Přeskočit obsah

Přednášky

1. přednáška 16.2.2026

Organizační poznámky, úvod. Jednoduchý pravděpodobnostní algoritmus (testování součinu polynomů). Definice, motivace. Věta o základních vlastnostech. Podmíněná pravděpodobnost.

Video O podmíněné pravděpodobnosti

2. přednáška 23.2.2026

Příklady pravděpodobnostních prostorů. Pravidlo pro výpočet pomocí zřetězení podmíněné pravděpodobnosti. Věta o úplné pravděpodobnosti s příklady užití (Gambler's ruin). Bayesova věta.

Video

3. přednáška 2.3.2026

Nezávislost jevů. Diskrétní náhodné veličiny: popis pomocí pravděpodobnostni funkce. Příklady diskrétních rozdělení: Bernoulliho, geometrické, binomické, Poissonovo, zmínka o hypergeometrickém. Poissonovo paradigma. Distribuční funkce. Ilustrace samplování náhodných veličin.

Video

4. přednáška 9.3.2026

Střední hodnota: motivace, definice. Střední hodnota (diskrétní náhodné veličiny): hodnoty pro Bernoulliho, geometrické, binomické a Poissonovo rozdělení. Alternativní definice pro diskrétní pravděpodobnostní prostor. Vlastnosti střední hodnoty (linearita). Aplikace střední hodnoty: analýza quicksortu.

Video Analýza quicksortu

5. přednáška 16.3.2026

Podmíněná střední hodnota, věta o celkové střední hodnotě. Alternativní vzorec střední hodnoty pomocí survival funkce, aplikace na geometrické rozdělení. Rozptyl a jeho vlastnosti. Výpočty pro Bernoulliho rozdělení, trochu pro Binomické. Náhodný vektor: sdružená pravděpodobnostní funkce a její vztah s funkcemi marginálními. Nezávislost náhodných veličin.

Prvních asi 20 minut videa je beze zvuku, omlouvám se. (Můžete případně zkusit loňské video.)

Video Dvě rozdělení

6. přednáška 23.3.2026

PLAN: Rozdělení libovolné funkce dvou náhodných veličin. Příklad náhodných vektorů: multinomické rozdělení. PNS pro funkci náhodného vektoru. Střední hodnota součtu n.v., součinu nezávislých n.v. Kovariance a její vlastnosti. Korelace vs kauzalita. Rozptyl součtu náhodných veličin.

Spojité náhodné veličiny -- distribuční funkce, hustota, příklady.

Korelace vs kauzalita Loňské video -- bohužel s rušivými zvuky v části přednášky