Computational Environment for Statistical Data Analysis - NMST440

• Title: Výpočetní prostředí pro statistickou analýzu dat
• Guaranteed by: Department of Probability and Mathematical Statistics (32-KPMS)
• Faculty: Faculty of Mathematics and Physics
• Actual: from 2022
• Semester: summer
• E-Credits: 4
• Hours per week, examination: summer s.:0/2, C [HT]
• Capacity: unlimited
• Min. number of students: unlimited
• 4EU+: no
• Virtual mobility / capacity: no
• State of the course: cancelled
• Language: English, Czech
• Teaching methods: full-time
• Teaching methods: full-time
• Additional information: http://msekce.karlin.mff.cuni.cz/~komarek/vyuka/nmst440.html
• Guarantor: doc. RNDr. Arnošt Komárek, Ph.D.
• Class: M Mgr. PMSE; M Mgr. PMSE > Povinně volitelné
• Classification: Informatics > Software Applications; Mathematics > Probability and Statistics
• Is incompatible with: NMST547
• Is interchangeable with: NSTP004

Annotation

English

Last update: T_KPMS (30.05.2016)

Advanced aspects of R, a free software environment for statistical computation and graphics, basics of html, basics of C programming, use of computational clusters for extensive computation, overview on commercial products for statistical data analysis.

Czech

Last update: T_KPMS (30.05.2016)

Pokročilé aspekty systému R, volně dostupného výpočetního prostředí pro statistické výpočty a grafiku, základy html, základy programování v jazyce C, využití výpočetních clusterů pro náročné výpočty, přehled komerčních produktů pro statistickou analýzu dat.

Aim of the course

English

Last update: doc. RNDr. Arnošt Komárek, Ph.D. (03.12.2020)

To teach students to use effectively advanced tools of R, a free software environment for statistical computation and graphics, related open-source software products and other selected computational tools.

Czech

Last update: doc. RNDr. Arnošt Komárek, Ph.D. (03.12.2020)

Naučit studenty efektivně využívat pokročilých nástrojů systému R, volně dostupného výpočetního prostředí pro statistické výpočty a grafiku, souvisejících open-source softwarových produktů a dalších vybraných výpočetních prostředků.

Course completion requirements

English

Last update: doc. RNDr. Arnošt Komárek, Ph.D. (06.02.2018)

The course credit will be awarded to the student who hands in a satisfactory solution to each assignment by the prescribed deadline. The nature of these requirements precludes any possibility of additional attempts to obtain the exercise class credit.

Czech

Last update: doc. RNDr. Arnošt Komárek, Ph.D. (06.02.2018)

Zápočet bude udělen studentovi, který uspokojivě a v termínu vyřeší zadání všech úloh zadaných během semestru. Povaha těchto požadavků vylučuje možnost opakovaných pokusů o zápočet.

Literature

English

Last update: doc. RNDr. Arnošt Komárek, Ph.D. (03.12.2020)

Chambers, J. M. Software for Data Analysis: Programming with R. New York: Springer-Verlag, 2008, xiv + 500 s. ISBN: 978-0-387-75935-7.

Murrell, P. R Graphics, Second Edition. Boca Raton: Chapman & Hall/CRC, 2012, xxvii + 518 s. ISBN: 978-1-4398-3177-9.

Czech

Last update: doc. RNDr. Arnošt Komárek, Ph.D. (19.05.2016)

Chambers, J. M. Software for Data Analysis: Programming with R. New York: Springer-Verlag, 2008, xiv + 500 s. ISBN: 978-0-387-75935-7.

Murrell, P. R Graphics, Second Edition. Boca Raton: Chapman & Hall/CRC, 2012, xxvii + 518 s. ISBN: 978-1-4398-3177-9.

Teaching methods

English

Last update: doc. RNDr. Arnošt Komárek, Ph.D. (19.05.2016)

Seminar + individual work with possibility of advice.

Czech

Last update: doc. RNDr. Arnošt Komárek, Ph.D. (19.05.2016)

Seminář + samostatná práce s možností konzultací.

Syllabus

English

Last update: doc. RNDr. Arnošt Komárek, Ph.D. (03.12.2020)

1. R programming (functions, vectorized operations, ...).

2. Advanced graphics in R (lattice, ggplot2, ...).

3. Automatized reporting using R, systems for automatized reporting and preparation of presentations (Sweave, markdown, shiny).

4. Basics of a programming language C, use for computationally intensive computation when integrated with the R environment.

5. Use of computational clusters for intensive computation.

Czech

Last update: doc. RNDr. Arnošt Komárek, Ph.D. (03.12.2020)

1. R programování (funkce, vektorizované operace, ...).

2. Pokročilá grafika v R (lattice, ggplot2, ...).

3. Automatizovaná tvorba výstupů a prezentace výsledků pomocí R, systémy pro tvorbu výstupů a prezentací (Sweave, markdown, shiny).

4. Základy programovacího jazyka C, využití pro náročné výpočty ve spojení se systémem R.

5. Využití výpočetních clusterů pro náročné výpočty.

Entry requirements

English

Last update: doc. RNDr. Arnošt Komárek, Ph.D. (25.05.2018)

• Foundations of statistical inference (statistical test, confidence interval, standard error, consistency);

• Basic procedures of statistical inference (asymptotic tests on expected value, one- and two-sample t-test, one-way analysis of variance, chi-square test of independence);

• Linear model;

• Intermediate knowledge of R, a free software environment for statistical computing and graphics (https://www.r-project.org);

• Working knowledge of LaTeX;

• Ability of algorithmic programming (in arbitrary language, e.g., Python, Pascal, C/C++, Fortran, ...).

Czech

Last update: doc. RNDr. Arnošt Komárek, Ph.D. (25.05.2018)

• Základy statistické inference (statistický test, interval spolehlivosti, směrodatná chyba, konzistence);

• Základní postupy statistické inference (asymptotické testy o střední hodnotě, jedno a dvouvýběrový t-test, analýza rozptylu jednoduchého třídění, chí-kvadrát test nezávislosti);

• Lineární model;

• Středně pokročilá znalost prostředí R, volně šiřitelného prostředí pro statistické výpočty a grafiku (https://www.r-project.org);

• Pracovní znalost systému LaTeX;

• Schopnost algoritmického programování (v libovolném jazyce, např. Python, Pascal, C/C++, Fortran, ...).