Probability theory 1000-M1RPRz

(in Polish) 30 godzin - wykład 120 godz - praca własna, bieżące przygotowanie do zajęć, studiowanie literatury 20 godz - praca własna, przygotowanie do egzaminu RAZEM 170 godzin 6 pkt. ECTS

(in Polish) W1) Rozumie potrzebę korzystania z narzędzi probabilistycznych w zastosowaniach matematyki (K_W01). W2) Zna model matematyczny przestrzeni probababilistycznej oraz klasyczną definicję prawdopodobieństwa (K_W03, K_W09). W3) Zna pojęcie zmiennej losowej oraz najważniejsze prawa wielkich liczb i twierdzenia graniczne (K_W04, K_W09). W4) Ma podstawową wiedzę o twierdzeniach rachunku prawdopodobieństwa (K_W02, K_W04) i ich zastosowaniach (K_W05, K_W09).

(in Polish) U1) Potrafi podać model matematyczny przestrzeni probabilistycznej dla prostych eksperymentów losowych (K_U01, K_U30). U2) Stosuje w praktyce twierdzenia rachunku prawdopodobieństwa związane z pojęciem rozkładu warunkowego (K_U01, K_U32). U3) Potrafi wymienić podstawowe rozkłady dyskretne i ciągłe i podać ich zastosowania (K_U11)). U4) Potrafi wykorzystać prawa wielkich liczb i twierdzenia graniczne do szacowania prawdopodobieństw i parametrów rozkładów (K_U33).

(in Polish) K1) Myśli analitycznie, potrafi precyzyjnie określić problem oraz podać metody prowadzące do jego rozwiązania. Potrafi przeprowadzić rozumowanie posługując się zasadami logiki (K_K01). K2) Rozumie potrzebę prezentowania problemów i ich rozwiązań w sposób zrozumiały dla innych osób, również laików (K_K04).

(in Polish) wykład o tradycyjnym charakterze

- display

- informative (conventional) lecture

compulsory course

(in Polish) analiza matematyczna I, analiza matematyczna II, rachunek prawdopodobieństwa z semestru letniego.

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

• Description of 1000-M1RPRz in USOSweb