Ing. Karel Doubravský, Ph.D.

Ústav informatiky (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.

Základní znalosti a dovadnosti z teorie množin, množinových operací, kombinatoriky, derivací a integrálů.

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)

Výuka probíhá formou přednášek, které mají charakter výkladu základních principů, metodologie dané disciplíny a problémů. Cvičení podporují zejména praktické ovládnutí látky vyložené na přednáškách.

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).

čeština

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.

Účast na přednáškách není povinná ale doporučuje se. Účast na cvičeních je kontrolovaná.
Omluvená neúčast studenta na cvičení může být nahrazena náhradními úkoly.

26 hod., povinná

Ing. Karel Doubravský, Ph.D.