PředmětyPředměty(verze: 908)
Předmět, akademický rok 2022/2023
   Přihlásit přes CAS
Zobecněné lineární modely - NMFP402
Anglický název: Generalized linear models
Zajišťuje: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky (32-KPMS)
Fakulta: Matematicko-fyzikální fakulta
Platnost: od 2022
Semestr: letní
E-Kredity: 5
Rozsah, examinace: letní s.:2/2, Z+Zk [HT]
Počet míst: neomezen
Minimální obsazenost: neomezen
Virtuální mobilita / počet míst: ne
Stav předmětu: vyučován
Jazyk výuky: angličtina, čeština
Způsob výuky: prezenční
Je zajišťováno předmětem: NMST412
Garant: doc. Mgr. Michal Kulich, Ph.D.
Třída: M Mgr. FPM
M Mgr. FPM > Povinné
Kategorizace předmětu: Matematika > Finanční a pojistná matematika
Neslučitelnost : NMST412, NMST432
Prerekvizity : NMFP401
Je neslučitelnost pro: NMST412
Ve slož. prerekvizitě: NMFP406, NMST547
Anotace -
Poslední úprava: doc. RNDr. Martin Branda, Ph.D. (11.12.2020)
Předmět rozšiřuje základy lineární regrese. Učí se zde regresní modely pro nenormální data a diskrétní rozdělení. Cvičení je kombinací teoretických a praktických úloh, ale jádro spočívá v analýzách různých typů ekonometrických, finančních a technických dat a zahrnuje závěrečný projekt.
Cíl předmětu -
Poslední úprava: doc. Mgr. Michal Kulich, Ph.D. (11.12.2020)

Seznámit studenty s regresními modely pro nenormální data.

Podmínky zakončení předmětu - angličtina
Poslední úprava: RNDr. Jitka Zichová, Dr. (20.05.2022)

The exercise class credit is necessary to sign up for the exam. The credit for the exercise class 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.

Literatura -
Poslední úprava: doc. RNDr. Martin Branda, Ph.D. (11.12.2020)

J.W. Hardin and J.M. Hilbe: Generalized Linear Model and Extensions. StataPress, 2007.

A. Agresti: Categorical Data Analysis. Wiley, 1990.

Metody výuky -
Poslední úprava: doc. Mgr. Michal Kulich, Ph.D. (11.12.2020)

Přednáška + cvičení.

Požadavky ke zkoušce - angličtina
Poslední úprava: doc. Mgr. Michal Kulich, Ph.D. (11.12.2020)

The exam has two parts: (1) Evaluation of applied project report and (2) Theoretical oral part. To pass the exam, both parts need to be passed.

Requirements for the exam comprise the entire contents of the lectures and exercise sessions.

Sylabus -
Poslední úprava: doc. Mgr. Michal Kulich, Ph.D. (11.12.2020)

1. Zobecněný lineární model

2. Regrese pro binární data

3. Loglineární model

4. Rozšíření zobecněného lineárního modelu, kvazivěrohodnost, sandwichové odhady rozptylu

Vstupní požadavky - angličtina
Poslední úprava: doc. Mgr. Michal Kulich, Ph.D. (11.12.2020)

This course assumes mid-level knowledge of linear regression (both theory and applications) and good understanding of maximum likelihood theory.

 
Univerzita Karlova | Informační systém UK