- Nazwa przedmiotu:
- Probability and Statistics
- Koordynator przedmiotu:
- Wojciech MATYSIAK
- Status przedmiotu:
- Obowiązkowy
- Poziom kształcenia:
- Studia I stopnia
- Program:
- Computer Science
- Grupa przedmiotów:
- Technical Courses
- Kod przedmiotu:
- EPRST
- Semestr nominalny:
- 4 / rok ak. 2015/2016
- Liczba punktów ECTS:
- 6
- Liczba godzin pracy studenta związanych z osiągnięciem efektów uczenia się:
- -attendance in lectures: 15x2=30h
-preparation for the attendance in lectures: 15h
- preparation for the attendance in tutorials: 15h
-attendance in tutorials: 15x2=30h
-preparation for the midterm exam: 20h
-preparation for the final exam: 20h
Together: 130 hours
- Liczba punktów ECTS na zajęciach wymagających bezpośredniego udziału nauczycieli akademickich:
- 3
- Język prowadzenia zajęć:
- angielski
- Liczba punktów ECTS, którą student uzyskuje w ramach zajęć o charakterze praktycznym:
- 3
- Formy zajęć i ich wymiar w semestrze:
-
- Wykład30h
- Ćwiczenia30h
- Laboratorium0h
- Projekt0h
- Lekcje komputerowe0h
- Wymagania wstępne:
- Fluency in English (in particular, good knowledge of mathematical terms in English); sound knowledge of mathematics (Calculus and Linear Algebra) that is taught during previous semesters
- Limit liczby studentów:
- 30
- Cel przedmiotu:
- To provide students with basic knowledge of probability theory and its practical applications
- Treści kształcenia:
- 1. Probability space; classical and geometric probability
2. Conditional probability; Bayes theorem.
3. One-dimensional random variables.
4. Discrete and continuous probability distributions. Examples of important probability distributions on R.
5. Functions of random variables.
6. Moments of one-dimensional random variables.
7. Random vectors; their joint and marginal distributions.
8. Independence of random variables. Some important multidimensional probability distributions.
9. Functions of random vectors.
10. Functions of random vectors - continued.
11. Some important characteristics of random vectors (covariance, correlation coefficient, covariance matrix).
12. Limit theorems.
13. Conditional distributions.
14. Conditional distributions - continued.
15. Some basic practical applications of probability theory (elements of statistics).
- Metody oceny:
- Midterm exam - a (written) test of problem-solving skills,
based on the problems similar to the ones discussed during the tuturials, held in the middle of semester. Final exam (written) - a test of problem-solving skills.
- Egzamin:
- tak
- Literatura:
- 1. V.K. Rohatgi An Introduction to Probability Theory and Mathematical Statistics Wiley, NY, 1976
2. M.Fisz Probability Theory and Mathematical Statistics Wiley NY, 1963
3. R. Durrett Probability, Theory and Examples Wadsworth& Brooks/Cole, Pacific Grove, 1991
- Witryna www przedmiotu:
- www.mini.pw.edu.pl/~matysiak
- Uwagi:
- Problem sets, some examples of exams, a formula sheet are provided for students via the course homepage.
Efekty uczenia się
Profil ogólnoakademicki - wiedza
- Efekt EPRST_W01
- knows basic definitions and theorems of probability theory, understands the role of assumptions in the theorems, knows basic examples and counterexamples
Weryfikacja: midterm exam, final exam
Powiązane efekty kierunkowe:
K_W01
Powiązane efekty obszarowe:
T1A_W01, T1A_W02, T1A_W03, T1A_W07
- Efekt EPRST_W02
- has some basic knowledge about probability distributions, their properties and methods of their description
Weryfikacja: midterm exam, final exam
Powiązane efekty kierunkowe:
K_W01
Powiązane efekty obszarowe:
T1A_W01, T1A_W02, T1A_W03, T1A_W07
- Efekt EPRST_W03
- understands the notion of independence and knows some basic methods of examining dependence, knows the notions of joint and marginal distributions, knows basic versions of most important limit theorems of probability
Weryfikacja: midterm exam, final exam
Powiązane efekty kierunkowe:
K_W01
Powiązane efekty obszarowe:
T1A_W01, T1A_W02, T1A_W03, T1A_W07
Profil ogólnoakademicki - umiejętności
- Efekt EPRST_U01
- is able to use the notion of probability distibution of a random variable and of a random vector; is able to find (in some simple situations) distributions of random variables and random vectors
Weryfikacja: midterm exam, final exam
Powiązane efekty kierunkowe:
K_U01, K_U02, K_U05, K_U08
Powiązane efekty obszarowe:
T1A_U01, T1A_U02, T1A_U05, T1A_U08, T1A_U09
- Efekt EPRST_U02
- is able to decide whether given random variables are independent, is able to compute and give interpretation of some basic measures of dependence
Weryfikacja: midterm exam, final exam
Powiązane efekty kierunkowe:
K_U01, K_U02, K_U05, K_U08
Powiązane efekty obszarowe:
T1A_U01, T1A_U02, T1A_U05, T1A_U08, T1A_U09
- Efekt EPRST_U03
- is able to use - on a basic level - most important limit theorems of probability (laws of large numbers, Central Limit Theorem)
Weryfikacja: midterm exam, final exam
Powiązane efekty kierunkowe:
K_U01, K_U02, K_U05, K_U08
Powiązane efekty obszarowe:
T1A_U01, T1A_U02, T1A_U05, T1A_U08, T1A_U09
Profil ogólnoakademicki - kompetencje społeczne
- Efekt EPRST_K01
- understand the need of life-long learning process; is able to inspire and organize learning processes of other people
Weryfikacja: midterm exam, final exam
Powiązane efekty kierunkowe:
K_K01
Powiązane efekty obszarowe:
T1A_K01
- Efekt EPRST_K02
- is able to cooperate and worj in groups
Weryfikacja: midterm exam, final exam
Powiązane efekty kierunkowe:
K_K04
Powiązane efekty obszarowe:
T1A_K03, T1A_K04