Základy teorie pravděpodobnosti a statistického uvažování.
Matematická axiomatika pravděpodobnosti, výpočetní vzorce, podmíněná pravděpodobnost a Bayesův vzorec.
Náhodné veličiny a vektory a jejich rozdělení, charakteristiky náhodných veličin.
Konvergence v pravděpodobnosti a v distribuci, zákon velkých čísel a centrální limitní věta,
Markovova, Čebyševova a Chernoffova nerovnost.
Použití limitních vět a nerovností.
Odhad parametru a pravděpodobnosti pomocí limitních vět.
Zavedení základních pojmů a metod teorie pravděpodobnosti a matematické statistiky a příklady jejich aplikací.
Jedná se zejména o pojem pravděpodobnosti, náhodné veličiny a jejího rozdělení, nezávislosti, náhodného výběru a jeho popisných charakteristik, konstrukci odhadů, testování hypotéz, náhodné generátory. Důraz je kladen na praktické použití metod s využitím dostupného statistického software.
Předmět je vhodný také pro studenty fyziky a dalších přírodních věd jako stručný úvod do teorie pravděpodobnosti a rigrózního statistického myšlení.