Kde se nacházíte: UKMFFKarlínKPMSO KPMS

O katedře pravděpodobnosti a matematické statistiky


Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky vznikla v roce 1952 jako součást nově vznikající Matematicko-fyzikální fakulty, která se vyčlenila z Přírodovědecké fakulty Univerzity Karlovy. Počátky historie katedry je spojena se jmény Jaroslava Janko a Ladislava Truksy. Později byla vědecká orientace katedry významně ovlivněna především osobou Jaroslava Hájka, vedoucího katedry v letech 1964-1973.

Současné zaměření vědeckého výzkumu na katedře KPMS zahrnuje

neparametrickou a robustní statistiku, asymptotickou statistiku, problémy detekce změn, teorii extrémů, stochastickou stereologii a prostorovou statistiku, výpočetní statistiku, analýzu přežití, biostatistiku, stochastickou optimalizaci, abstraktní teorii pravděpodobnosti, časové řady a stochastické modelování v ekonomii, stochastické řízení finančního rizika, stochastickou analýzu ve financích, aktuárské vědy.

Katedra zajišťuje výuku bakalářského studia Finanční matematiky, magisterského studia Pravděpodobnosti, matematické statistiky a ekonometrie a Finanční a pojistné matematiky, doktorského studia Pravděpodobnosti a matematické statistiky, Ekonometrie a operačního výzkumu a Finanční a pojistné matematiky.

Katedra zajišťuje také většinu výuky pravděpodobnosti a matematické statistiky na Matematicko-fyzikální fakultě Univerzity Karlovy (MFF UK), na Přírodovědecké fakultě Univerzity Karlovy (PřF UK) a na Fakultě tělesné výchovy a sportu (FTVS UK).



Vybraní absolventi



    

Jiří Anděl (Profesor, KPMS MFF UK)


Jeho pohled na statistiku nejvíce ovlivnil profesor Jaroslav Hájek. „Znalosti, které jsem pod jeho vedením získával, byly neocenitelným přínosem pro mou další práci,“ říká Jiří Anděl, vysokoškolský profesor, který svou kariéru spojil s katedrou pravděpodobnosti a matematické statistiky na Matematicko-fyzikální fakultě Univerzity Karlovy v Praze.

Odpovědi na různé otázky naleznete v tomto článku.
    

Marie Hušková (Profesorka, KPMS MFF UK)


Profesorka Marie Hušková je přední odbornicí v oblasti asymptotických metod matematické statistiky, neparametrických metod a detekce změny rozdělení, tzv. change point detection. Je členkou řady vědeckých společností a vedla 11 doktorandů, z nichž řada působí na domácích i zahraničních univerzitách. Jak se jí podařilo sladit rodinu s vědeckou kariérou?

Odpovědi na tuto a další otázky naleznete v tomto článku.
    

Jana Čerbáková (Trader, ČSOB, a.s.)


Svět finančních trhů je plný náhodných proměnných a chcete-li jeho chování porozumět a být dobrým obchodníkem, je nemalou výhodou orientace v oblasti statistiky, pravděpodobnosti a matematického modelování.
Studiem ekonometrie získáváte přehled o všech těchto oblastech, navíc s možnými aplikacemi ve finanční sféře. Proto jsem ekonometrii studovala i já.
    

Michaela Šedová (Statistik klinických studií, Novartis, Basilej)


Studium matematické statistiky a pravděpodobnosti na MFF UK mi dalo především solidní teoretický základ, který mi umožňuje hlubší vhled a porozumění aplikacím v biostatistice.
Pracuji ve farmaceutické firmě, kde se podílím na vývoji léků. Momentálně zastávám funkci statistika klinických studií v oblasti onkologie.
    

Martina Hofmanová (PhD student ÚTIA AV ČR)


Martina Hofmanová was awarded a L'Oréal-Unesco fellowship "Pour les Femmes et la Science" of EUR 15.000 on October 8th, 2012 in Paris, aimed to support excellent and talented women active in scientific research.
Martina Hofmanová is a PhD student at UTIA AV ČR, v.v.i. and at ENS Cachan antenne de Bretagne, Rennes, working in the field of stochastic partial differential equations in hydrology and petrol chemistry.
    

Jan Lajka (Vedoucí divize online výzkumů, STEM/MARK, a.s.)


Studium na MFF UK jsem si vybral, protože mne lákala praktická aplikovatelnost přednášených témat. Asi největším přínosem studia pro mne nebyly samotné statistické metody (i když je dodnes využívám), ale spíše získání schopnosti orientovat se i ve velmi složitých problémech a nacházet jejich řešení.
Od posledního ročníku studia Matematické statistiky na MFF UK pracuji ve výzkumné agentuře STEM/MARK, která se zabývá marketingovým výzkumem. Prošel jsem zde několik pozic - od čištění a analýzy dat, přes management projektů, po řízení dvou divizí.
    

Jiří Fialka (Partner, Actuarial & Insurance Solutions, Deloitte Central Europe)


Matfyz dává kvalitní průpravu pro budoucí zaměstnání. Doučit se manažerské dovednosti je snazší než doučit se matematiku.
Matfyz především formoval můj způsob uvažování. Zatímco dnes absolventi mají příležitost hned používat své matematické dovednosti, mojí rolí v prvních letech po škole bylo připravovat prostředí, aby se v praxi mohly aktuárské metody používat.
Dnes začínající aktuáři (pojistní matematici) mohou toto období přeskočit. Mám velkou radost, když vidím rychlost, s jakou mladší kolegové rostou ve svém oboru. Mojí rolí dnes je dodávat jistý nadhled a zprostředkovávat komunikaci mezi matematiky a managementem pojišťoven. A to je velmi zábavné!
    

Petr Šimeček (Biostatistik / bioinformatik, Ústav molekulární genetiky AV ČR)


Díky znalostem z MFF UK a souvisejících zahraničních stáží jsem se dostal k datům z oční kamery, zařízení sledujícího, kam se na papíře díváte. Pomáhal jsem měřit chybu piezoelektrického gyroskopu nebo zpracovávat GPS data pohybu stáda po pastvině.
Na povolání statistika je krásné, že si můžete hrát na zadním dvorku spousty jiných oborů. Matematika je univerzální.
Ať určujete pravděpodobnost nesplacení úvěru nebo klasifikujete zvuky kvičících selat, stále je za tím ta samá datová analýza. Studium matematiky na MFF UK vám může dát kvalitní základ.
Strávil jsem tu devět let magisterského a později doktorského studia, na která opravdu rád vzpomínám. Nyní je mým primárním zájmem genetika. Tedy věda, která chrlí data rychleji a rychleji do té míry, že s ní vývoj počítačů nestačí držet krok. Proto tu nejsou tolik důležité samotné znalosti, jako spíše schopnost a ochota je získávat. Jsem Matfyzu vděčný, že mne tohle naučil.

Spolupráce s jinými pracovišti




 Autor: J. Pečánka, www    © KPMS 2006