# 714-0368/05 – Mathematics III (MIII)

 Gurantor department Department of Mathematics and Descriptive Geometry Credits 4 Subject guarantor Ing. Petra Schreiberová, Ph.D. Subject version guarantor Ing. Petra Schreiberová, Ph.D. Study level undergraduate or graduate Requirement Compulsory Year 2 Semester winter Study language English Year of introduction 2016/2017 Year of cancellation 2019/2020 Intended for the faculties FS Intended for study types Bachelor
Instruction secured by
LoginNameTuitorTeacher giving lectures
KAH14 Mgr. Marcela Rabasová, Ph.D.
Extent of instruction for forms of study
Form of studyWay of compl.Extent
Full-time Credit and Examination 2+2

### Subject aims expressed by acquired skills and competences

The goal of the course is to serve as a theoretical and practical base to understand the importance of the basic notions in probability, and teach the student statistical way of thinking as a mean of understanding real life processes, introduce basic methods of collecting and analysing statistical data, and show the student how to use these general methods in other courses of study and in professional career. The graduate of this course should be able: • understand and use basic notions in combinatorics and probability theory • formulate questions, which can be answered based on the given data, for this purpose learn the principles of collecting, processing data and presentation of relevant values and results • choose and use suitable statistical methods for data analysis • suggest and evaluate conclusions (inference) and predictions obtained from data

Lectures
Seminars
Tutorials
Project work
Other activities

### Summary

Probabilities of random events: axioms of probability, conditional probability, independence. Random variables: discrete random variables, continuous random variables, expected values. Important practical distributions of discrete and continuous random variables.Estimating of parameters of population. Testing of hypotheses. Exercises - EXCEL.

### Compulsory literature:

Boháč, Zdeněk: Numerical Methods and Statistics, VŠB – TUO, Ostrava 2005. ISBN 80-248-0803-X

### Recommended literature:

Harshbarger, R.J.-Reynolds, J.J.: Calculus with Applications. D.C.Heath and Company, Lexington1990, ISBN 0-669-21145-1 James, G.: Advanced Modern Engineering Mathematics. Addison-Wesley, 1993. ISBN 0-201-56519-6

### Way of continuous check of knowledge in the course of semester

Požadavky pro udělení zápočtu a zkoušky Cvičení: Podmínky pro udělení zápočtu (denní studium): - účast ve cvičení, 20 % neúčasti lze omluvit, - odevzdání programů zadaných vedoucím cvičení v předepsané úpravě, - absolvování 3 písemných testů (maximálně po 5 bodech). Za splnění podmínek získá student 5 b. Student, který získá zápočet, bude hodnocen 5 - 20 b. Zkouška Písemná část zkoušky bude hodnocena 0 - 60 b, za její úspěšné absolvování bude považován zisk 25 b. Ústní část zkoušky bude hodnocena 0 - 20 b, za její úspěšné absolvování bude považován zisk 5 b. Soubor otázek Jevy, jevová algebra Jevy neslučitelné, skupina vzájemně neslučitelných jevů Způsoby definice pravděpodobnosti Základní pravidla pro výpočet pravděpodobnosti Podmíněná a úplná pravděpodobnost Bayerův vzorec Náhodná veličina, náhodná proměnná Funkce používané k popisu náhodné proměnné Funkce rozložení pravděpodobnosti u diskrétní a spojité náhodné veličiny Vztah mezi frekvenční a distribuční funkci rozložení pravděpodobnosti Číselné charakteristiky náhodné veličiny Momentové charakteristiky náhodné veličiny Základní teoretická rozložení náhodné veličiny a jejich limitní tvary Vícerozměrná náhodná veličina, náhodný vektor Pravděpodobnostní funkce rozložení vícerozměrné náhodné veličiny Statistický soubor s jedním a s více argumenty Číselné charakteristiky statistického souboru jednorozměrného a vícerozměrného Regresní a korelační analýza Statistická indukce, základní soubor, výběrový soubor, parametry, charakteristiky Odhady parametrů základního souboru (pro střední hodnotu a rozptyl) Statistické hypotézy, druhy statistických hypotéz Nulová hypotéza, alternativní hypotézy (jednostranné a oboustranné testy) Standardní postup u testování statistických hypotéz Interpretace výsledku testu statistické hypotézy Požaduje se znalost základních statistických výpočtů v MS Excelu

### Další požadavky na studenta

There are no more requirements.

### Prerequisities

Subject codeAbbreviationTitleRequirement
714-0366 MI Mathematics I Compulsory
714-0367 MII Mathematics II Compulsory

### Co-requisities

Subject has no co-requisities.

### Subject syllabus:

Syllabus of lectures and tutorials ========================= 1. Combinatorics. Random events, operations with them, sample space. 2. Definitions of probability events - classical, geometrical, statistics. Conditional probability, Bayes' theorem. Bernoulli independent repeated trials. 3. Discrete random variable and continuous random variable. Functions of random variables. Moment-generating function, quantiles. 4. Discrete probability distribution. 5. Continuous probability distribution. 6. Random vector. The probability distribution. Expected value, covariance, coefficient of correlation. 7. Statistics. Statistical methods, descriptive statistics 8. Observed data. Point estimators, interval estimators. 9. Statistical hypothesis testing – the testing process, interpretation, importance. Parametric and non-parametric tests. 10. Correlation and regression analysis.

### Conditions for subject completion

Conditions for completion are defined only for particular subject version and form of study

### Occurrence in study plans

Academic yearProgrammeField of studySpec.FormStudy language Tut. centreYearWSType of duty
2018/2019 (B2341) Engineering P English Ostrava 2 Compulsory study plan
2017/2018 (B2341) Engineering P English Ostrava 2 Compulsory study plan
2016/2017 (B2341) Engineering P English Ostrava 2 Compulsory study plan

### Occurrence in special blocks

Block nameAcademic yearForm of studyStudy language YearWSType of blockBlock owner