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
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)
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
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
Exercise
26 hod., compulsory
Teacher / Lecturer
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