Detail předmětu

Pravděpodobnost, statistika a operační výzkum

FEKT-LPSOAk. rok: 2011/2012

Základní statistické testy - t-test, F-test. intervaly spolehlivosti. Lineární regrese. Testy post-hoc. Testy dobré shody. Neparametrické testy.
Využití matematiky v ekonomii - úloha lineárního programování, dopravní úloha. Dynamické programování, rekurzívní algoritmy, modely skladových zásob.

Jazyk výuky

čeština

Počet kreditů

5

Zajišťuje ústav

Výsledky učení předmětu

Absolvent kurzu by měl být schopen řešit optimalizační a statistické problémy z technické a ekonomické praxe.

Prerekvizity

Jsou požadovány znalosti na úrovni bakalářského studia.

Plánované vzdělávací činnosti a výukové metody

Metody vyučování závisejí na způsobu výuky a jsou popsány článkem 7 Studijního a zkušebního řádu VUT.

Způsob a kritéria hodnocení

Podmínky pro úspěšné ukončení předmětu stanoví každoročně aktualizovaná vyhláška garanta předmětu.

Učební cíle

Cílem kursu je rozšířit znalosti studentů v oblasti statistických testů a intervalů spolehlivosti, poukázat na některé aplikace matematiky v ekonomii a uvést do problematiky jistého typu rekurzívních algoritmů.

Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění a formy nahrazování zameškané výuky

Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění stanoví každoročně aktualizovaná vyhláška garanta předmětu.

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program EEKR-ML magisterský navazující

    obor ML-EVM , 1 ročník, zimní semestr, teoretická nadstavba

  • Program EEKR-CZV celoživotní vzdělávání (není studentem)

    obor ET-CZV , 1 ročník, zimní semestr, teoretická nadstavba

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

26 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

Osnova

1. Odhad parametrů rozdělení pravděpodobnosti, t-test, intervaly spolehlivosti.
2. Analýza rozptylu.
3. Korelační přístup, regresní přímka.
4. Po analýze rozptylu nebo místo ní.
5. Rozdělení chí kvadrát.
6. Neparametrické testy.
7. Lineární programování, simplexová metoda.
8. Dualita v úlohách lineárního programování.
9. Dopravní úloha.
10. Dynamické programování.
11. Modely skladových zásob.
12. Pravděpodobnostní dynamické programování.

Cvičení na počítači

18 hod., povinná

Vyučující / Lektor

Osnova

Dle přednášky.