Presentation of Data and Data Analysis - MS710P26

• Title: Prezentace výsledků a zpracování experimentálních dat
• Czech title: Prezentace výsledků a zpracování experimentálních dat
• Guaranteed by: Institute of Applied Mathematics and Information Technologies (31-710)
• Faculty: Faculty of Science
• Actual: from 2017
• Semester: winter
• E-Credits: 2
• Examination process: winter s.:
• Hours per week, examination: winter s.:0/2, C [HT]
• Capacity: unlimited
• Min. number of students: unlimited
• 4EU+: no
• Virtual mobility / capacity: no
• State of the course: not taught
• Language: Czech
• Additional information: http://www.karlin.mff.cuni.cz/~hudecova/education/
• Note: enabled for web enrollment
• Guarantor: doc. RNDr. Šárka Hudecová, Ph.D.

Annotation

English

Selected principles of statistical inference. The analysis of real data on computer using an appropriate statistical software is an important part of the course. The attention is devoted to correlation and regression models, analysis of variance, some algorithms of cluster analysis and fundamentals of time series analysis.

Last update: ZICHOVA/NATUR.CUNI.CZ (20.05.2008)

Czech

Principy a aplikace statistických metod pro vyhodnocování experimentálních dat. Na výklad teorie navazuje zpracování reálných dat pomocí statistického softwaru. Jsou probírány korelační a regresní modely, analýza rozptylu a vybrané metody mnohorozměrné statistické analýzy.

Last update: Hudecová Šárka, doc. RNDr., Ph.D. (14.09.2012)

Literature

Zichová, J.: Plánování experimentů a predikční vícerzměrná analýza. Karolinum, Praha, 2007.

Last update: ZICHOVA/NATUR.CUNI.CZ (20.05.2008)

Requirements to the exam

English

Active presence at the seminars and solving a project consisiting in a real data analysis.

Last update: Zichová Jitka, RNDr., Dr. (11.11.2011)

Czech

K získání zápočtu je třeba aktivní účast na výuce a samostatné zpracování zápočtové úlohy (analýza reálných dat).

Last update: Zichová Jitka, RNDr., Dr. (11.11.2011)

Syllabus

English

1. Basic concepts of mathematical statistics, principles of testing hypotheses.

2. Testing hypotheses concerning the mean - t-tests (one-sample, two-samples, paired) and their non-parametric alternatives.

3. Analysis of variance - one-way and two-way ANOVA.

4. Correlation, linear regression, independence testing in contingency tables.

5. Multivariate statistics (cluster analysis, principal components, discimination analysis).

Last update: Hudecová Šárka, doc. RNDr., Ph.D. (14.09.2012)

Czech

1. Základní pojmy matematické statistiky, principy testování hypotéz.

2. Testy hypotéz o střední hodnotě - jednovýběrový, dvouvýběrový, párový t-test a jejich neparametrické alternativy.

3. Analýza rozptylu - jednoduché a dvojné třídění.

4. Korelace, lineární regrese, test nezávislosti v kontingenční tabulce.

5. Vybrané metody pro zpracování mnohorozměrných dat (shluková analýza, diskriminační analýza, metoda hlavních komponent).

Last update: Hudecová Šárka, doc. RNDr., Ph.D. (14.09.2012)