Cílem kurzu je provést studenty širokým spektrem mnohorozměrných metod statistické analýzy dat.<br>
Důraz bude kladen na techniky použitelné pro sociologické analýzy, jejich vlastnosti, přínosy a omezení.<br>
<br>
V rámci kurzu bude pozornost věnována následujícím tématům:<br>
1. Typologie vícerozměrných metod a základní popisné nástroje a grafy. Jemný úvod do geometrie ve<br>
více rozměrech.<br>
2. Analýza hlavních komponent (PCA), její geometrická interpretace a praktické použití.<br>
3. Faktorová analýza, teoretické předpoklady, geometrické důsledky, popis, interpretace a predikce.<br>
Vztah k PCA.<br>
4. Shluková analýza.<br>
5. Diskriminační analýza. Lineární, Fisherova, kvadratická. Úvod do klasifikačních úloh.<br>
6. Klasifikační a regresní stromy. Jemný nástin dalších nelineárních klasifikátorů (neuronové sítě a<br>
SVM). Hodnocení klasifikátorů.<br>
7. Mnohorozměrná regrese a základy zobecnění regresního modelování.<br>
8. Logistická regrese a její využití pro diskriminační úlohy.<br>
9. Log-lineární regrese a její využití pro analýzu kontingenčních tabulek.
Zkoušku je možno skládat i v následujícím roce.
Poslední úprava: Betinec Martin, Mgr., Ph.D. (02.02.2018)
Podmínky zakončení předmětu
Atestace proběhne formou písemného testu, pro nějž budou v průběhu května/června vypsány dva termíny a jeden během záři,konkrétní data budou upřesněna po dohodě se studenty.
Poslední úprava: Betinec Martin, Mgr., Ph.D. (02.02.2018)
Literatura
Hebák, P. a kol.: Vícerozměrné statistické metody I. INFORMATORIUM, Praha, (2004) Hebák, P.a kol.: Vícerozměrné statistické metody II. INFORMATORIUM, Praha, (2005a) Hebák, P.a kol.: Vícerozměrné statistické metody III. INFORMATORIUM, Praha, (2005a) Hendl, J.: Přehled statistických metod zpracování dat. Portál. Praha, (2004) Statisitical Analysis: An introduuction using R ( http://en.wikibooks.org/wik > [en.wikibooks.org]) Venables, W. N. and Ripley, B. D.: Modern Applied Statistics with S. Springer-Verlag, New York (2002) Meloun, M. a Militký J.: Statistická analýza experimentálních dat. Academia, Praha, (2004). Disman, M.: Jak se vyrábí sociologická znalost, Karolinum, Praha (2002) Thereneau, T.M. a Atkinson, E. J.: An Introdiction ro recursive Partitioning Using the RPART Routines. Mayo Foundation, (2011). Documentation to R-package. Agresti, A.: An Introduction to Categorical Data Analysis. John Wiley & Sons, Inc. New York, New York, USA. (1996) Peňa, D.: Análisis de datos multivariantes. McGraw-Hill, Madrid (2002) Berka, P.: Dobývání znalostí z databází, Academia, Praha (2003). Breiman, L; Friedman, J. H., Olshen, R. A., & Stone, C. J.: Classification and regression trees. Monterey, CA: Wadsworth & Brooks/Cole Advanced Books & Software, (1984)
Poslední úprava: Betinec Martin, Mgr., Ph.D. (02.02.2018)
