3969672836

kwadratów. Testowanie hipotez statystycznych. Elementy teorii testów. Testy parametryczne: Studenta, x²- Fishera. Testy nieparametryczne, test X² dobroci dopasowania. Analiza wariancji: Podstawy analizy wariancji. Klasyfikacja jednokrotna. Klasyfikacja wielokrotna. Porównywanie prób losowych. Regresja liniowa: Estymacja parametrów regresji linowej. Przedziały ufności i weryfikacja hipotez. Metoda Monte Carlo. Generatory' liczb losowych, generowanie rozkładów prawdopodobieństwa. Symulacja procesów' stochastycznych.

Literatura:

Z. Hellwig, Elementy rachunku prawdopodobieństwa i statystyki matematycznej, PWN. Warszawa 1998 W. Krysicki, J. Bartos, Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna w zadaniach, PWN, Warszawa 1994 S. Brandt, Analiza danych, PWN. Warszawa 1998

11.3- 2F-B10-MN-I1

11.3- 2F-B10-MN-I2 Metody numeryczne

wykład 30 godz., konw. 30 godz. (semestr 3) + lab. 30 godz. (semestr 4) Forma zaliczenia: Zaliczenie ćwiczeń i laboratorium.

Cel kształcenia:    Zapoznanie z komputerowymi technikami

obliczeniowymi wykorzystywanymi do rozwiązywania zagadnień matematycznych.

Treści kształcenia: Definicje, zastosow'ania i przegląd oprogramowania. Metody deterministyczne i stochastyczne. Rozwiązywanie układów równań liniowych: metoda eliminacji Gaussa i metody iteracyjne. Iteracyjne metody rozwiązywania układów równań nieliniowych. Wyznaczanie zer metodami iteracyjnymi. Aproksymacja wielomianowa. Aproksymacja trygonometryczna. Funkcje gięte. Interpolacja i wzór interpolacyjny Lagrange’a. Ekstrapolacja. Obliczanie całek oznaczonych. Różniczkowanie numeryczne i przybliżenie pochodnych za pomocą ilorazów różnicowych. Metody różnicowe rozwiązywania równań różniczkowych zwyczajnych. Metody typu predyktor-korektor. Metody Runge-Kutty'. Metoda Galerkina. Numeryczne uwarunkowanie problemu obliczeniowego: stabilność, zbieżność i zgodność. Metody poszukiwania minimum w zadanym kierunku: metoda ekspansji, złotego podziału i aproksymacji kwadratowej. Metody optymalizacji bezgradientowe