Probability theory 1000-M1RPRn

(in Polish) 30 godz. - wykład 30 godz. - ćwiczenia 50 godz. - praca własna - bieżące przygotowanie do zajęć, studiowanie literatury 40 godz. - praca własna - przygotowanie do zaliczenia ćwiczeń i egzaminu RAZEM: 150 godz. 6 pkt. ECTS

(in Polish) Po ukończeniu kursu student: - zna podstawowe wzory kombinatoryczne, zna pojęcie przestrzeni probabilistycznej oraz klasyczną definicję prawdopodobieństwa, posiada podstawową wiedzę o twierdzeniach elementarnego rachunku prawdopodobieństwa i ich zastosowaniach (K_W06, s1) - zna pojęcie zmiennej losowej i jej rozkładu (K_W06, s1) - zna najważniejsze prawa wielkich liczb i centralne twierdzenie graniczne dla niezależnych zmiennych o jednakowym rozkładzie (K_W02 s1, K_W06, s1)

(in Polish) Po ukończeniu kursu student: -potrafi zaproponować model matematyczny prostego eksperymentu losowego (K_U21) - umie stosować w praktyce podstawowe twierdzenia elementarnego rachunku prawdopodobieństwa, związane m. in. z pojęciem prawdopodobieństwa warunkowego i prób Bernoullego (K_U21) - potrafi wymienić podstawowe rozkłady dyskretne i ciągłe, umie wyznaczać wartość oczekiwaną i wariancję zmiennej losowej (K_U21, K_U22) -potrafi podać przykłady wykorzystania praw wielkich liczb i centralnego twierdzenia granicznego.

(in Polish) Student potrafi przekazać posiadaną wiedzę i umiejętności w formie pisemnej i ustnej (K_K02). Student rozumie potrzebę dalszego pogłębiania swojej wiedzy i umiejętności (K_K03)

(in Polish) Wykład tradycyjny. Ćwiczenia rachunkowe.

- informative (conventional) lecture

- classic problem-solving
- practical

compulsory course

(in Polish) Podstawowa znajomość analizy matematycznej (w zakresie Analizy matematycznej I).

Additional information (registration calendar, class conductors, localization and schedules of classes), might be available in the USOSweb system:

• Description of 1000-M1RPRn in USOSweb