Modelare stocastică şi statistică aplicată

1. INFORMAŢII GENERALE
2. EVALUARE
3. CONŢINUTUL CURSULUI
4. CONŢINUTUL LABORATORULUI
5. ORAR

1. Informaţii generale

An Sem Denumirea disciplinei C S L P p.c. Evaluare
1 1 Modelare stocastică şi statistică aplicată 2 1 - - 3 E
Notă: C – Curs | S – Seminar | L – Laborator | P – Proiect | E – Examen | V – Verificare | A/R – Admis/Respins | p.c. – puncte credit

Disciplină din planul de învăţământ al programului de master universitar de cercetare “Ingineria calităţii şi siguranţei în funcţionare în electronică şi telecomunicaţii” (ICSFET)

Titular: prof. dr. ing. Adrian MIHALACHE

Obiective:
- pentru curs: dezvoltarea modelelor şi metodelor de abordare inginerească a problemelor tehnice generate de cauze aleatoare.
- pentru aplicaţii: Dezvoltarea abilităţilor de calcul pentru adoptarea unui model, estimarea parametrilor săi, verificarea ipotezelor privind valorile parametrilor şi optimizarea deciziilor.

Competenţe specifice:
Abilitatea de a elabora o soluţie tehnică în prezenţa factorilor aleatori.

2. Evaluare

- aprecierea activităţii la laborator: 20%
- lucrare de verificare (la ultima şedinţă de laborator): 40%
- examen final (scris): 40%.

3. Conţinutul cursului

1. Reprezentarea incertitudinii.
1.1. Noţiunea de probabilitate şi interpretările ei.
1.2. Modelul Dempster-Schafer.
1.3. Funcţii de plauzibilitate.

2. Modele de învăţare.
2.1. Evidenţa şi plauzibilitatea.
2.2. Condiţionarea de informaţia acumulată.
2.3. Entropia şi informaţia.

3. Modelarea sistemelor.
3.1. Noţiunea de model.
3.2. Predicţia şi simularea.
3.3. Parametrii modelelor.

4. Inferenţa bayesiană.
4.1. Independenţă, interdependenţă şi interacţiune între evenimente.
4.2. Probabilităţi apriori şi aposteriori.
4.3. Reţele bayesiene calitative şi cantitative.

5. Predicţia prin valori aşteptate.
5.1. Medie şi varianţă.
5.2. Plauzibilitate non-probabilistică.
5.3. Măsura incertitudinii predicţiilor.

6. Teoria deciziilor.
6.1. Decizii optime şi decizii satisfăcătoare.
6.2. Strategii minimax, maximin.
6.3. Optimizarea utilităţii medii.
6.4. Evaluarea riscurilor.

7. Sisteme multi-agent.
7.1. Ipoteze markoviene.
7.2. Protocoale de interacţiune.
7.3. Jocuri cu sumă nenulă.
7.4. Echilibrul Nash.

8. Logica raţionamentelor în condiţii de incertitudine.
8.1. Logica propoziţională.
8.2. Logica epistemică modală.
8.3. Logica probabilistă.

9. Verificarea şi revizuirea ipotezelor.
9.1. Stări epistemice şi modificări iterative.
9.2. Cunoaştere şi informaţie.
9.3. Lumi aleatoare şi principiul entropiei maxime.

4. Conţinutul laboratorului

1. Adoptarea unui model probabilist. Teste de concordanţă.
2. Estimarea clasică a parametrilor modelului.
3. Metode de estimare bayesiană.
4. Construcţia reţelelor.
5. Verificarea şi revizuirea ipotezelor.

Bibliografie:
Cătuneanu, V. M., Mihalache, A., Reliability Fundamentals, Elsevier, 1989.
Halpern, J. Y., Reasoning about Uncertainty, MIT Press, 2003.
Kehal, H., Singh, V. P., Digital Economy, Idea Group Publishing, 2005.

5. Orar

Orarul valabil pentru semestrul curent: www.euroqual.pub.ro/orar/

Actualizat: 7 octombrie 2014, 12:38