Last update: RNDr. Monika Pecková, Ph.D. (31.08.2023)
1. Základní statistické pojmy: Náhodný výběr, pravděpodobnostní rozdělení, testování hypotéz, interval spolehlivosti, t-testy, korelace.
2. Lineární modely: Jednoduchý regresní model, metoda nejmenších čtverců, význam regresních koeficentů, testování v regresi, ANOVA a regrese.
3. Lineární modely: Regresní diagnostika, nesplněné předpoklady modelu, transformace, odlehlá pozorování.
4. Lineární modely: Regresní diagnostika, permutační testy, mnohonásobná regrese, polynomiální regrese.
5. Lineární modely: ANOVA jako lineární model, interakce v ANOVě, F-testy v ANOVě, obecný lineární model.
6. Lineární modely: Výběr modelu, validace modelu, korelace mezi regresory, chybějící pozorování.
7. Lineární modely: Závislosti v datech, náhodné efekty, smíšené modely.
8. Zobecněné lineární modely: Obecný tvar modelu, linková funkce, metoda maximální věrohodnosti, deviance, měření závislostí v kategorických datech, podíl šancí.
9. Logistická regrese: Model, koeficienty a jejich význam, deviance, výběr modelu.
10. Loglineární modely: Modelování kontingenční tabulky, odhady koeficientů, význam koeficientů, souvislost loglineárního modelu s logistickou regresí.
11. Analýza cenzorovaných dat: odhad funkce přežití, logrank test, Coxův model.
12. Aplikace probraných metod na reálných datech.