• Diskrétní a spojité náhodné veličiny a jejich charakteristiky.
• Rekurentní jevy, klasifikace a aplikace.
• Markovovy řetězce s diskrétními stavy a diskrétním časem; klasifikace stavů, pojem stacionárního rozdělení, výpočet pravděpodobností pohlcení a doby do pohlcení, apod.
• Exponenciální rozdělení, jeho vlastnosti a aplikace.
• Markovovy procesy s diskrétními stavy a spojitým časem.
• Modely zrodu a zániku.
• Základy teorie front, modelování obslužných zařízení.
• Poissonův proces a jeho aplikace.
• Durbinův-Watsonův větvící se proces a jeho aplikace.
• Simulace náhodných objektů studovaných v přednášce.
Prohloubení poznatků z pravděpodobnosti a jejich rozšíření o základy dalších disciplín teorie pravděpodobnosti, zejména o teorii a využití Markovových řetězců, teorii front, teorii spolehlivosti a teorii informace.
Předpokládají se znalosti v rozsahu bakalářského kursu NMAI059 Pravděpodobnost a statistika.