Почетна

Информације о предмету

Спецификација предмета
Назив предмета Математичка статистика
Акроним МС1МАС
Студијски програм Електротехника и рачунарство
Модул модул Примењена математика
Тип студија мастер академске студије
Наставник (за предавања) проф. др Милан Меркле
Наставник/сарадник (за вежбе) доц. др Бојана Михаиловић
Наставник/сарадник (за ДОН)
Број ЕСПБ 6 Статус предмета изборни
Услов Вероватноћа и статистика на основним академским студијама најмање на нивоу једносеместралног предмета од 15 часова предавања недељно
Циљ предмета Ово је наставак предмета Вероватноћа и статистика са основних студија. Изучавају се принципи и методи математичке статистике као примењене науке, који се затим практично примењују у проблемима естимације, детекције, класификације и тестирања хипотеза, у оквирима класичне и Бајесовске теорије.
Исход предмета Студент ће бити оспособљен да користи методе Математичке статистике у областима оцењивања параметара и тестирања парметарских и непараметарских хипотеза применом класичне (фреквенционистичке) и Бајесовске парадигме, на основу узорка из расподеле или из случајног процеса.
Садржај предмета
Садржај теоријске наставе Кратак преглед теорије вероватноће. Функција веродостојности. Оцењивање параметара. Тестирање хипотеза. Монте Карло методи. Бајесовска теорија.
Садржај практичне наставе Вежбе-решавање примера и задатака. Практична примена софтверских алата у решавању примењених задатака.
Литература
1Милан Меркле, Математичка статистика -скрипта, Milan Merkle, Mathematical Statistics - unpublished manuscript
2Милан Меркле: Вероватноћа и статистика за инжењере и студенте технике, Академска Мисао Београд 2010, Milan Merkle: Probability and Statistics for engineers and students of engineering, Academic Mind, Belgrade 2010
3D.C. Montgomery, G.C. Runger, Applied statistics and probability for engineers, Wiley, 2010
Број часова активне наставе недељно током семестра/триместра/године
Предавања Вежбе ДОН Студијски и истраживачки рад Остали часови
3 1
Методе извођења наставе Класична настава, допуњена софтверским демонстрацијама. Презентације, групно или појединачно.
Оцена знања (максимални број поена 100)
Предиспитне обавезе Поена Завршни испит Поена
Активности у току предавања 0 Писмени испит 50
Практична настава 0 Усмени испит 0
Пројекти 20
Колоквијуми 30
Семинари 0