Teória pravdepodobnosti I

Vyučujúci

Zaradený v študijných programoch

Výsledky vzdelávania

Po absolvovaní predmetu Teória pravdepodobnosti I sa predpokladá, že študenti získajú vedomosti a zručnosti z oblasti pravdepodobnostných rozdelení, ktoré je možné využiť v rámci stochastického prístupu riešenia úloh. Aj vďaka softvérovej podpore jazyka R a inovatívnemu prístupu v podobe simulácií hodnôt náhodnej premennej sa predpokladá kvalitnejšie a hlbšie pochopenie významu rôznych číselných charakteristík a ich interpretácií, resp. názornejší prístup k zvládnutiu pravdepodobnostnému aparátu. To vytvára potenciál pre budúce stochastické analýzy údajov, ktoré sú využívané v rôznych sektoroch praxe. Získané vedomosti, kompetentnosti a zručnosti sú základným predpokladom aj pre nadväzujúce vzdelávanie v oblasti štatistiky.
Vedomosti
Študenti získajú vedomosti z pojmov a z pravidiel v rámci kalkulácie pravdepodobnosti v súvislosti s teóriou náhodných udalostí, budú vedieť interpretovať vypočítanú pravdepodobnosť aj na základe jej štatistickej definície. Je predpoklad, že zvládnu problematiku náhodnej premennej v kontexte s jej pravdepodobnostným rozdelením, resp. problematiku číselných charakteristík. Ďalej získajú vedomosti z vybraných diskrétnych a spojitých pravdepodobnostných rozdelení používaných na riešenie úloh v praxi. Predpokladom je aj ovládanie významu zákona veľkých čísel, resp. určovania presnosti odhadu teoretickej pravdepodobnosti pomocou relatívnej početnosti na základe limitných viet. Dôraz je kladený na pochopenie významu a interpretácie uvedených poznatkov a použitého aparátu z pohľadu teórie pravdepodobnosti, teda v prepojení s reálnym nadobúdaním hodnôt náhodnej premennej.
Kompetentnosti
Na základe uvedených vedomostí dokážu študenti v rámci nových získaných kompetencií riešiť úlohy na základe stochastického prístupu. Pre dosiahnutie relevantných výsledkov zvládnu vybrať pravdepodobnostné rozdelenie, ktoré vhodne popisuje zadanú úlohu. Na základe grafických interpretácií analyzovaného rozdelenia prostredníctvom funkcie hustoty pravdepodobnosti, resp. frekvenčného histogramu sú kompetentní rozhodnúť o jeho dôležitých charakteristikách. Kreatívnym myslením sa v uvedenom kontexte vedia vyjadriť ku rôznym komparáciám, napríklad v rámci teórie strednej hodnoty a rozptylu. Získané vedomosti im umožňujú interpretovať určené číselné charakteristiky s potrebami analytickej praxe, napríklad v prípade kvantilov prezentovať tieto hodnoty nielen graficky, ale aj v kontexte s percentuálnym nadobúdaním hodnôt náhodnej premennej. V súvislosti so zákonom veľkých čísel a limitnými vetami sa dokážu vyjadriť k problematike realizácie opakovaných nezávislých pokusov v súvislosti s odhadom pravdepodobnosti nastatia sledovanej udalosti.
Zručnosti
V rámci softvérovej podpory jazyka R získajú určité zručnosti aj v tomto prostredí, pričom na získanie požadovaných výstupov využívajú pripravené zdrojové kódy a prepisujú len tie parametre, ktoré sú vyznačené tučným písmom. Medzi ďalšie zručnosti patrí realizácia simulácií hodnôt náhodnej premennej z vybraných v praxi používaných diskrétnych a spojitých rozdelení, ďalej zručnosti z vytvorenia frekvenčných histogramov a z verifikácie na základe spracovania takto vygenerovaných hodnôt. Dôležitými zručnosťami sú realizácie rôznych pravdepodobnostných výpočtov pre určenie pravdepodobností, resp. číselných charakteristík, a okrem verbálnej, hlavne ich grafická interpretácia, a to nielen pomocou funkcií dostupných v prostredí v jazyka R.

Stručná osnova predmetu

Pravdepodobnosť nastatia udalosti. Sčítanie a násobenie pravdepodobností, podmienená pravdepodobnosť. Opakované nezávislé a závislé pokusy. Diskrétna náhodná premenná. Spojitá náhodná premenná. Generovanie hodnôt diskrétnej a spojitej náhodnej premennej. Číselné charakteristiky diskrétnej náhodnej premennej. Číselné charakteristiky spojitej náhodnej premennej. Diskrétne rozdelenia: binomické, geometrické, negatívne binomické rozdelenie. Diskrétne rozdelenia: hypergeometrické, Poissonovo rozdelenie, aproximácie. Spojité rozdelenia: rovnomerné rozdelenie, exponenciálne, gamma rozdelenie a iné. Spojité rozdelenia: normálne a normované normálne rozdelenie. Zákon veľkých čísel, centrálne limitné vety.

Odporúčaná literatúra

1. Mucha,V., Páleš, M.: Teória pravdepodobnosti pre ekonómov. S podporou jazyka R. Letra Edu. 2018.
2. Horáková, G., Huťka, V.: Teória pravdepodobnosti. Ekonóm. 2010.
3. Dobrow, R.: Probability: With Applications and R. John Wiley & Sons. 2014.
4. Horgan, J.: Probability with R. An Introduction with Computer Science Applications. John Wiley & Sons. 2009.

Sylabus predmetu

1. Pravdepodobnosť nastatia udalosti. 2. Sčítanie a násobenie pravdepodobností, podmienená pravdepodobnosť. 3. Opakované nezávislé a závislé pokusy. 4. Diskrétna náhodná premenná. 5. Spojitá náhodná premenná. 6. Generovanie hodnôt diskrétnej a spojitej náhodnej premennej. 7. Číselné charakteristiky diskrétnej náhodnej premennej. 8. Číselné charakteristiky spojitej náhodnej premennej. 9. Diskrétne rozdelenia: binomické, geometrické, negatívne binomické rozdelenie. 10. Diskrétne rozdelenia: hypergeometrické, Poissonovo rozdelenie, aproximácie. 11. Spojité rozdelenia: rovnomerné rozdelenie, exponenciálne, gamma rozdelenie a iné. 12. Spojité rozdelenia: normálne a normované normálne rozdelenie. 13. Zákon veľkých čísel, centrálne limitné vety.

Podmienky na absolvovanie predmetu

30 % 2 priebežné písomné práce(s využitím softvérovej podpory),
70 % písomná skúška(s využitím softvérovej podpory)

Pracovné zaťaženie študenta

Pracovné zaťaženie študenta (v hodinách): 156 h
26 hodín - účasť na prednáškach,
26 hodín - účasť na cvičeniach,
26 hodín - príprava na cvičenia, vypracovanie domácich úloh,
20 hodín - príprava na zápočtové písomné práce,
58 hodín - samostatné štúdium v rámci prípravy na skúšku.

Jazyk, ktorého znalosť je potrebná na absolvovanie predmetu

slovenský

Dátum schválenia: 10.02.2023

Dátum poslednej zmeny: 15.05.2022

Dátum schválenia: 10.02.2023

Dátum poslednej zmeny: 15.05.2022