|
Lecturer(s)
|
-
Slupská Petra, RNDr. Ph.D.
|
|
Course content
|
1. Multivariate random variable, multivariate distribution, distribution function, moments.¨ 2. Multivariate normal distribution, Wishart and Hotelling distributions. 3. Descriptive statistics of multivariate data. 4. Regression analyses, general linear data model. 5. ANOVA 6. Principal components. Factor, discriminant and cluster analyses. 7. Cluster analyses 8. Factor analyses 9. Discriminant analyses. 10. Analysis of multivariate categorical data 11. Use of general and statistics programs
|
|
Learning activities and teaching methods
|
Interactive lecture, Lecture supplemented with a discussion, Lecture with practical applications, Students' portfolio
- Contact hours
- 52 hours per semester
- Preparation for an examination (30-60)
- 40 hours per semester
- Presentation preparation (report in a foreign language) (10-15)
- 15 hours per semester
- Graduate study programme term essay (40-50)
- 40 hours per semester
|
| prerequisite |
|---|
| Knowledge |
|---|
| 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) |
| Skills |
|---|
| 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 |
| Competences |
|---|
| N/A |
| learning outcomes |
|---|
| Knowledge |
|---|
| porozumět základním problémům z oblasti vícerozměrné náhodné veličiny |
| popsat výhody a nevýhody multivariačních metod |
| znát vybrané metody vícerozměrné statistické analýzy dat |
| Skills |
|---|
| 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 |
| Competences |
|---|
| N/A |
| N/A |
| teaching methods |
|---|
| Knowledge |
|---|
| Individual study |
| Practicum |
| Interactive lecture |
| Skills |
|---|
| Practicum |
| Interactive lecture |
| Individual study |
| Competences |
|---|
| Interactive lecture |
| Individual study |
| Practicum |
| assessment methods |
|---|
| Knowledge |
|---|
| Combined exam |
| Seminar work |
| Skills |
|---|
| Combined exam |
| Seminar work |
| Competences |
|---|
| Combined exam |
| Seminar work |
|
Recommended literature
|
-
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.
|