Навигација

13Д081СМ - Стохастички модели

Спецификација предмета
НазивСтохастички модели
Акроним13Д081СМ
Студијски програмЕлектротехника и рачунарство
Модул
Тип студијадокторске академске студије
Наставник (предавач)
Наставник/сарадник (вежбе)
    Наставник/сарадник (ДОН)
      Број ЕСПБ9.0Статус предметаизборни
      Условљност другим предметимаМатематика на нивоу обавезних предмета на ЕТФ-у. Вероватноћа и статистика на нивоу једносеместралног предмета (могућа је допуна предуслова).
      Циљеви изучавања предметаСтудент ће бити оспособљен да без већих тешкоћа може да прати литературу у којој се користе стохастички модели разних врста, као и да примени стечена знања на прављење модела и на његово тестирање помоћу расположивих података.
      Исходи учења (стечена знања)Предмет треба да студента оспособи за рад у једној ужој области која је у функцији студентовог коначног циља-докторске дисертације. Студент треба да се упозна са неким од бројних модела из ове области, и да научи да користи апарат стохастичког моделирања.
      Садржај предмета
      Садржај теоријске наставеУсловне расподеле, предикција. Линеарна регресија. Логистичка регресија и класификација. Монте Карло методи. Случајни процеси. Пуасонов процес. Брауново кретање. Наставак (А или Б) А: Мартингали и стохастичке диференцијалне једначине. Б: Робусни методи за високо-димензионалне податаке.
      Садржај практичне наставеИзрада семестралног рада на задату тему
      Литература
      1. Милан Меркле: Вероватноћа и статистика за инжењере и студенте технике, 4. измењено и допуњено издање, Академска мисао 2016.
      2. Ј. Мichael 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.
      Број часова активне наставе недељно током семестра/триместра/године
      ПредавањаВежбеДОНСтудијски и истраживачки радОстали часови
      6
      Методе извођења наставеКласична настава, менторска настава.
      Оцена знања (максимални број поена 100)
      Предиспитне обавезеПоенаЗавршни испитПоена
      Активности у току предавања0Писмени испит40
      Практична настава30Усмени испит
      Пројекти
      Колоквијуми0
      Семинари30