Ing. Karel Doubravský, Ph.D.

Institute of Informatics (ÚI)

Studenti získají základní znalosti teorie pravděpodobnosti, náhodné veličiny, náhodného vektoru, spolehlivosti soustav, indexní analýzy, rozhodování za rizika a nejistoty, popisné statistiky. Po absolvování předmětu budou studenti připraveni prakticky použít tyto metody v navazujících předmětech.

Not applicable.

Not applicable.

Not applicable.

KROPÁČ, J. STATISTIKA A. 5. vyd. Brno: Fakulta podnikatelská, VUT v Brně, 2013. 140 s. ISBN 978-80-7204-835-9. (CS)
BUDÍKOVÁ M., M. KRÁLOVÁ a B. MAROŠ. Průvodce základními statistickými metodami. Praha: Grada Publishing, 2010. 272 s. ISBN 978-80-247-3243-5. (CS)
KROPÁČ, J. Statistika. 2. vyd. Brno: Akademické nakladatelství CERM, 2012. ISBN 978-80-7204-788-8. (CS)
SEDLAČÍK, M., J. NEUBAUER a O. KŘÍŽ. Základy statistiky: Aplikace v technických a ekonomických oborech. 2., rozšířené vydání. Praha: Grada Publishing, 2016. 275 s. ISBN 978-80-271-9198-7. (CS)
Studijní materiály vystavené na e-learningu. (CS)
ROSS, S. M. Introduction to Probability and Statistics for Engineers and Scientists. San Diego: Academic Press, 2014. 746 s. ISBN 978-0-12-394842-7. (EN)
FIELD, A., J. MILES and Z. FIELD. Discovering Statistics Using R. 1 edition. Los Angeles, Calif.: SAGE Publications Ltd., 2012. ISBN 978-1-4462-0046-9. (EN)

Not applicable.

ZÁPOČET: Zápočet je udělen na základě:
- účasti na cvičeních,
- vypracování výpočtových úloh.

ZKOUŠKA: Zkouška je písemná.
V její první části řeší student během 80 minut 4 příklady. (Jako pomůcku může použít doporučená skripta.)
Ve druhé části zkoušky student vypracuje během 15 minut odpovědi na 3 teoretické otázky.
Známka, odpovídající součtu (max 100 bodů), sestává:
- z bodů z kontrolních testů, výpočtových úloh a teoretických otázek;
- z výsledků řešených příkladů,
- z odpovědí na teoretické otázky.

Známky a jim odpovídající body:
A (100-90), B (89-83), C (82-76), D (75-69), E (68-60), F (59-0).

Czech

Not applicable.

Základní teorie pravděpodobnosti (1. a 2. týden)
Klasická pravděpodobnost,
Podmíněná pravděpodobnost
Náhodné veličiny (3. a 4. týden)
Diskrétní náhodná veličina
Speciální diskrétní náhodné veličiny
Speciální spojité náhodné veličiny
Spolehlivost soustav (5. a 6. týden)
Sériová soustava
Paralelní soustava
Kombinovaná soustava
Indexní analýza (7. a 8. týden)
Individuální indexy
Složené indexy
Rozhodování za rizika (9. a 10. týden)
Rozhodování za rizika
Rozhodovací stromy
Popisná statistika (11. a 13 týden)
Jednorozměrné datové soubory kvantitativních znaků
Jednorozměrné datové soubory kvalitativních znaků

Cílem předmětu je seznámit studenty se základy teorie pravděpodobnosti, náhodných veličin, indexní analýzy, rozhodování za rizika a nejistoty a popisné statistiky tak, aby byli schopni tyto znalosti vhodně aplikovat v manažerských, informatických a ekonomických problémech.

Attendance at lectures is not compulsory, but is recommended. Attendance at exercises is required and checked by the tutor. An excused absence of a student from seminars can be compensated for by submitting solution of alternate exercises.

26 hours, compulsory

Ing. Karel Doubravský, Ph.D.