EMM

Elementy Modelowania Matematycznego

SEMESTR: I

POZIOM: magisterskie

STRESZCZENIE

Celem wykładu Elementy Modelowania Matematycznego (EMM) jest zapoznanie uczestników z podstawowymi pojęciami, intuicjami oraz prostymi technikami modelowania danych, w stopniu wystarczającym do praktycznego ich wykorzystania. Program wykładu obejmuje takie przykładowe techniki, jak regresja i dyskryminacja liniowa, modele Bayesa, modele Markova, modele kolejkowe, programowanie liniowe, budowa modeli danych w postaci drzew i reguł decyzyjnych, testowanie hipotez statystycznych, modelowanie metodami teorii gier. Przedstawione zostaną zalety, możliwości i ograniczenia poszczególnych metod.

LITERATURA PODSTAWOWA:

• J. Koronacki, J. Mielniczuk. Statystyka dla studentów kierunków technicznych i przyrodniczych. WNT, Warszawa 2001.
• P. Cichosz. Systemy uczące się. WNT, Warszawa 2000
• A. Webb. Statistical Pattern Recognition. Wiley, 2002
• J. Jakubowski, R. Sztencel. Wstęp do teorii prawdopodobieństwa. SCRIPT, Warszawa 2001
• M. Sysło, N. Deo, J. Kowalik. Algorytmy optymalizacji dyskretnej. PWN, Warszawa 1999

WYMAGANE PRZEDMIOTY POPRZEDZAJĄCE:

• algebra;
• analiza matematyczna;

ZASADY ZALICZENIA PRZEDMIOTU:

• dwa kolokwia zaliczeniowe (zaliczenia dla 50% +1 pkt)
• egzamin