Sylabus:

1. Náhodné pokusy, náhodné jevy, relativní četnost a pravděpodobnost náhodných jevů, stanovení pravděpodobnosti náhodných jevů, nezávislost náhodných jevů.
2. Podmíněná pravděpodobnost, věta o úplné pravděpodobnosti, Bayesova věta.
3. Náhodná veličina, rozdělení pravděpodobnosti náhodné veličiny, distribuční funkce, pravděpodobnostní funkce a hustota pravděpodobnosti.
4. Číselné charakteristiky náhodné veličiny, střední hodnota, rozptyl, směrodatná odchylka, kvantily (kvartily, percentily), nezávislost a korelace náhodných veličin, korelační koeficient.
5. Základní typy diskrétních a spojitých rozdělení pravděpodobnosti, zvláště normální rozdělení, tabulky kvantilů rozdělení a práce s nimi.
6. Statistická data, náhodný výběr, základní soubor, výběrové charakteristiky (výběrový průměr, setříděný výběr, histogram, výběrový rozptyl a směrodatná odchylka), setříděná data, histogram.
7. Odhady neznámých parametrů rozdělení, intervaly spolehlivosti pro střední hodnoty a rozptyly.
8. Základy testování statistických hypotéz, nulová a alternativní hypotéza, testovací kritérium, chyby při testování hypotéz, hladina významnosti testu, p-hodnota, testy o parametru normálního rozdělení.
9. Testy hypotéz o rovnosti parametrů normálního rozdělení ve dvou náhodných výběrech.
10. Hodnocení vzájemných závislostí náhodných veličin: test nezávislosti náhodných veličin.
11. Ověřování hypotetického rozdělení náhodné veličiny, speciálně normálního, test dobré shody.
12. Základy zpracování kvalitativních (nekvantitativních) dat, test nezávislosti dvou veličin, kontingenční tabulky.
13. Základy regresní analýzy, model lineární regrese, odhady parametrů regresní křivky a jejich intervalů spolehlivosti.
14. Doplňky a shrnutí statistických metod, ev. rezerva pro odpadlé přednášky.