StudijnÃ text [pdf] - E-learningovÃ© prvky pro podporu vÃ½uky ...

More documents

Recommendations

Info

Výklad Následuje vlastní výklad studované látky, zavedení nových pojmů, jejich vysvětlení, vše doprovázeno obrázky, tabulkami, řešenými příklady, odkazy na animace. Shrnutí pojmů 1.1. Na závěr kapitoly jsou zopakovány hlavní pojmy, které si v ní máte osvojit. Pokud některému z nich ještě nerozumíte, vraťte se k nim ještě jednou. Otázky 1.1. Pro ověření, ţe jste dobře a úplně látku kapitoly zvládli, máte k dispozici několik teoretických otázek. Úlohy k řešení 1.1. Protoţe většina teoretických pojmů tohoto předmětu má bezprostřední význam a vyuţití v databázové praxi, jsou Vám nakonec předkládány i praktické úlohy k řešení. V nich je hlavní význam předmětu a schopnost aplikovat čerstvě nabyté znalosti při řešení reálných situací hlavním cílem předmětu. KLÍČ K ŘEŠENÍ Výsledky zadaných příkladů i teoretických otázek výše jsou uvedeny v závěru učebnice v Klíči k řešení. Pouţívejte je aţ po vlastním vyřešení úloh, jen tak si samokontrolou ověříte, ţe jste obsah kapitoly skutečně úplně zvládli. Úspěšné a příjemné studium s touto učebnicí Vám přejí autoři výukového materiálu Radim Briš a Martina Litschmannová
1. Modely a modelování 1. MODELY A MODELOVÁNÍ Čas ke studiu: 0,5 hodiny Cíl: Po prostudování této kapitoly budete umět: charakterizovat model jako nástroj pro zobrazení skutečnosti popsat proces modelování provést klasifikaci základních modelů vysvětlit pojem matematický model vysvětlit pojmy: stochastický a deterministický model popsat různé přístupy k modelování, jako dedukce, indukce a retrodukce Výklad 1.1. Model Pojem model se vyskytuje v odborné literatuře velmi často. Teorie modelů a modelování nabyla v souvislosti s rozvojem kybernetiky značného metodologického významu a modely nacházejí uplatnění v nejrůznějších oborech. Termín model můţe být chápán různě a modely mohou slouţit odlišným cílům. Problematika modelování zahrnuje velké mnoţství různorodých otázek, takţe jsme nuceni omezit se jen na ty, které přímo nebo nepřímo aspoň částečně souvisí s pouţitím statistických metod. Různé názory na obecnou podstatu modelů, na jejich obsah, klasifikaci a především funkci netvoří ani zdaleka ucelenou teorii s přesně vymezenou a jednotnou terminologií. Konstrukce modelu a pravidla této konstrukce jsou vázána na řešení konkrétních úloh teoretického i praktického rázu, a je proto zřejmé, ţe při posuzování metodologických otázek je třeba k této skutečnosti přihlédnout. Při sledování jevů a procesů reálného světa si uvědomujeme, ţe je v naprosté většině případů nejsme schopni zcela vysvětlit. Jen velmi obtíţně postihujeme zákonitosti jejich vzniku a ještě hůře pronikáme do jejich vazeb a souvislostí. Modelování je tvůrčí lidská činnost spočívající v idealizaci a zjednodušení dějů reálného světa. Většina autorů se shoduje v tom, ţe model musíme chápat jako určitou formu zobrazení skutečnosti. Rozdíly jsou pouze v tom, jaká je modelována skutečnost, jaké jsou modelovací prostředky a k jakému účelu model slouţí. Slovo model má svůj původ ve stavitelství, kde označuje míru, podle níţ jsou vyjádřeny proporce stavby. Později dostal pojem model zásadně nový význam. Připouští se, ţe teorie nemusí být jen zobrazením skutečnosti její objektivní podobě, ale ţe můţe jít o její určitou idealizaci. Časté jsou případy, kdy je výhodnější operovat s modelem místo se skutečností z toho důvodu, ţe často ovládáme lépe pravidla modelovací techniky neţ pravidla nezachytitelné nebo přímo nepozorovatelné skutečnosti. Gnozeologická podstata modelování vyplývá ze zákonů přírody a z historicky vzniklé schopnosti abstrahovat shodné vlastnosti různých objektů. Díky souvislostem, které mezi objekty existují, můţeme nepřímo sledovat některé objekty prostřednictvím jiných objektů. Přes mnohoznačnost pojmu model jej můţeme charakterizovat jako zjednodušenou formu zobrazení podstatných rysů zkoumaného úseku reality. Model je sestaven podle určitých pravidel, která dovolují napodobovat 5
Page 1 and 2: Vysoká škola báňská - Technick
Page 3: POKYNY KE STUDIU STATISTIKA II. Pro
Page 7 and 8: 1. Modely a modelování zákonitos
Page 9 and 10: 1. Modely a modelování napozorova
Page 11 and 12: 2. Vybrané pravděpodobnostní mod
Page 25 and 26: 3. Funkce náhodné veličiny 3. FU
Page 27 and 28: 3. Funkce náhodné veličiny Husto
Page 29 and 30: 4. Základy teorie spolehlivosti 4.
Page 31 and 32: 4. Základy teorie spolehlivosti S
Page 33 and 34: 4. Základy teorie spolehlivosti Sh
Page 35 and 36: 4. Základy teorie spolehlivosti D
Page 37 and 38: 4. Základy teorie spolehlivosti Ú
Page 39 and 40: 4. Základy teorie spolehlivosti 3.
Page 41 and 42: 4. Základy teorie spolehlivosti
Page 43 and 44: 4. Základy teorie spolehlivosti Sh
Page 45 and 46: 5. Teorie odhadu Vydatný (eficien
Page 47 and 48: 5. Teorie odhadu a sdruţená husto
Page 49 and 50: 5. Teorie odhadu Rao-Blackwellova v
Page 51 and 52: 5. Teorie odhadu Nalezněte nejlep
Page 53 and 54: 5. Teorie odhadu je regulární pr
Page 55 and 56:
5. Teorie odhadu Věta: Nechť f(x,
Page 57 and 58:
5. Teorie odhadu M T ( x) f x
Page 59 and 60:
5. Teorie odhadu 5.5. Metoda moment
Page 61 and 62:
5. Teorie odhadu sledování byly z
Page 63 and 64:
5. Teorie odhadu optimality přech
Page 65 and 66:
6. Neúplná data 6. NEÚPLNÁ DATA
Page 67 and 68:
6. Neúplná data adb) Výsledkem e
Page 69 and 70:
6. Neúplná data E x X x . N
Page 71 and 72:
6. Neúplná data Řešený příkl
Page 73 and 74:
6. Neúplná data Podmínky optimal
Page 75 and 76:
6. Neúplná data Pak ln L n x; ;
Page 77 and 78:
6. Neúplná data ln L x; ,
Page 79 and 80:
7. Základy Bayesovy indukce 7. ZÁ
Page 81 and 82:
7. Základy Bayesovy indukce d 2 L
Page 83 and 84:
7. Základy Bayesovy indukce 7.4. A
Page 85 and 86:
7. Základy Bayesovy indukce Bayes
Page 87 and 88:
7. Základy Bayesovy indukce Potom
Page 89 and 90:
8. Náhodné procesy I 8. NÁHODNÉ
Page 91 and 92:
8. Náhodné procesy I 8.3. Markov
Page 93 and 94:
8. Náhodné procesy I 8.4. Příkl
Page 95 and 96:
8. Náhodné procesy I Díky vzáje
Page 97 and 98:
8. Náhodné procesy I j 1 j j
Page 99 and 100:
8. Náhodné procesy I V homogenní
Page 101 and 102:
8. Náhodné procesy I 2 Nechť Va
Page 103 and 104:
8. Náhodné procesy I Pravděpodob
Page 105 and 106:
8. Náhodné procesy I Z n P I z
Page 107 and 108:
9. Náhodné procesy II 9. NÁHODN
Page 109 and 110:
9. Náhodné procesy II Tento vztah
Page 111 and 112:
9. Náhodné procesy II Zapsáno v
Page 113 and 114:
9. Náhodné procesy II Zde je mati
Page 115 and 116:
9. Náhodné procesy II 3. reproduk
Page 117 and 118:
9. Náhodné procesy II Shrnutí ka
Page 119 and 120:
10. Dvoufaktorová analýza rozptyl
Page 121 and 122:
Page 123 and 124:
Page 125 and 126:
Page 127 and 128:
Page 129 and 130:
Page 131 and 132:
11. Logistická regrese a její uţ
Page 133 and 134:
Page 135 and 136:
Page 137 and 138:
Page 139 and 140:
Page 141 and 142:
Page 143 and 144:
Page 145 and 146:
Page 147 and 148:
LITERATURA LITERATURA [1] ANDĚL J.
Page 149:
OBSAH Úlohy k řešení 5.5. .....
show all

StudijnÃ­ text [pdf] - E-learningovÃ© prvky pro podporu vÃ½uky ...

Create successful ePaper yourself

Delete template?

Save as template?

StudijnÃ text [pdf] - E-learningovÃ© prvky pro podporu vÃ½uky ...