[01PRA1] Pravděpodobnost a matematická statistika 1
Hodnotící studenti
- Počet hodnotících: 4 / 11
- Procento hodnotících: 36 %
Nedostatek hodnocení. Statistika nemusí být relevantní.
Průchodnost předmětu
- Zapsaných na předmět: 11 studentů.
- Ukončilo předmět: 9 studentů.
- Průchodnost: 81 %
-
N : Obecné poznámky k předmětu jako celku. [4]
-
Látky bylo hodně, ale dalo se tomu porozumět. Vyplatí se věnovat trochu času úkolům (dobrovolným), které se pak mohou objevit u zkoušky. Předmět byl veden jako 2 přednášky + jedno cvičení, ale fakticky šlo spíše o tři přednášky s občasným věnováním se příkladům. Oceňuji, že statistika, která se brala poslední 4 přednášky, se zkouší až v letním semestru.studijní průměr: (1.5, 2.0>; studijní obor: Matematické inženýrství; role předmětu: PO
-
Předmět překonal má očekávání v pozitivním slova smyslu.studijní průměr: (1.5, 2.0>; studijní obor: Matematické inženýrství; role předmětu: PO
-
Příjemná matematika v praxi, uteklo to jako voda.studijní průměr: <1.0, 1.5>; studijní obor: Matematické inženýrství; role předmětu: PO
-
Přednášky mě nebavili, nevím, jestli je to předmětem, nebo přednášejícím.studijní průměr: (1.5, 2.0>; studijní obor: Matematické inženýrství; role předmětu: PO
-
N :
Oznámkujte předmět [4]
Průměr odpovědi: 1.75
1 : |
|
2 : |
|
3 : |
|
4 : |
|
5 : |
|
Odpovědi
- 1 : 50 % [2]: 1 (výborně)
- 2 : 25 % [1]: 2
- 3 : 25 % [1]: 3
- 4 : 0 % [0]: 4
- 5 : 0 % [0]: 5
N :
Odpovídala náročnost předmětu počtu získaných kreditů? [4]
Průměr odpovědi: 1.00
1 : |
|
2 : |
|
3 : |
|
4 : |
|
Odpovědi
- 1 : 25 % [1]: nevyjádřeno
- 2 : 75 % [3]: ano
- 3 : 0 % [0]: Ne, kreditová dotace byla příliš nízká
- 4 : 0 % [0]: Ne, kreditová dotace byla příliš vysoká
Kůs Václav Ing. Ph.D. : 2017-03-24 11:22:15
Je zde věčné dilema: Více příkladů znamená méně důkazů a rychlejší, a tím nejspíše pro studenty náročnější, postup NUTNÉ teorie (viz dále). Pak ale zase někteří studenti do hodnocení napíšou, že by se mělo precizněji dělat více důkazů:-) Bohužel, hodinová dotace předmětu není nafukovací. Druhým problémem je, že jeden student je spíše zaměřen prakticky a ten by rád víc příkladů a jiný student miluje teorii a ten naopak bazíruje na co nejvíce důkazech, je tedy nutný rozumný kompromis.
Můj názor je tento: Jde o základní úvodní předmět PRA, z kterého vychází celá praktická STATISTIKA a na který navazuje bezpočet velmi prakticky orientovaných dalších předmětů ve vyšších ročnících, jako je např. Regresní analýza, Bayesovské principy rozhodování ve statistice, Spolehlivost a klinické experimenty, Modelování extremálních událostí, Pravděpodobnostní modely umělé inteligence, částečně i Finanční matematika, a mnoho dalších. Tedy v PRA1 by měl být nutně obsažen silný teoretický základ PRA, protože pak téměř všechny navazující predměty realizují de fakto 'Aplikace' a 'Cviceni' k PRA z různých oborů zpracování statistických dat.