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.

Základy lineární algebry a matematické analýzy.

KROPÁČ, J. STATISTIKA A. 5. vyd. Brno: Fakulta podnikatelská, VUT v Brně, 2013. 140 s. ISBN 978-80-7204-835-9. (CS)
Materiály vystavené na e-learningu (CS)
HINDLS, R. aj. Analýza dat v manažerském rozhodování. Praha : Grada Publishing, 1999. ISBN 80-7169-255-7. (CS)
SWOBODA, H. Moderní statistika. Praha : Svoboda, 1977. (CS)
KROPÁČ, J. Statistika. 2. vyd. Brno: Akademické nakladatelství CERM, 2012. ISBN 978-80-7204-788-8. (CS)
BUDÍKOVÁ, M., T. LERCH a Š. MIKOLÁŠ. Základní statistické metody. 1. vyd. Brno: Masarykova univerzita v Brně, 2005. ISBN 80-210-3886-1. (CS)

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
Náhodný vektor (5. týden)
Spolehlivost soustav (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

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.

• Program BAK-MIn bakalářský

  obor BAK-MIn , 2. ročník, letní semestr, 6 kreditů, povinný
  

26 hod., povinná

Ing. Karel Doubravský, Ph.D.
Mgr. Eva Michalíková, Ph.D.

eLearning: aktuální otevřený kurz