Advanced Statistical Methods - ASG500030

• Title: Pokročilé statistické metody
• Guaranteed by: Department of Sociology (21-KSOC)
• Faculty: Faculty of Arts
• Actual: from 2018
• Semester: summer
• Points: 0
• E-Credits: 4
• Examination process: summer s.:
• Hours per week, examination: summer s.:1/1, Ex [HT]
• Capacity: unknown / unknown (unknown)
• Min. number of students: unlimited
• 4EU+: no
• Virtual mobility / capacity: no
• State of the course: not taught
• Language: Czech
• Teaching methods: full-time
• Teaching methods: full-time
• Is provided by: ASG500111
• Note: course can be enrolled in outside the study plan; enabled for web enrollment
• Guarantor: Mgr. Martin Betinec, Ph.D.

Annotation

Last update: Mgr. Martin Betinec, Ph.D. (02.02.2018)

Cílem kurzu je provést studenty širokým spektrem mnohorozměrných metod statistické analýzy dat.<br>
Důraz bude kladen na techniky použitelné pro sociologické analýzy, jejich vlastnosti, přínosy a omezení.<br>
<br>
V rámci kurzu bude pozornost věnována následujícím tématům:<br>
1. Typologie vícerozměrných metod a základní popisné nástroje a grafy. Jemný úvod do geometrie ve<br>
více rozměrech.<br>
2. Analýza hlavních komponent (PCA), její geometrická interpretace a praktické použití.<br>
3. Faktorová analýza, teoretické předpoklady, geometrické důsledky, popis, interpretace a predikce.<br>
Vztah k PCA.<br>
4. Shluková analýza.<br>
5. Diskriminační analýza. Lineární, Fisherova, kvadratická. Úvod do klasifikačních úloh.<br>
6. Klasifikační a regresní stromy. Jemný nástin dalších nelineárních klasifikátorů (neuronové sítě a<br>
SVM). Hodnocení klasifikátorů.<br>
7. Mnohorozměrná regrese a základy zobecnění regresního modelování.<br>
8. Logistická regrese a její využití pro diskriminační úlohy.<br>
9. Log-lineární regrese a její využití pro analýzu kontingenčních tabulek.

Zkoušku je možno skládat i v následujícím roce.

Course completion requirements

Last update: Mgr. Martin Betinec, Ph.D. (02.02.2018)

Atestace proběhne formou písemného testu, pro nějž budou v průběhu května/června vypsány dva termíny a
jeden během záři,konkrétní data budou upřesněna po dohodě se studenty.

Literature

Last update: Mgr. Martin Betinec, Ph.D. (02.02.2018)

Hebák, P. a kol.: Vícerozměrné statistické metody I. INFORMATORIUM, Praha, (2004)
Hebák, P.a kol.: Vícerozměrné statistické metody II. INFORMATORIUM, Praha, (2005a)
Hebák, P.a kol.: Vícerozměrné statistické metody III. INFORMATORIUM, Praha, (2005a)
Hendl, J.: Přehled statistických metod zpracování dat. Portál. Praha, (2004)
Statisitical Analysis: An introduuction using R ( http://en.wikibooks.org/wik > [en.wikibooks.org])
Venables, W. N. and Ripley, B. D.: Modern Applied Statistics with S. Springer-Verlag, New York
(2002)
Meloun, M. a Militký J.: Statistická analýza experimentálních dat. Academia, Praha, (2004).
Disman, M.: Jak se vyrábí sociologická znalost, Karolinum, Praha (2002)
Thereneau, T.M. a Atkinson, E. J.: An Introdiction ro recursive Partitioning Using the RPART
Routines. Mayo Foundation, (2011). Documentation to R-package.
Agresti, A.: An Introduction to Categorical Data Analysis. John Wiley & Sons, Inc. New York, New
York, USA. (1996)
Peňa, D.: Análisis de datos multivariantes. McGraw-Hill, Madrid (2002)
Berka, P.: Dobývání znalostí z databází, Academia, Praha (2003).
Breiman, L; Friedman, J. H., Olshen, R. A., & Stone, C. J.: Classification and regression trees.
Monterey, CA: Wadsworth & Brooks/Cole Advanced Books & Software, (1984)