1.

Opakování

2.	Rozdělení spojitých náhodných veličin

2.1.	Hustota pravděpodobnosti

2.2.	Distribuční funkce

2.3.	Některá typická rozdělení spojitých náhodných veličin

2.3.1.

Rovnoměrné rozdělení

3.	Vznik náhodné veličiny s normálním rozdělením

3.1.	Hustota pravděpodobnosti a distribuční funkce normálního rozdělení

3.2.	Parametry normálního rozdělení

3.3.	Charakteristiky normálního rozdělení

3.4.	Normované normální rozdělení

3.5.	Důležité vlastnosti

3.6.

Úlohy

4.	Náhodný výběr a výběrový průměr

4.1.	Náhodný výběr

4.2.	Výběrový průměr jako náhodná veličina

4.3.

Příklady

5.	Statistický odhad

5.1.	Bodový odhad

5.1.1.

Kritéria bodového odhadu

5.2.	Intervalový odhad

5.3.	Studentovo t-rozdělení

6.	Testování hypotéz

6.1.	Některé testy parametrických hypotéz

6.1.1.

Test hypotézy o průměru

6.1.2.

Test o dvou středních hodnotách z nezávislých výběrů

7.	Měření statistických závislostí

7.1.	Statistická závislost

7.2.	Průběh a intenzita

7.3.	Měření síly závislosti, index korelace

7.4.	Koeficient korelace

7.4.1.

Vlastnosti

7.5.	Marginální (okrajové) rozdělení

8.	Základy regresní analýzy

8.1.	Vyrovnávací přímka

8.2.	Výhody metody nejmenších čtverců pro vyrovnávací přímku

8.3.	Nejjednodušší nelineární regrese

8.4.	Regresní křivka

9.	Časové řady

9.1.

Rozdělení

9.2.	Elementární charakteristiky

9.3.	Klasický model časové řady

9.4.	Trendová složka

9.5.	Sezónní očišťování

10.	Klouzavé průměry

11.	Časové řady

11.1.

Využití klouzavých průměrů

"PŘEDNÁŠKA S1
Opakování:
V závěru kurzu jsme se zabývali rozdělením diskrétní náhodné veličiny. Bylo charakterizováno pravděpodobnostní funkcí a distribuční funkcí.
Například při hodu třemi kostkami náhodná veličina „padne šestka“ jsou pravděpodobnostní
funkce
[vzorce] „nepadne žádná šestka“
[vzorce]„padne právě jedna šestka“
[vzorce]„padnou právě dvě šestky“
[vzorce]„padnou právě tři šestky“

Poznámka1:
Z přednášek Pravděpodobnost a statistika víme, že se jedná o úplné Binomické rozdělení a
proto součet všech pravděpodobností je jedna.

Poznámka 2:
Diskrétní náhodná veličina je definována počtem výskytů daného jevu.
Distribuční funkce

[vzorce]

Rozdělení spojitých náhodných veličin.
Spojitá náhodná veličina může v určitém intervalu nabývat jakékoliv hodnoty. Například výška člověka může být jakákoliv hodnota v intervalu 100 – 250 cm. V tomto intervalu je nekonečně, mnoho hodnot a proto P(X=x) = 0. Musíme proto k spojitým náhodným veličinám přistupovat odlišně než k diskrétním náhodným veličinám.
Rozdělení spojitých náhodných veličin je charakterizováno frekvenční funkcí tzv. hustotou pravděpodobnosti a distribuční funkcí.

Hustota pravděpodobnosti.
Hustota pravděpodobnosti je funkce y = f(x) (někdy se uvádí y = h(x)), pro jejíž graf platí, že
obsah mezi osou x a grafem této funkce je 1. Matematicky f (x)dx = 1.


[graf]


Distribuční funkce
Základní formou popisu zákona rozdělení je distribuční funkce. Distribuční funkce udává pravděpodobnost, že náhodná veličina X nabude hodnoty menší nebo rovné než právě zvolené
x. Distribuční funkci značíme F (x) a definujeme jako


[vzorec]


Každá distribuční funkce F(x) má tyto základní vlastnosti:


[vzorce]"

Práce je ve formátu Acrobat Reader (*.pdf). Obsahuje množství grafů, schémat, vzorců a tabulek, rozsah čistého textu je cca 25 stran. Klíčové pojmy jsou barevně a tučně zvýrazněny.