mislo

Fakulteta za računalništvo in informatiko · Univerza v Ljubljani

Načela negotovosti

Za predmet Načela negotovosti še ni zapiskov.

Imaš svoje zapiske? Objavi jih: ceno določiš ti, z naročnino ti ostane cela, DDV se doda kupcu.

Objavi zapiske

Čakaš na zapiske? Prijavi se in povej. Ko jih kdo objavi, dobiš sporočilo.

Želim zapiske

Kaj lahko narediš že danes

Naloži svoje gradivo za predmet Načela negotovosti: Mai ga prebere in ti iz njega naredi kartice, kviz in razlago, ko ti kaj ni jasno. Če zapiske kasneje objaviš, jih prodajaš tukaj.

Naloži svoje gradivo

Učni načrt

Podatki so iz učnega načrta, ki ga objavlja Fakulteta za računalništvo in informatiko. Prebrano 7. 9. 2026. Poglej izvirnik

6 kreditnih točk

Obveznosti v urah

  • Predavanja45 ur
  • Vaje30 ur
  • Samostojno delo105 ur

Vsebina

  1. Data. Povzemanje podatkov. Vizualizacija podatkov.
  2. Temeljna težava pri analizi podatkov: negotovost v našem razumevanju procesa, ki generira podatke.
  3. Probability. Aksiomatski, bayesovski in klasičen (frekventistični) pogled na verjetnost. Skupne, robne in pogojne gostote. Bayesov izrek.
  4. Porazdelitve. Standardne porazdelitve. Porazdelitev kot orodje za izražanje verjetnostnega mnenja.
  5. Porazdelitev kot generator podatkov.
  6. Fundamental statistical techniques. Metode
  7. Monte Carlo. Metoda bootstrap. Maksimiziranje verjetja. Bayesovsko sklepanje.
  8. Osnovne naloge statistike. Testiranje hipotez proti bayesovskem ocenjevanju parametrov.
  9. Multivariatna normalna porazdelitev. Kot linearna transformacija. Linearna regresija. PCA.

Ocenjevanje

Sprotno preverjanje (domače naloge) 50 %, Končno preverjanje (pisni izpit ali ustni 50 %

Literatura

  • Hoff, P. D. (2009). A first course in Bayesian statistical methods. Springer Science & Business Media.
  • Kadane, J. B. (2011). Principles of uncertainty. CRC Press.
  • Kruschke, J. (2014). Doing Bayesian data analysis: A tutorial with R, JAGS, and Stan. Academic Press.
  • Gelman, A., Carlin, J. B., Stern, H. S., Dunson, D. B., Vehtari, A., & Rubin, D. B. (2013). Bayesian data analysis. CRC press.

Kako deluje

  1. Zapiske kupiš enkrat in ostanejo tvoji.
  2. V aplikaciji iz njih dobiš kartice, kvize in Mai, ki pozna gradivo.
  3. Ceno določi avtor. Prodajalec je Mislo AI, račun dobiš od nas.