Почетна

Информације о предмету

Спецификација предмета
Назив предмета Вероватноћа и статистика
Акроним СИ2ВС
Студијски програм Софтверско инжењерство
Модул
Тип студија основне академске студије
Наставник (за предавања) проф. др Милан Меркле
Наставник/сарадник (за вежбе) доц. др Бојана Михаиловић
Наставник/сарадник (за ДОН) доц. др Бојана Михаиловић
Број ЕСПБ 6 Статус предмета изборни
Услов Положени предмети Математика 1 и Математика 2
Циљ предмета Упознавање студената са дискретним и непрекидним стохастичким моделима и њиховим применама, посебно у рачунарству.
Исход предмета Студент ће бити упознат са основним и средње сложеним дискретним и непрекидним стохастичким моделима и применама, посебно у рачунарству. Биће оспособљен да препозна изучаване моделе у реалним проблемима, као и да примени научене поступке и методе у моделирању.
Садржај предмета
Садржај теоријске наставе Комбинаторни модели. Условна вероватноћа и независност. Бајесова формула и примене. Случајне променљиве, случајни вектори. Информација и ентропија. Закони великих бројева. Карактеристичне функције. Централна гранична теорема. Тестирање параметарских и непараметарских хипотеза. Условне расподеле и линеарна регресија. Генератори случајних бројева, тестирање случајности. Увод у Монте Карло методе.
Садржај практичне наставе Рачунске вежбе, решавање задатака. Израда пројектног задатка са презентацијом (по тимовима).
Литература
1Милан 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
Број часова активне наставе недељно током семестра/триместра/године
Предавања Вежбе ДОН Студијски и истраживачки рад Остали часови
2 2 1
Методе извођења наставе 30 часа предавања + 30 часа вежби на табли са решавањем задатака + 15 часова дискусије у вези са домаћим задацима у току семестра. Предвиђено је 60 часова самосталног учења и вежбања, од чега 2 часа недељно у току семестра и 30 часова припреме за колоквијум и завршни испит.
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