|
Vyučující
|
-
Slupská Petra, RNDr. Ph.D.
|
|
Obsah předmětu
|
1. Vícerozměrné náhodné veličiny. Obecná diskrétní a spojitá vícerozměrná rozdělení a jejich charakteristiky. Marginální a podmíněné rozdělení. Příklady. 2. Vícerozměrné normální rozdělení a rozdělení s ním související, charakteristiky, generování vícerozměrných náhodných veličin. 3. Popisná statistika vícerozměrných dat. 4. Vícerozměrná regresní analýza. 5. Analýza rozptylu. Mnohonásobné porovnávání. Dvojné a trojné třídění. 6. Metoda hlavních komponent, cíle metody, odvození a použití metody na příkladech. 7. Shluková analýza, cíle metody, odvození a použití metody na příkladech. Hierarchické a nehierarchické metody. 8. Faktorová analýza, cíle metody, odvození a použití metody na příkladech. 9. Diskriminační analýza, cíle metody, odvození a použití metody na příkladech. 10. Speciální postupy a metody pro analýzu vícerozměrných kategoriálních dat. 11. Použití některých obecných (MATLAB, Maple, Mathematica, Excel) a statistických (R, Statistica) programových balíků pro analýzu mnohorozměrných dat.
|
|
Studijní aktivity a metody výuky
|
Přednáška s aktivizací, Přednáška s diskusí, Přednáška s praktickými aplikacemi, Prezentace práce studentů
- Kontaktní výuka
- 52 hodin za semestr
- Příprava na zkoušku [10-60]
- 40 hodin za semestr
- Příprava prezentace (referátu v cizím jazyce) [10-15]
- 15 hodin za semestr
- Vypracování seminární práce v magisterském studijním programu [5-100]
- 40 hodin za semestr
|
| Předpoklady |
|---|
| Odborné znalosti |
|---|
| popsat a vysvětlit principy statistické inference - zejména principy bodových a intervalových odhadů a principy testování statistických hypotéz (v rozsahu předmětu KMA/PSA) |
| popsat a vysvětlit základní pojmy diferenciálního a integrálního počtu (v rozsahu předmětů KMA/M1 a KMA/M2) |
| popsat a vysvětlit základní operace maticového počtu (v rozsahu předmětu KMA/LA) |
| formulovat a vysvětlit definici pravděpodobnosti (v rozsahu předmětu KMA/PSA) |
| Odborné dovednosti |
|---|
| odlišit různé typy náhodných veličin v (diskrétní, spojité) a různé typy rozdělení v jednorozměrném případě |
| využívat znalostí základních statistických metod a postupů pro jednoduchou analýzu dat |
| Obecné způsobilosti |
|---|
| bc. studium: kriticky přistupuje ke zdrojům informací, informace tvořivě zpracovává a využívá při svém studiu a praxi, |
| Výsledky učení |
|---|
| Odborné znalosti |
|---|
| porozumět základním problémům z oblasti vícerozměrné náhodné veličiny |
| popsat výhody a nevýhody multivariačních metod |
| znát vybrané metody vícerozměrné statistické analýzy dat |
| Odborné dovednosti |
|---|
| v alespoň jednom SW prostředí implementovat vybrané nástroje multivariační analýzy |
| uplatnit správně formální i obsahovou stránku v matematickém projevu, a to písemném i ústním |
| rozpoznat, které nástroje vícerozměrné statistické analýzy jsou vhodné a potřebné pro modelování náhody ve zkoumaném problému |
| zpracovat datové soubory standardních rozsahů a vizualizovat statistické informace o těchto datech z pohledu vícerozměrné statistické analýzy |
| aplikovat nástroje vícerozměrné statistické analýzy na praktické úlohy |
| Obecné způsobilosti |
|---|
| mgr. studium: srozumitelně a přesvědčivě sdělují odborníkům i širší veřejnosti vlastní odborné názory, |
| bc. studium: samostatně získávají další odborné znalosti, dovednosti a způsobilosti na základě především praktické zkušenosti a jejího vyhodnocení, ale také samostatným studiem teoretických poznatků oboru, |
| Vyučovací metody |
|---|
| Odborné znalosti |
|---|
| Samostatná práce studentů, |
| Cvičení (praktické činnosti), |
| Přednáška s aktivizací studentů, |
| Odborné dovednosti |
|---|
| Cvičení (praktické činnosti), |
| Přednáška s aktivizací studentů, |
| Samostatná práce studentů, |
| Obecné způsobilosti |
|---|
| Přednáška s aktivizací studentů, |
| Samostatná práce studentů, |
| Cvičení (praktické činnosti), |
| Hodnotící metody |
|---|
| Odborné znalosti |
|---|
| Kombinovaná zkouška, |
| Seminární práce, |
| Odborné dovednosti |
|---|
| Kombinovaná zkouška, |
| Seminární práce, |
| Obecné způsobilosti |
|---|
| Kombinovaná zkouška, |
| Seminární práce, |
|
Doporučená literatura
|
-
Anděl, Jiří. Matematická statistika. Praha : SNTL, 1985.
-
Devore, Jay L. Probability and statistics for engineering and the sciences. Boston, MA: Brooks/Cole, Cengage Learning, 2012. ISBN 978-0-538-73352-6.
-
Hebák, Petr; Hustopecký, Jiří; Malá, Iva. Vícerozměrné statistické metody [2]. Praha : Informatorium, 2005. ISBN 80-7333-036-9.
-
Hebák, Petr; Hustopecký, Jiří. Vícerozměrné statistické metody s aplikacemi. Praha : SNTL - Nakladatelství technické literatury, 1987.
-
Hebák, Petr. Vícerozměrné statistické metody [1]. Praha : Informatorium, 2004. ISBN 80-7333-025-3.
-
Hebák, Petr. Vícerozměrné statistické metody [3]. Praha : Informatorium, 2005. ISBN 80-7333-039-3.
-
Rao, Radhakrishna Calyampudi. Lineární metody statistické indukce a jejich aplikace. Praha : Academia, 1978.
-
Reif, Jiří. Metody matematické statistiky. Plzeň : Západočeská univerzita, 2000. ISBN 80-7082-593-6.
|