Mathematical modeling of systems

2017L

Kod przedmiotu2317S2-MMoF
Punkty ECTS 4,5
Typ zajęć Wykład
Ćwiczenia
Przedmioty wprowadzająceAnaliza matematyczna , Algebra liniowa z geometrią analityczną, Metody probabilistyczne i statystyka
Wymagania wstępne Podstawowy zakres wiedzy z przedmiotów wprowadzających
Opis ćwiczeńTreści realizuje przy wsparciu arkusza kalkulacyjnego. Podstawowe pojęcia statystyki. Rozkład normalny – model rozkładu typowej populacji. Reguła 3 sigma. Hipotezy statystyczne, testy zgodności. Wyznaczanie prostej regresji. Modele regresji sprowadzalne do postaci liniowej. Wyznaczanie trendu. Prognozowanie na podstawie modelu trendu. Wyznaczanie modelu regresji wielowymiarowej. Zadania optymalizacyjne – zastosowanie Solvera. Gry dwuosobowe z sumą 0. Gry z naturą. Systemy decyzyjne – budowanie drzew decyzyjnych. Reguły wnioskowania. Wyznaczanie modeli wynikowych eksploracji danych: asocjacje, wzorce sekwencji, klasyfikacja, grupowanie.
Opis wykładówWprowadzenie w problematykę modelowania matematycznego, między innymi: Paradygmat podejścia systemowego i ogólny schemat modelowania systemów. Modelowanie matematyczne. Ocena modelu. Identyfikacja modelu. Statystyka i eksploracja danych jako narzędzie badania danych w celu identyfikacji modelu. Analiza korelacji i regresji. Korelacja wielowymiarowa. Dobór zmiennych objaśniających. Podstawowe pojęcia optymalizacji. Optymalizacja wielokryterialna. Podstawowe metody data mining. Modelowanie rozmyte i przybliżone.
Cel kształceniaCelem zajęć jest wprowadzenie w problematykę modelowania matematycznego i związanych z nim pojęć wykorzystywanych w informatyce. Student powinien znać zalety i wady modelowania, oceniać adekwatność i dokładność modelu a także oceniać użyteczność modelu. Student powinien zdawać sobie sprawę z konsekwencji stosowania nieodpowiedniego modelu
Literatura podstawowa1) B.Staruch, Mathematical modeling of systems, lecture notes, 2017
Literatura uzupełniająca
Uwagićwiczenia odbywają się w pracowni komputerowej