ANALÝZA A KLASIFIKACE DAT

Podobné dokumenty
ANALÝZA A KLASIFIKACE DAT

ANALÝZA A KLASIFIKACE DAT. Institut biostatistiky a analýz

ANALÝZA A KLASIFIKACE DAT

ANALÝZA A KLASIFIKACE DAT

4. cvičení z Matematické analýzy 2

Analýza a klasifikace dat

5. cvičení z Matematické analýzy 2

ZÁKLADY AUTOMATICKÉHO ŘÍZENÍ

ODVOZENÍ OBLASTI NECITLIVOSTI PRO PARAMETRY STŘEDNÍ HODNOTY REGULÁRNÍHO SMÍŠENÉHO LINEÁRNÍHO REGRESNÍHO MODELU BEZ PODMÍNEK

ANALÝZA A KLASIFIKACE DAT

Mechanika hmotného bodu

2.1 Shrnutí základních poznatků

Fyzikální korespondenční seminář MFF UK

B1. Výpočetní geometrie a počítačová grafika 9. Promítání., světlo.

Aplikovaná numerická matematika

Učební text k přednášce UFY102

ZÁKLADY AUTOMATICKÉHO ŘÍZENÍ

MAGNETICKÉ POLE ELEKTRICKÉHO PROUDU. r je vyjádřen vztahem

do strukturní rentgenografie e I

( + ) t NPV = NPV

Trivium z optiky Vlnění

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE. FAKULTA STAVEBNÍ, OBOR GEODÉZIE A KARTOGRAFIE KATEDRA SPECIÁLNÍ GEODÉZIE název předmětu

Vysokofrekvenční obvody s aktivními prvky

MODELOVÁNÍ VYSOKOFREKVENČNÍCH PULSACÍ

Obr. 1: Vizualizace dat pacientů, kontrolních subjektů a testovacího subjektu.

Modely produkčních systémů. Plánování výroby. seminární práce. Autor: Jakub Mertl. Xname: xmerj08. Datum: ZS 07/08

PMD - POLARIZAČNÍ VLIVY OPTICKÝCH VLÁKEN

( a ) s. Exponenciální rovnice teorie. Exponenciální rovnice ukázkové úlohy. Příklad 1.

3.7. Magnetické pole elektrického proudu

Úlohy krajského kola kategorie B

Projekt OPVK - CZ.1.07/1.1.00/ Matematika pro všechny. Univerzita Palackého v Olomouci

5.4.6 Objemy a povrchy rotačních těles I

ANALÝZA A KLASIFIKACE DAT

SOUSTAVY ROVNIC A SLOVNÍ ÚLOHY K NIM VEDOUCÍ

3.2.8 Oblouková míra. Předpoklady:

1 Seznamová barevnost úplných bipartitních

FYZIKA I. Mechanická energie. Prof. RNDr. Vilém Mádr, CSc. Prof. Ing. Libor Hlaváč, Ph.D. Doc. Ing. Irena Hlaváčová, Ph.D. Mgr. Art.

ZÁKLADY ROBOTIKY Transformace souřadnic

Obsah přednášky. 1. Základní pojmy. 2. Jednorozměrné charakteristiky 3. Rozložení 4. Vícerozměrné charakteristiky. Jak stručně popsat data

Fyzika. Fyzikální veličina - je mírou fyzikální vlastnosti, kterou na základě měření vyjadřujeme ve zvolených jednotkách

dynamika hmotného bodu, pohybová rovnice, d Alembertůvprincip, dva druhy úloh v dynamice, zákony o zachování / změně

ROZDĚLENÍ PŘÍJMŮ A JEHO MODELY. Jitka Bartošová

Vzorový protokol pro předmět Zpracování experimentu. Tento protokol by měl sloužit jako vzor pro tvorbu vašich vlastních protokolů.

ELEKTŘINA A MAGNETIZMUS Řešené úlohy a postupy: Spojité rozložení náboje

6 Diferenciální operátory

Fuzzy prediktor pro kinematicko silové řízení kráčejícího robota

Chyba rozměru šroubové drážky

Kinematika. Hmotný bod. Poloha bodu

Co jsme udělali: Au = f, u D(A)

5. Světlo jako elektromagnetické vlnění

Dobývání znalostí. Doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc. Katedra teoretické informatiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy v Praze

Vzpěr jednoduchého rámu, diferenciální operátory. Lenka Dohnalová

Ing. Petra Cihlářová. Odborný garant: Doc. Ing. Miroslav Píška, CSc.

Řešení úloh 1. kola 51. ročníku fyzikální olympiády. Kategorie D = s v 2

25 Dopravní zpoždění. Michael Šebek Automatické řízení

Věta 12.3 : Věta 12.4 (princip superpozice) : [MA1-18:P12.7] rovnice typu y (n) + p n 1 (x)y (n 1) p 1 (x)y + p 0 (x)y = q(x) (6)


8 - Geometrické místo kořenů aneb Root Locus

Lab. skup. Spolupracoval Měřeno dne Odevzdáno dne. Příprava Opravy Učitel Hodnocení

Statistika. Testování hypotéz statistická indukce Úvod do problému. Roman Biskup

Příklady k přednášce 19 - Polynomiální metody

Posouzení stability svahu

1.3.8 Rovnoměrně zrychlený pohyb po kružnici I

NUMERICKÉ STUDIUM STĚNOVÉ VRSTVY PLAZMATU VÁLCOVÉ KATODY

Četba: Texty o lineární algebře (odkazy na webových stránkách přednášejícího).

Konstrukční a technologické koncentrátory napětí

Matematika (CŽV Kadaň) aneb Úvod do lineární algebry Matice a soustavy rovnic

5. Teorie informace. Kvantitativní vyjádení množství informace ve zpráv. Syntax versus sémantika (zde nás zajímá syntaktická ást).

11 - Regulátory. Michael Šebek Automatické řízení

DYNAMIKA HMOTNÉHO BODU

3 Chyby měření. 3.1 Hrubé chyby

Systém vztahů obecné pružnosti Zobecněný Hookeův zákon

IDENTIFIKACE REGULOVANÉ SOUSTAVY APLIKACE PRO PARNÍ KOTEL

Matice. Předpokládejme, že A = (a ij ) je matice typu m n: diagonálou jsou rovny nule.

Motivace. Náhodný pokus, náhodný n jev. Pravděpodobnostn. podobnostní charakteristiky diagnostických testů, Bayesův vzorec

Trénování sítě pomocí učení s učitelem

MATICE. a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = = [a ij]

11 - Regulátory. Michael Šebek Automatické řízení

Základy teorie pravděpodobnosti

Texty k přednáškám z MMAN3: 4. Funkce a zobrazení v euklidovských prostorech

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Bayesovské odhady

jevu, čas vyjmutí ze sledování byl T j, T j < X j a T j je náhodná veličina.

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI Katedra fyziky, Studentská 2, Liberec

3D metody počítačového vidění, registrace, rekonstrukce

0.1 Úvod do lineární algebry

Dnešní látka: Literatura: Kapitoly 3 a 4 ze skript Karel Rektorys: Matematika 43, ČVUT, Praha, Text přednášky na webové stránce přednášejícího.

AVDAT Mnohorozměrné metody, metody klasifikace

cv3.tex. Vzorec pro úplnou pravděpodobnost

3. Vícevrstvé dopředné sítě

Příklad 1 Ověření šířky trhlin železobetonového nosníku

Přednáška Omezení rozlišení objektivu difrakcí

Příklady k přednášce 19 - Polynomiální metody

Části kruhu. Předpoklady:

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY SNÍMAČ S VNESENOU IMPEDANCÍ EDDY CURRENT SENSOR DIPLOMOVÁ PRÁCE MASTER S THESIS

Příklady k přednášce 20 - Číslicové řízení

MANAŽERSKÉ ROZHODOVÁNÍ

Každé formuli výrokového počtu přiřadíme hodnotu 0, půjde-li o formuli nepravdivou, a hodnotu 1, půjde-li. α neplatí. β je nutná podmínka pro α

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI

2.1.2 Jaký náboj projde proudovodičem, klesá-li v něm proud z 18 A na nulu tak, že za každou sekundu klesne hodnota proudu na polovinu?

obr. 3.1 Pohled na mící tra

Transkript:

ANALÝZA A KLASIFIKACE DAT pof. Ing. Jiří Holčík, CSc. INVESTICE Intitut DO biotatitiky OZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ a analýz

II. PŘÍZNAKOVÁ KLASIFIKACE - ÚVOD

PŘÍZNAKOVÝ POPIS Příznakový obaz zpacovávaných dat je vyjádřen n-ozměným (loupcovým vektoem hodnot i, i,2,,n příznakových poměnných (veličin chaakteizujících vlatnoti těchto dat, tj. platí (, 2,, n T.

PŘÍZNAKOVÝ POPIS Příznakové poměnné mohou popiovat kvantitativní i kvalitativní vlatnoti oubou dat. Jejich hodnoty nazýváme příznaky. Podle definičního obou ozlišujeme poměnné: pojité nepojité, dikétní, vyjmenovatelné logické, binání, altenativní, dichotomické

PŘÍZNAKOVÝ POPIS Vchol každého příznakového vektou (obazu předtavuje bod n-ozměného potou X n, kteý nazýváme obazovým potoem. Obazový poto je definován katézkým oučinem definičních oboů všech příznakovým poměnných, tzn. že jej tvoří všechny možné obazy zpacovávaného oubou dat.

PŘÍZNAKOVÝ POPIS Při vhodném výběu příznakových veličin je podobnot objektů (je popiujících dat z jedné klaifikační třídy vyjádřena blízkotí jejich obazů v obazovém potou. Vymezení klaifikační třídy: etalony - chaakteitické epezentativní obazy hanice dikiminační funkce

PŘÍZNAKOVÝ KLASIFIKÁTO Příznakový klaifikáto je toj tolika vtupy, kolik je příznaků a jedním dikétním výtupem, kteý udává třídu, do kteé klaifikáto zařadil ozpoznávaný obaz. d( d( je kalání funkce vektoového agumentu, kteou nazýváme ozhodovací pavidlo klaifikátou; je identifikáto klaifikační třídy

PŘÍZNAKOVÝ KLASIFIKÁTO deteminitický a nedeteminitický pevným a poměnným počtem příznaků bez učení a učením

PŘÍZNAKOVÝ KLASIFIKÁTO deteminitický a nedeteminitický pevným a poměnným počtem příznaků bez učení a učením Nadále e nějaký ča věnujme deteminitickým klaifikátoům pevným počtem příznaků.

PŘÍZNAKOVÝ KLASIFIKÁTO Obazový poto je ozhodovacím pavidlem ozdělen na dijunktních potoů,,,, přičemž každá podmnožina obahuje ty obazy, po kteé je d(. Návh ozhodovacího pavidla je základním poblémem návhu klaifikátou.

III. KLASIFIKACE PODLE DISKIMINAČNÍCH FUNKCÍ

KLASIFIKACE PODLE DISKIMINAČNÍCH FUNKCÍ DISKIMINAČNÍ ANALÝZA týká e obecně vztahu mezi kategoiální poměnnou a množinou vzájemně vázaných příznakových poměnných. Konkétně, předpokládejme že eituje konečný počet, řekněme, ůzných a pioi známých populací, kategoií, tříd nebo kupin, kteé označujeme,,, a úkolem dikiminační analýzy je nalézt vztah, na základě kteého po daný vekto příznaků popiujících konkétní objekt tomuto vektou přiřadíme hodnotu.

KLASIFIKACE PODLE DISKIMINAČNÍCH FUNKCÍ hanice klaifikačních tříd definujeme pomocí kaláních funkcí g (, g 2 (,, g ( takových, že po obaz z podmnožiny po všechna platí g ( > g (, po,2,, a funkce g ( mohou vyjadřovat např. míu výkytu obazu patřícího do -té klaifikační třídy v daném mítě obazového potou nazýváme je dikiminační funkce

KLASIFIKACE PODLE DISKIMINAČNÍCH FUNKCÍ hanice mezi dvěma ouedními podmnožinami a je učena půmětem půečíku funkcí g ( a g (, definovaného ovnicí g ( g (, do obazového potou.

BLOKOVÉ SCHÉMA KLASIFIKÁTOU POMOCÍ DISKIMINAČNÍCH FUNKCÍ

BLOKOVÉ SCHÉMA KLASIFIKÁTOU POMOCÍ DISKIMINAČNÍCH FUNKCÍ u dichotomického klaifikátou (dvě třídy je ign (g ( g 2 (

KLASIFIKACE PODLE DISKIMINAČNÍCH FUNKCÍ nejjednodušším tvaem dikiminační funkce je funkce lineání, kteá má tva g ( a 0 + a + a 2 2 + + a n n kde a 0 je páh dikiminační funkce poouvající počátek ouřadného ytému a a i jou váhové koeficienty i-tého příznaku i lineáně epaabilní třídy

KLASIFIKACE PODLE DISKIMINAČNÍCH FUNKCÍ nejjednodušším tvaem dikiminační funkce je funkce lineání, kteá má tva g ( a 0 + a + a 2 2 + + a n n kde a 0 je páh dikiminační funkce poouvající počátek ouřadného ytému a a i jou váhové koeficienty i-tého příznaku i lineáně epaabilní třídy

KLASIFIKACE PODLE DISKIMINAČNÍCH FUNKCÍ nejjednodušším tvaem dikiminační funkce je funkce lineání, kteá má tva g ( a 0 + a + a 2 2 + + a n n kde a 0 je páh dikiminační funkce poouvající počátek ouřadného ytému a a i jou váhové koeficienty i-tého příznaku i lineáně epaabilní třídy

KLASIFIKACE PODLE DISKIMINAČNÍCH FUNKCÍ nejjednodušším tvaem dikiminační funkce je funkce lineání, kteá má tva g ( a 0 + a + a 2 2 + + a n n kde a 0 je páh dikiminační funkce poouvající počátek ouřadného ytému a a i jou váhové koeficienty i-tého příznaku i lineáně epaabilní třídy

KLASIFIKACE PODLE DISKIMINAČNÍCH FUNKCÍ LINEÁNĚ NESEPAABILNÍ TŘÍDY zachováme původní obazový poto a zvolíme nelineání dikiminační funkci definovanou obecně loženou po čátech z lineáních úeků zobazíme původní n-ozměný obazový poto X n nelineání tanfomací Φ: X n X m do nového m-ozměného potou X m, obecně je m n, tak, aby v novém potou byly klaifikační třídy lineáně epaabilní a v novém potou použijeme lineání klaifikáto (Φ převodník

KLASIFIKACE PODLE DISKIMINAČNÍCH FUNKCÍ BAYESŮV KLASIFIKÁTO

KLASIFIKACE PODLE DISKIMINAČNÍCH FUNKCÍ BAYESŮV KLASIFIKÁTO při řešení paktických úloh je třeba předpokládat, že obazy ignálů jou ovlivněny víceméně náhodnými fluktuacemi zdoje ignálu, v přenoové cetě, při předzpacování i analýze, kteé e nepodaří zcela eliminovat.

KLASIFIKACE PODLE DISKIMINAČNÍCH FUNKCÍ BAYESŮV KLASIFIKÁTO P( p(.p( p( P( je apoteioní podmíněná pavděpodobnot zatřídění obazového vektou do třídy ; p( je podmíněná hutota pavděpodobnoti obazů ve třídě ; P( je apioní pavděpodobnot třídy ; p( je hutota pavděpodobnoti ozložení všech obazů v celém obazovém potou.

ZÁKLADNÍ POJMY A PŘEDPOKLADY ZÁKLADNÍ POJMY A PŘEDPOKLADY ztátová funkce λ( udává ztátu při chybné klaifikaci λ obazu ze třídy do třídy. matice ztátových funkcí matice ztátových funkcí λ λ λ ( ( ( 2 L λ λ λ ( ( ( 2 2 2 2 M O M M L λ λ λ λ ( ( ( 2 L třední ztáta J(a udává půměnou ztátu při chybné klaifikaci obazu

KITÉIUM MINIMÁLNÍ STŘEDNÍ ZTÁTY pokud e outředíme na obazy pouze ze třídy, je třední ztáta dána půměnou hodnotou z λ(d(,a vzhledem ke všem obazům ze třídy, tj. J ( a λ (d(, a.p( d kde p( je podmíněná hutota pavděpodobnoti výkytu obazu ve třídě

KITÉIUM MINIMÁLNÍ STŘEDNÍ ZTÁTY Celková třední ztáta J(a je půměná hodnota ze ztát J (a J( a J( a.p( λ(d(, a.p(.p( d nebo podle Bayeova vzoce ( P(.p( p(.p( J( a λ (d(, a.p(.p( d kde p( je hutota pavděpodobnoti výkytu obazu v celém obazovém potou a P( je podmíněná pavděpodobnot, že daný obaz patří do třídy (tzv. apoteioní pavděpodobnot třídy.

KITÉIUM MINIMÁLNÍ STŘEDNÍ ZTÁTY Návh optimálního klaifikátou, kteý by minimalizoval třední ztátu, počívá v nalezení takové množiny paametů ozhodovacího pavidla a*, že platí J( a* minj( a Doadíme-li za J(a z předchozího vztahu, je J( a * min λ (d(, a a a.p(.p( d Je-li ztátová funkce λ( kontantní po všechny obazy z, je dále J( a* min λ (.p(.p( d

KITÉIUM MINIMÁLNÍ STŘEDNÍ ZTÁTY Označíme-li ztátu při klaifikaci obazu do třídy L ( λ(.p(.p( tak po doazení dotaneme J( a* min L ( d Úloha nalezení minima celkové třední ztáty e tak převedla na minimalizaci funkce L (. Optimální ozhodovací pavidlo d(,a* podle kitéia minimální celkové třední ztáty je L ( d (, a* min L ( ME

KITÉIUM MINIMÁLNÍ STŘEDNÍ ZTÁTY Chceme-li využít pincipu dikiminačních funkcí min L ( ma ( L ( Dikiminační funkci optimálního klaifikátou podle kitéia minimální chyby pak definujeme g ( L ( λ(.p(.p(

λ KITÉIUM MINIMÁLNÍ STŘEDNÍ ZTÁTY DICHOTOMICKÝ KLASIFIKÁTO Celková třední ztáta v případě dvou tříd je J( a 2 λ(.p(.p( d + λ( 2.p(.P( d 2 λ(.p( p(.d + λ( 2.P( 2 p( 2.d + + λ( 2.P( p(.d + λ( 2 2.P( 2 p( 2.d 2 2 ( 2.P(.( α + λ( 2.P( 2. β + λ( 2.P(. α + λ( 2 2.P( ( β 2

KITÉIUM MINIMÁLNÍ STŘEDNÍ ZTÁTY DICHOTOMICKÝ KLASIFIKÁTO Dikiminační funkce po dichotomický klaifikáto bude λ( g( g ( g.p( 2 (.P( L λ( ( 2 + L (.p( 2 2.P( + λ( 2.p(.P( + λ( 2 2.p( 2.P( 2 ( λ( λ (.p(.p( + ( λ ( λ (.p(.p( ( 2 2 2 2 2 2 Položíme-li tento výaz nule dotaneme vztah po haniční plochu dichotomického klaifikátou, ze kteého můžeme učit pomě hutot pavděpodobnoti výkytu obazu v každé z obou klaifikačních tříd - věohodnotní pomě p( ( λ( 2 λ( 2 2.P( 2 Λ2 p( λ( λ (.P( ( 2 ( 2 Obaz zařadíme do třídy, když je věohodnotní pomě větší než výaz na pavé taně, je-li menší pak obaz zařadíme do třídy 2. 2 + 2

VĚOHODNOSTNÍ POMĚ I. Sumaizuje veškeou infomaci zíkanou epeimentem. Pavděpodobnot, že jev (data natane za daných podmínek (hypotéza děleno pavděpodobnotí, že tejný jev natane za jiných podmínek. Podmínky jou vzájemně e vylučující.

VĚOHODNOSTNÍ POMĚ II. Věohodnotní pomě (likelihood atio L udává podíl pavděpodobnoti, že e vykytne nějaký jev A za učité podmínky (jev B, k pavděpodobnoti, že e jev A vykytne, když podmínka neplatí (jev nonb. Má-li například pacient náhlou ztátu paměti (jev A, chceme znát věohodnotní pomě výkytu jevu A v případě, že má mozkový nádo (jev B, tj. podíl pavděpodobnoti, jakou ztáta paměti vzniká při nádou mozku, k pavděpodobnoti, jakou vzniká v otatních případech. Věohodnotní pomě je tedy podíl podmíněných pavděpodobnotí L P(A B P(A nonb

KITÉIUM MINIMÁLNÍ PAVDĚPODOBNOSTI CHYBNÉHO OZHODNUTÍ Díky obtížnému tanovení hodnot ztátových funkcí λ( e kitéium minimální chyby zjednodušuje použitím jednotkových ztátových funkcí definovaných λ( 0 po po Matice jednotkových ztátových funkcí má pak tva a celková ztáta je 0 L 0 L λ M M O M L 0 J( a X - p(.p( d což je hodnota pavděpodobnoti chybného ozhodnutí.

KITÉIUM MINIMÁLNÍ PAVDĚPODOBNOSTI CHYBNÉHO OZHODNUTÍ Doadíme-li hodnoty jednotkových ztátových funkcí do vztahu po ztátu při klaifikaci obazu do chybné třídy L ( p(.p( p(.p( p(.p( a využitím Bayeova vztahu L ( p( P( p(.p( p( p(.p( p( nezávií na klaifikační třídě a tedy neovlivňuje výbě minima. Dikiminační funkci tedy můžeme učit jako g( p(.p(

KITÉIUM MINIMÁLNÍ PAVDĚPODOBNOSTI CHYBNÉHO OZHODNUTÍ V případě dichotomického klaifikátou je dikiminační funkce g ( p(.p( p(.p( g 2 2 A věohodnotní pomě je potom Λ 2 p( P( 2 p( 2 P(

KITÉIUM MAXIMÁLNÍ APOSTEIONÍ KITÉIUM MAXIMÁLNÍ APOSTEIONÍ PAVDĚPODOBNOSTI PAVDĚPODOBNOSTI PAVDĚPODOBNOSTI PAVDĚPODOBNOSTI Modifikujeme-li vztah po ztátu při chybné klaifikaci obazu podle Bayeova vztahu ( P(.p( p(.p( platí λ λ.p( ( p(.p(.p( ( ( L Hutota pavděpodobnoti p( nezávií na klaifikační třídě a tedy míto L ( lze použít λ.p( ( p( ( L ( ' L a jednotkovými ztátovými funkcemi je P( P( P( P( ( ' L

KITÉIUM MAXIMÁLNÍ APOSTEIONÍ PAVDĚPODOBNOSTI Minimum ztáty L ( je pávě tehdy, když P( je maimální. Tzn. že jako dikiminační funkci můžeme zvolit pávě hodnotu apoteioní pavděpodobnoti třídy, tj. g ( P( Po případ dichotomického klaifikátou je dikiminační funkce nebo g( P( - P( 2 0. Z toho plyne, že hanicí mezi třídami učuje vztah P( P( 2 P( P( Podle tohoto kitéia zatřídíme obaz do té třídy, jejíž apoteioní pavděpodobnot je při výkytu obazu větší. 2

KITÉIUM MAXIMÁLNÍ PAVDĚPODOBNOSTI (MINIMAX Neznáme-li apioní pavděpodobnoti všech tříd, předpokládáme ovnoměné ozložení (pavděpodobnot všech tříd je táž (P( P( /. Potom celková třední ztáta J( a doáhne minima, když λ(.p( d J( a* min a λ(.p( d Dikiminační funkci lze jako v předchozích případech definovat jako g ( L ( λ(.p(

KITÉIUM MAXIMÁLNÍ PAVDĚPODOBNOSTI (MINIMAX V případě dichotomie je věohodnotní pomě Λ 2 ( λ( ( 2 λ 2 ( λ( λ( p( 2 ( p 2 2 Pokud jou ceny pávného ozhodnutí nulové, tj. λ( λ( 2 2 0, je Λ 2 p( p( ( λ( 2 ( λ( 2 Obaz je zařazen do třídy, když je věohodnotní pomě než pomě cen ztát chybných zatřídění. Jou-li obě ceny tejné, je obaz zařazen do té třídy, po kteou je hodnota p( větší. 2

KITÉIUM MAXIMÁLNÍ PAVDĚPODOBNOSTI (MINIMAX

Přípava nových učebních mateiálů obou Matematická biologie je podpoována pojektem ESF č. CZ..07/2.2.00/28.0043 INTEDISCIPLINÁNÍ OZVOJ STUDIJNÍHO OBOU MATEMATICKÁ BIOLOGIE INVESTICE DO OZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ