Přednáška je věnována jednak teoretickým partiím matematické statistiky, jako je teorie odhadu a testování hypotéz,
jednak praktickým metodám analýzy statistických dat. Jde o základní výuku v oblasti matematické statistiky, na kterou pak
navazují ostatní předměty tohoto oboru.
Poslední úprava: T_KPMS (25.04.2008)
The lecture is devoted to fundamental methods of estimation theory and hypotheses testing. Further,
some practical applications (ANOVA, nonparametrics, contingency tables) are introduced. The course
provides a basis for studying advanced statistics.
Cíl předmětu -
Poslední úprava: T_KPMS (15.05.2008)
Studenti se naučí základní metody teorie odhadu a testování hypotéz. Na tomto základě se pak seznámí s řadou praktických metod pro hodnocení statistických dat, zejména s analýzou rozptylu, neparametrickými metodami, kontingenčními tabulkami a dalšími.
Poslední úprava: T_KPMS (15.05.2008)
The students learn fundamental methods used in theory of estimation and testing hypotheses. The methods are applied to constructing practical procedures for statistical analysis of real data, e.g. analysis of variance, nonparametrics, contingency tables and so on.
Literatura
Poslední úprava: T_KPMS (18.04.2008)
Anděl J.: Matematická statistika, SNTL/ALFA, Praha 1978
Anděl J.: Statistické metody. Matfyzpress, Praha 1998
Anděl J.: Základy matematické statistiky. Matfyzpress, Praha 2005
Metody výuky -
Poslední úprava: G_M (27.05.2008)
Přednáška.
Poslední úprava: G_M (27.05.2008)
Lecture.
Sylabus -
Poslední úprava: T_KPMS (25.04.2008)
Nestrannost, konzistence a eficience odhadů. Raova-Cramérova nerovnost a Bhattacharyaova nerovnost. Fisherova míra informace, suficientní statistiky a ancilární statistiky. Basuova věta, Raova-Blackwellova věta. Metoda maximální věrohodnosti a asymptotické testy. Lineární model a testování submodelů. Metody mnohonásobného porovnávání. Jednoduché a dvojné třídění analýzy rozptylu. Základní neparametrické testy, zejména znaménkový test, Wilcoxonův test, Kruskalův-Wallisův test a Friedmanův test. Testy dobré shody při známých i neznámých parametrech. Kontingenční tabulky.
Poslední úprava: T_KPMS (25.04.2008)
Theory of estimation (unbiasedness, consistency and efficiency of estimators, Rao-Cramér inequality, Fisher information, Bhattacharya theorem, sufficient statistics, Lehmann-Scheffé theorem, ancillary statistics, Basu theorem, Rao-Blackwell theorem, maximum likelihood method). Tests of statistical hypotheses. Linear models
and their applications. Scheffé and Tukey methods for multiple comparisons. One-way and two-way analysis of variance. Nonparametric methods (sign test, one-sample and two-sample Wilcoxon test, Kruskal-Wallis test, Friedman test, Spearman correlation coefficient). Tests of fit. Tests for contingency tables.