Termíny

29.9.2017 - Děkanský den

29.9.2017 - Děkanský den

Hledat
Pokročilé hledání




Výuka bayesovké statistiky

Bayesovská statistikaenigmaKatedra statistiky a pravděpodobnosti v zimním semestru školního roku 2014/2015 obnovuje výuku bayesovské statistiky na bakalářském i magisterském stupni studia. Bayesovská statistika je jednou z nejrychleji se rozvíjejících statistických disciplín posledních dvaceti let. Předměty navazují na výuku prof. Petra Hebáka, který předmět Bayesovská statistika vyučoval od již od začátku devadesátých let a touto částí statistiky se jako nadšený propagátor zabýval po celý profesní život.

Bakalářský předmět Úvod do statistiky bayesovský přístup (4ST312) je akreditován v rozsahu 2 hodiny cvičení týdně a vyučuje ho student doktorského studia Ing. Tomáš Karel (www.tomaskarel.cz). Studenti se v průběhu výuky seznámí se základními problémy popisné statistiky, pravděpodobnosti a statistické indukce v moderním pojetí bayesovské statistiky založené především na reálných datech a zajímavých příkladech z praxe. Předmět seznamuje studenty s přístupem umožňujícím přiřazení pravděpodobností i u neopakovatelných jevů (např. teroristické útoky, letecké nehody a mnohé další), kde již klasický přístup ke statistice nestačí. Znalosti získané na základě kurzu budou studenti schopni využít v rámci své budoucí profese v oblasti pojišťovnictví, bankovnictví, marketingu, podnikové sféry i makroekonomie. Předmět dále usnadní úspěšné absolvování základních i pokročilejších statistických předmětů, přičemž rozšíří jejich znalosti v oblastech subjektivního pojetí pravděpodobnosti.

Magisterský předmět Bayesovská statistika (4ST412) je určen pro studenty navazujícího magisterského studia především oborů statistika, ekonometrie a finanční inženýrství. Studenty seznamuje s reálnou aplikací bayesovských výpočetních metod. Díky praktickému zaměření kurzu se studenti naučí samostatně řešit reálné úlohy pomocí jednoduchých bayesovských modelů, osvojí si základní znalosti, jak konstruovat modely pro různé úlohy, jak volit apriorní rozdělení a jak posuzovat kvalitu odhadnutých modelů. Kurz vyučují externí spolupracovníci katedry Ing. Miroslav Plašil, Ph.D. (Česká národní banka) a Ing. Ondřej Vilikus, Ph.D. (Millward Brown).

 

Kontakt: bayes@email.cz nebo vyučující