Navigacija

13D081SM - Stohastički modeli

Specifikacija predmeta
Naziv Stohastički modeli
Akronim 13D081SM
Studijski program Elektrotehnika i računarstvo
Modul
Tip studija doktorske akademske studije
Nastavnik (predavač)
Nastavnik/saradnik (vežbe)
    Nastavnik/saradnik (DON)
      Broj ESPB 9.0 Status predmeta izborni
      Uslovljnost drugim predmetima Matematika na nivou obaveznih predmeta na ETF-u. Verovatnoća i statistika na nivou jednosemestralnog predmeta (moguća je dopuna preduslova).
      Ciljevi izučavanja predmeta Student će biti osposobljen da bez većih teškoća može da prati literaturu u kojoj se koriste stohastički modeli raznih vrsta, kao i da primeni stečena znanja na pravljenje modela i na njegovo testiranje pomoću raspoloživih podataka.
      Ishodi učenja (stečena znanja) Predmet treba da studenta osposobi za rad u jednoj užoj oblasti koja je u funkciji studentovog konačnog cilja-doktorske disertacije. Student treba da se upozna sa nekim od brojnih modela iz ove oblasti, i da nauči da koristi aparat stohastičkog modeliranja.
      Sadržaj predmeta
      Sadržaj teorijske nastave Uslovne raspodele, predikcija. Linearna regresija. Logistička regresija i klasifikacija. Monte Karlo metodi. Slučajni procesi. Puasonov proces. Braunovo kretanje. Nastavak (A ili B) A: Martingali i stohastičke diferencijalne jednačine. B: Robusni metodi za visoko-dimenzionalne podatake.
      Sadržaj praktične nastave Izrada semestralnog rada na zadatu temu
      Literatura
      1. Milan Merkle: Verovatnoća i statistika za inženjere i studente tehnike, 4. izmenjeno i dopunjeno izdanje, Akademska misao 2016.
      2. J. Michael Steele: Stochastic Calculus and Financial Applications, Springer 2001
      3. Peter Guttorp: Stochastic Modelling of Scientific Data, Chapman&Hall, 1995.
      4. Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman: The elements of statistical learning- Data Mining, Inference and Prediction, Second edition, Springer 2017.
      Broj časova aktivne nastave nedeljno tokom semestra/trimestra/godine
      Predavanja Vežbe DON Studijski i istraživački rad Ostali časovi
      6
      Metode izvođenja nastave Klasična nastava, mentorska nastava.
      Ocena znanja (maksimalni broj poena 100)
      Predispitne obaveze Poena Završni ispit Poena
      Aktivnosti u toku predavanja 0 Pismeni ispit 40
      Praktična nastava 30 Usmeni ispit
      Projekti
      Kolokvijumi 0
      Seminari 30