fişa disciplinei
1. Date despre program
1.1 Instituţia de învăţământ superior	Universitatea Babes-Bolyai Cluj-Napoca	
1.2 Facultatea	Facultatea de Matematica si Informatica	
1.3 Departamentul	Departamentul de matematica	
1.4 Domeniul de studii	Informatica	
1.5 Ciclul de studii	Licenta	
1.6 Programul de studiu / Calificarea	Informatica	

2. Date despre disciplină
2.1 Denumirea disciplinei	Probabilitati si statistica 
	
2.2 Titularul activităţilor de curs	Conf. Dr. Hannelore Inge Lisei	
2.3 Titularul activităţilor de seminar		
2.4 Anul de studiu	2	2.5 Semestrul	3	2.6. Tipul de evaluare	E	2.7 Regimul disciplinei	Obligatorie	

3. Timpul total estimat (ore pe semestru al activităţilor didactice)
3.1 Număr de ore pe săptămână	5	Din care: 3.2 curs	2	3.3 seminar/laborator	1sem+
2lab	
3.4 Total ore din planul de învăţământ	70	Din care: 3.5 curs	28	3.6 seminar/laborator	42	
Distribuţia fondului de timp:	ore	
Studiul după manual, suport de curs, bibliografie şi notiţe	25	
Documentare suplimentară în bibliotecă, pe platformele electronice de specialitate şi pe teren	15	
Pregătire seminarii/laboratoare, teme, referate, portofolii şi eseuri	23	
Tutoriat	11	
Examinări 	6	
Alte activităţi: ..................	-	
3.7 Total ore studiu individual	80	
3.8 Total ore pe semestru	150	
3.9 Numărul de credite	6	

4. Precondiţii (acolo unde este cazul)
4.1 de curriculum	•	Analiza matematica, Algebra	
4.2 de competenţe	•	Calcul de limite, Calcul de integrale, Teoria multimilor	

5. Condiţii (acolo unde este cazul)
5.1 De desfăşurare a cursului	•	Sala de curs, laptop, videoproiector	
5.2  De desfăşurare a seminarului/laboratorului	•	Sala de seminar / de laborator, calculatoare (cu soft Matlab) 	

6. Competenţele specifice acumulate
Competenţe profesionale	• Operarea cu noţiuni şi metode matematice. 
• Prelucrarea matematica a datelor, analiza si interpretarea unor fenomene si procese 
• Elaborarea si analiza unor algoritmi pentru rezolvarea problemelor
• Conceperea modelelor matematice pentru descrierea unor fenomene.
• Operarea cu notiuni si metode matematice
• Prelucrarea matematica a datelor, analiza si interpretarea unor fenomene si procese
	
Competenţe transversale	• Conceperea modelelor matematice pentru descrierea unor fenomene
• Aplicarea modelelor matematice pentru rezolvarea problemelor de tip interdisciplinar
• Desfasurarea eficienta a activitatilor organizate in echipa	

7. Obiectivele disciplinei (reieşind din grila competenţelor acumulate)
7.1 Obiectivul general al disciplinei	Cursul are drept scop prezentarea notiunilor si rezultatelor de baza din
teoria probabilitatilor si statistica matematica.
Se urmareste latura aplicativa a acestora, precum si familiarizarea studentilor cu utilizarea calculatorului şi a produselor informatice existente, interpretarea practica a rezultatelor teoretice. 
	
7.2 Obiectivele specifice

	•	Probabilitate. Scheme probabilistice clasice
•	Variabile aleatoare si vectori aleatori. Legi de probabilitate 
•	Caracteristici numerice ale variabilelor aleatoare
•	Statistica descriptiva
•	Teoria selectiei
•	Teoria estimatiei
•	Testarea ipotezelor statistice	

8. Conţinuturi
8.1 Curs	Metode de predare	Observaţii	
1. Evenimente aleatoare, definitia clasica si definitia axiomatica a probabilitatii	Prelegerea, demonstratia, exemplificarea		
2. Probabilitate conditionata, evenimente independente	Prelegerea, demonstratia, exemplificarea		
3. Variabile aleatoare si repartitii; functia de
repartitie, functia densitate de probabilitate	Prelegerea, demonstratia, exemplificarea		
4. Repartitii clasice discrete	Prelegerea, demonstratia, exemplificarea		
5. Repartitii clasice continue 	Prelegerea, exemplificarea		
6.  Caracteristici numerice asociate variabilelor
aleatoare; corelatie si coeficient de corelatie	Prelegerea, demonstratia, exemplificarea		
7. Statistica descriptiva, reprezentarea si prelucrarea  datelor statistice	Prelegerea, exemplificarea		
8. Teoria selectiei	Prelegerea, exemplificarea		
9. Estimari corecte, absolut corecte, consistente,
nedeplasate, de dispersie minima, suficiente	Prelegerea, demonstratia, exemplificarea		
10. Metode de estimare: metoda verosimilitatii
maxime, metoda momentelor; metoda celor mai
mici patrate	Prelegerea, demonstratia, exemplificarea		
11. Dreapta de regresie	Prelegerea, demonstratia, exemplificarea		
12. Intervale de incredere	Prelegerea, demonstratia, exemplificarea		
      13. Teste pentru verificarea ipotezelor statistice: testul Z, testul T (Student), testul privind dispersia teoretica, testul F pentru compararea dispersiilor, teste pentru compararea mediilor	Prelegerea, demonstratia, exemplificarea		
14. Teste neparametrice: testul pentru  compararea mai multor caracteristici, testul pentru tabele de contingenta, testul de concordanta Kolmogorov-Smirnov	Prelegerea, demonstratia, exemplificarea		
Bibliografie
Blaga, P., Calculul probabilitatilor si statistica matemmatica. Vol. II. Curs si  culegere de probleme, Universitatea "Babes-Bolyai" Cluj-Napoca, 1994. 
Blaga, P., Radulescu, M., Calculul probabilitatilor, Universitatea "Babes-Bolyai" Cluj-Napoca, 1987. 
Lisei, H. Probability Theory, Casa Cartii de Stiinta, Cluj-Napoca, 2004.
Lisei, H., Micula, S., Soos, A., Probability Theory trough Problems and Applications, Cluj University Press, Cluj-Napoca, 2006.
Micula, S., Probability and Statistics for Computational Sciences, Cluj University Press, Cluj-Napoca, 2009.
Morariu, C. O., Probabilitati si statistica aplicata, Editura Universitatii "Transilvania",  Brasov, 2010. 	
8.2 Seminar / laborator	Metode de predare	Observaţii	
S1. Functia Gamma si functia Beta	Problematizarea, demonstratia		
S2. Probabilitatea clasica, probabilitate conditionata, evenimente independente	Problematizarea, modelarea		
S3. Variabile aleatoare de tip discret. Distributii de probabilitate (distributia Bernoulli, Poisson, hipergeometrica)	Problematizarea, modelarea		
S4. Variabile aleatoare de tip continuu. Distributii de probabilitate (distributia normala,
Gamma, Beta, Student, exponentiala)	Problematizarea, demonstratia		
S5. Teoria selectiei si teoria estimatiei (estimare punctuala: verificarea propietatilor estimatorilor)	Problematizarea, demonstratia		
S6. Metoda verosimlitatii maxime, intervale de incredere pentru valori medii si dispersii	Problematizarea, demonstratia		
S7. Teste pentru verificarea ipotezelor statistice	Problematizarea, modelarea		
			
L1. Introducere în Matlab, I	Problematizarea, modelarea, algoritmizarea		
L2. Introducere în Matlab, II	Problematizarea, modelarea algoritmizarea		
L3. Variabile aleatoare si repartitii; functia de
repartitie, functia densitate de probabilitate	Problematizarea, algoritmizarea		
L4. Variabile aleatoare de tip discret. Distributii de probabilitate	Problematizarea, algoritmizarea		
L5. Variabile aleatoare de tip continuu. Distributii de probabilitate	Problematizarea, algoritmizarea		
L6. Caracteristici numerice asociate variabilelor
aleatoare	Problematizarea, algoritmizarea		
L7. Reprezentarea si prelucrarea  datelor statistice 	Problematizarea, algoritmizarea		
L8. Teoria selectiei	Problematizarea, algoritmizarea		
L9. Functii de selectie	Problematizarea, algoritmizarea		
L10. Metoda verosimlitatii maxime	Problematizarea, algoritmizarea		
L11. Modele de regresie	Problematizarea, algoritmizarea		
L12. Intervale de incredere pentru valori medii si dispersii	Problematizarea, algoritmizarea		
L13.  Testul Z si testul T pentru valori medii	Modelarea, problematizarea, algoritmizarea		
L14. Testul Chi-patrat  si testul F	Modelarea, problematizarea, algoritmizarea		
Bibliografie
Blaga, P., Statistica prin Matlab, Presa Universitara Clujeana, Cluj-Napoca, 2002.
Gaber, C. Bazele statisticii : probabilitati si statistică matematica, Editura Universitatii din Ploiesti,   2005.
Gnedenko, B. V., The theory of probability and the elements of statistics, AMS Chelsea Publishing, Providence, RI, 2005.
Grimmett, G. R., One thousand exercises in probability, Oxford University Press, Oxford, 2003.
Iosifescu, M., Mihoc, Gh., Theodorescu, R., Teoria probabilitatilor si statistica matematica, Editura Tehnica, Bucuresti, 1966. 
Mann, P. S., Introductory statistics, John Wiley & Sons Hoboken, N. J.,   2007.
Meester, R., A natural introduction to probability theory, Birkhauser, Berlin,  2003.
Trimbitas, R. T.: Metode statistice, Presa Universitara Clujeana, Cluj-Napoca, 2000.	

9. Coroborarea conţinuturilor disciplinei cu aşteptările reprezentanţilor comunităţii epistemice, asociaţiilor profesionale şi angajatori reprezentativi din domeniul aferent programului
Continutul disciplinei este in concordanta cu ceea ce se studiaza in alte centre universitare din tara si strainatate. 

	

10. Evaluare
Tip activitate	10.1 Criterii de evaluare	10.2 metode de evaluare	10.3 Pondere din nota finală	
10.4 Curs	Cunoasterea conceptelor de baza din curs, rezolvarea unor probleme	Examen scris	60%	
10.5 Seminar/laborator	Implicarea in discutarea si rezolvarea problemelor; elaborarea unor programe in Matlab	Evaluarea de la seminar si laborator(prezenta, activitatea individuala, rezolvarea unor probleme suplimentare)	40%	
10.6 Standard minim de performanţă	
Cunoasterea definitiilor principalelor notiuni si intelegerea notiunilor elementare din
teoria probabilitatilor si statistica. Studentul sa fie capabil sa efectueze rationamente si calcule simple (operatii cu evenimente; operatii cu variabile aleatoare; calcul de coeficient de corelatie, covarianta, valori medii, dispersii, momente de selectie; selectie dintr-o populatie normala, verificarea propietatilor estimatorilor, aflarea intervalului de incredere).

Data completării		  Titular de curs		               Titular de seminar
25.09.2012        	     Conf. Dr. Hannelore Inge Lisei		...................................

Data avizării în departament			                          Director de departament	
...........................................						…............................