Zawartość:

• Organizacja
• Wykłady

Organizacja

Tryb prowadzenia zajęć jest zgodny z harmonogramem zjazdów. Tryb prowadzenia zarówno wykładu jak i ćwiczeń może się zmieniać dlatego proszę na bieżąco monitorować harmonogram przesłany przez organizatorów.

• prawdopodobieństwo w podejściu aksjomatycznym
• właściwości prawdopodobieństwa
• interpretacje prawdopodobieństwa
• zmienne losowe
• rozkłady prawdopodobieństwa
• wielowymiarowe zmienne losowe
• zmiana zmiennych losowych
• estymacja punktowa, przedziałowa
• procesy stochastyczne
• łańcuchy Markova
• rodzaje łańcuchów Markova
• stany stacjonarne
• procesy liczące
• procesy kolejkowe

Na ocenę z wykładu końcową składać się będą:

• kolokwium końcowe (50% oceny)
• ocena z ćwiczeń (50% oceny)

Kolokwium z zagadnień związanych z wykładem zostanie przeprowadzone podczas ostatnich ćwiczeń, będzie ono miało wpływ jedynie na ocenę z wykładu.

Wykłady

Podręczniki:

• Probability, Random Processes, and Statistical Analysis Hisashi Kobayashi, Brian L. Mark, William Turin
• Probability and Statistics for Computer Scientists Michael Baron
• Probability Theory: The Logic of Science E. T. Jaynes (Author), G. Larry Bretthorst (Editor)
  • są równiez dostępne nagrania wykładów powiązane z tą książką

Popularne:

• Thinking, Fast and Slow Daniel Kahneman
• Bernoulies Fallacy Aubrey Clayton

• Instrukcją instalacji programu Mathematica (aka WolframNB).
  • UWAGA wszędzie gdzie to konieczne należy wpisywać uniwersytecki adres e-mail. Licencją objęty jest uniwersytet a e-mail stanowi metodę weryfikacji, że jesteście państwo studentami uczelni. Informacja o aktywacji studenckich kont pocztowych dostępna jest tutaj w zakładce “Aktywacja kont pocztowych dla studentów i doktorantów”.

Błędy, sugestie, uwagi proszę zgłaszać na adres email kacper.topolnicki@uj.edu.pl. Dziękuję!

1. Aksjomaty Kolmogorova, prawdopodobieństwo subiektywne:
   1. teoria: nagranie, notatki
2. Prawo Bayesa, problem urny:
   1. teoria: nagranie, notatki
   2. praktyczna implementacja w języku Julia: nagranie, program
3. Problem Montiego Halla:
   1. teoria: nagranie, notatki
   2. praktyczna implementacja w języku python: nagranie, program
4. Zmienne losowe:
   1. teoria: nagranie, notatki
5. Centralne twierdzenie graniczne, rozkład normalny, rozkład Cauchiego:
   1. praktyczny przykład w Wolfram Language: nagranie, notebook
   2. teoria: nagranie, notatki
6. Zmiana zmiennych losowych:
   1. praktyczny przykład w Wolfram Language: nagranie, notebook
   2. teoria: nagranie, notatki
7. YouTube:
   1. 3Blue1Brown, twierdzenie Bayesa 1
   2. 3Blue1Brown, twierdzenie Bayesa 2
   3. Veritasium, problemy 1
   4. Veritasium, problemy 2