Teacher / Lecturer

Ing. Jan Holešovský, Ph.D.

Exercise

26 hod., compulsory

Teacher / Lecturer

RNDr. Oto Přibyl

Syllabus

1. Opakování ze střední školy.

2. Elementární funkce a jejich vlastnosti.

3. Limita funkce jedné proměnné, spojitost, derivace.

4. Derivace, Taylorova věta.

5. Průběh funkce jedné proměnné, asymptoty.

6. Neurčitý integrál, integrační metody.

7. 1. zápočtový test. Určitý integrál.

8. Pravděpodobnost, podmíněná pravděpodobnost, Bayesův vzorec.

9. Diskrétní náhodná veličina a vybraná diskrétní rozdělení.

10. Spojitá náhodná veličina a vybraná spojitá rozdělení.

11. 2. zápočtový test. Základy popisné statistiky.

12. Testování statistických hypotéz.

13. Dokončení testování statistických hypotéz.

 

Elearning

eLearning: currently opened course