Introduction to statistical analysis - NMMB343
| Title: |
Základy statistické analýzy |
| Guaranteed by: |
Department of Algebra (32-KA) |
| Faculty: |
Faculty of Mathematics and Physics |
| Actual: |
from 2025 |
| Semester: |
winter |
| E-Credits: |
3 |
| Hours per week, examination: |
winter s.:1/1, C+Ex [HT] |
| Capacity: |
unlimited |
| Min. number of students: |
unlimited |
| 4EU+: |
no |
| Virtual mobility / capacity: |
no |
| State of the course: |
taught |
| Language: |
Czech |
| Teaching methods: |
full-time |
|
| Guarantor: |
Mgr. Michal Nožička |
| Teacher(s): |
Mgr. Michal Nožička |
| Class: |
M Mgr. MMIB
M Mgr. MMIB > Povinně volitelné |
| Classification: |
Mathematics > Mathematics, Algebra, Differential Equations, Potential Theory, Didactics of Mathematics, Discrete Mathematics, Math. Econ. and Econometrics, External Subjects, Financial and Insurance Math., Functional Analysis, Geometry, General Subjects, , Real and Complex Analysis, Mathematics General, Mathematical Modeling in Physics, Numerical Analysis, Optimization, Probability and Statistics, Topology and Category |
| Incompatibility : |
NMMB333 |
| Is co-requisite for: |
NMMB338 |
| Is incompatible with: |
NMMB333 |
|
| Annotation -
| |
|
The lecture covers standard methods of data analysis and modelling over real
data in the R environment.
Last update: Žemlička Jan, doc. Mgr. et Mgr., Ph.D. (23.05.2025)
Kurz je zaměřen na standardní metody analýzy dat a modelování nad reálnými daty v prostředí jazyka R.
Last update: Žemlička Jan, doc. Mgr. et Mgr., Ph.D. (23.05.2025)
|
| Course completion requirements -
| |
|
Students have to pass oral exam.
Last update: Žemlička Jan, doc. Mgr. et Mgr., Ph.D. (23.05.2025)
Předmět je zakončen ústní zkouškou.
Last update: Žemlička Jan, doc. Mgr. et Mgr., Ph.D. (23.05.2025)
|
| Literature -
| |
|
Zvára Karel: Regresní analýza, Academia 1989
Hebák, Hustopecký: Vícerozměrné statistické metody 1, 2, 3, Informatorium, 2007
Kolaczyk, Csardi: Statistical Analysis of Network Data with R, Springer, 2014
Munzert, Rubba, Meissner, Nyhuis: Automated Data Collection with R, Wiley, 2015
Last update: Žemlička Jan, doc. Mgr. et Mgr., Ph.D. (23.05.2025)
Zvára Karel: Regresní analýza, Academia 1989
Hebák, Hustopecký: Vícerozměrné statistické metody 1, 2, 3, Informatorium, 2007
Kolaczyk, Csardi: Statistical Analysis of Network Data with R, Springer, 2014
Munzert, Rubba, Meissner, Nyhuis: Automated Data Collection with R, Wiley, 2015
Last update: Žemlička Jan, doc. Mgr. et Mgr., Ph.D. (23.05.2025)
|
| Requirements to the exam -
| |
|
Students have to pass oral exam. The requirements for the exam correspond to what has been done during lectures and practicals.
Last update: Žemlička Jan, doc. Mgr. et Mgr., Ph.D. (23.05.2025)
Zkouška má ústní formu. Její požadavky odpovídají obsahu přednesené látky.
Last update: Žemlička Jan, doc. Mgr. et Mgr., Ph.D. (23.05.2025)
|
| Syllabus -
| |
|
1) Basics of linear regression, logistic regression, lasso regression, principles of hypotheses testing, likelihood ratio tests, stepwise algorithms
2) Basics of multidimensional statistics - principle component analysis, factor analysis, cluster analysis
3) Discrimination measures - Kolmogorov-Smirnov, Gini coefficient, Somer’s d
4) Back test principles, cross validation and bootstrapping
Labs: Programming in R, practical work with data.
Last update: Žemlička Jan, doc. Mgr. et Mgr., Ph.D. (23.05.2025)
1) Základy lineární regrese, logistické regrese, lasso regrese, hřebenové regrese, principy testování hypotéz, test podílem věrohodností, stepwise algoritmy
2) Základy vícerozměrné statistiky - metoda hlavních komponent, faktorová analýza, shluková analýza
3) Míry diskriminace - Kolmogorov Smirnov, Gini koeficient, Somer’s d
4) Principy back testu, cross validace a bootstrappingu
Cvičení: Základy programování v prostředí R, praktické ukázky práce s daty.
Last update: Žemlička Jan, doc. Mgr. et Mgr., Ph.D. (23.05.2025)
|
|
