Data Analysis Workshop - NSTP106

• Title: Statistické praktikum
• Guaranteed by: Department of Probability and Mathematical Statistics (32-KPMS)
• Faculty: Faculty of Mathematics and Physics
• Actual: from 2018
• Semester: summer
• E-Credits: 3
• 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: Czech
• Teaching methods: full-time
• Additional information: http://www.karlin.mff.cuni.cz/~kulich/vyuka/prakt/index.html
• Guarantor: doc. Mgr. Michal Kulich, Ph.D.
• Classification: Informatics > Software Applications; Mathematics > Probability and Statistics
• Pre-requisite : {NSTP194 a NSTP195}
• Interchangeability : NMST551
• Is incompatible with: NSTP124

Annotation

English

The students learn to choose and apply suitable methods to analyse real data in order to address a specific question; improve practical computing and writing skills.

Last update: T_KPMS (22.05.2008)

Czech

Studenti se naučí vybrat a aplikovat vhodné metody pro zpracování reálných dat za konkrétním praktickým účelem a zdokonalí se v praktických výpočetních dovednostech a v písemné prezentaci výsledků své práce.

Last update: T_KPMS (14.05.2010)

Aim of the course

English

Learn to choose and apply suitable methods to analyse real data in

order to address a specific question; improve practical computing and

writing skills.

Last update: T_KPMS (20.05.2008)

Czech

Studenti se naučí vybrat a aplikovat vhodné metody pro zpracování

reálných dat za konkrétním praktickým účelem a zdokonalí se v

praktických výpočetních dovednostech a v písemné presentaci výsledků

své práce.

Last update: T_KPMS (20.05.2008)

Teaching methods

English

Seminar.

Last update: G_M (27.05.2008)

Czech

Seminář.

Last update: G_M (27.05.2008)

Syllabus

English

Classical and modern statistical methods applied to real data analysis problems. Scientific report writing.

Last update: Kulich Ivan, Mgr., Ph.D. (26.04.2006)

Czech

Statistický přístup k řešení praktických problémů, ilustrovaný na analýze reálných dat formou samostatné práce a sestavení výzkumné zprávy. Důraz je kladen na následující aspekty:

1. Příprava reálných dat k analýze.

2. Vhodná volba statistického modelu.

3. Formulace kladené otázky v rámci zvoleného modelu.

4. Provedení analýzy.

5. Správná interpretace výsledků.

6. Praxe ve vytváření srozumitelné, objektivní a kvalitně zpracované výzkumné zprávy.

Last update: Kulich Ivan, Mgr., Ph.D. (26.04.2006)