M6444 Stochastické modely

Přírodovědecká fakulta
jaro 2015
Rozsah
2/1/0. 3 kr. (příf plus uk k 1 zk 2 plus 1 > 4). Ukončení: zk.
Vyučující
RNDr. Marie Budíková, Dr. (přednášející)
Garance
prof. RNDr. Ivanka Horová, CSc.
Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta
Dodavatelské pracoviště: Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta
Rozvrh
Po 8:00–9:50 M5,01013
  • Rozvrh seminárních/paralelních skupin:
M6444/01: St 13:00–13:50 M6,01011, St 13:00–13:50 MP1,01014
Předpoklady
M3121 Pravděpodobnost a statistika I || M4122 Pravděpodob. a statistika II
Podmínkou je předchozí absolvování předmětu M5444 Stochastické modely I.
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.
Cíle předmětu
Po absolvování tohoto kurzu studenti budou schopni: (1) využít statistický toolbox systému MATLAB pro generování pseudonáhodných čísel z různých pravděpodobnostních rozložení; (2) ověřit shodu empirického rozložení s teoretickým rozložením; (3) vypočítat důležité charakteristiky systémů hromadné obsluhy; (4) analyzovat chování Galtonova-Watsonova procesu.
Osnova
  • Problematika modelování, využití simulací, generátory náhodných čísel.
  • Důležitá pravděpodobnostní rozložení, jejich vlastnosti, metody ověřování.
  • Základní pojmy teorie hromadné obsluhy, systémy hromadné obsluhy s neomezenou a omezenou kapacitou, optimalizační úlohy v systémech hromadné obsluhy.
  • Pravděpodobnostní vytvořující funkce a její aplikace při analýze Galtonova - Watsonova procesu větvení.
Literatura
  • SKALSKÁ, Hana. Stochastické modelování. Online. Vyd. 2., rozšíř. a uprav. Hradec Králové: Gaudeamus, 2006. 162 s. ISBN 807041488X. [citováno 2024-04-23] info
  • KOŘENÁŘ, Václav. Stochastické procesy. Online. Vyd. 1. Praha: Vysoká škola ekonomická v Praze, 2002. 227 s. ISBN 8024503115. [citováno 2024-04-23] info
  • MANDL, Petr. Pravděpodobnostní dynamické modely. Online. 1. vyd. Praha: Academia, 1985. 181 s. [citováno 2024-04-23] info
Výukové metody
Přednáška: 2 hod. týdně.
Cvičení: 1 hod. týdně. Ve cvičení se využívá systém MATLAB.
Metody hodnocení
Závěrečná zkouška je písemná, je tvořena třemi nebo čtyřmi příklady. Příklady jsou hodnoceny na škále 0 až 100. Je nutno získat aspoň 51 %. Je možno používat studijní materiály.
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Předmět je zařazen také v obdobích jaro 2008 - akreditace, jaro 2011 - akreditace, jaro 2004, jaro 2005, jaro 2006, jaro 2007, jaro 2008, jaro 2009, jaro 2010, jaro 2011, jaro 2012, jaro 2012 - akreditace, jaro 2013, jaro 2014, jaro 2016, jaro 2017, jaro 2018, jaro 2019, jaro 2020, jaro 2021, jaro 2022, jaro 2023, jaro 2024, jaro 2025.