Základy statistické analýzy - NMMB343
| Anglický název: |
Introduction to statistical analysis |
| Zajišťuje: |
Katedra algebry (32-KA) |
| Fakulta: |
Matematicko-fyzikální fakulta |
| Platnost: |
od 2025 |
| Semestr: |
zimní |
| E-Kredity: |
3 |
| Rozsah, examinace: |
zimní s.:1/1, Z+Zk [HT] |
| Počet míst: |
neomezen |
| Minimální obsazenost: |
neomezen |
| 4EU+: |
ne |
| Virtuální mobilita / počet míst pro virtuální mobilitu: |
ne |
| Stav předmětu: |
vyučován |
| Jazyk výuky: |
čeština |
| Způsob výuky: |
prezenční |
|
| Garant: |
Mgr. Michal Nožička |
| Vyučující: |
Mgr. Michal Nožička |
| Třída: |
M Mgr. MMIB
M Mgr. MMIB > Povinně volitelné |
| Kategorizace předmětu: |
Matematika > Matematika, Algebra, Diferenciální rovnice, teorie potenciálu, Didaktika matematiky, Diskrétní matematika, Matematická ekonomie a ekonometrie, Předměty širšího základu, Finanční a pojistná matematika, Funkční analýza, Geometrie, Předměty obecného základu, , Reálná a komplexní analýza, Matematika, Matematické modelování ve fyzice, Numerická analýza, Optimalizace, Pravděpodobnost a statistika, Topologie a kategorie |
| Neslučitelnost : |
NMMB333 |
| Je korekvizitou pro: |
NMMB338 |
| Je neslučitelnost pro: |
NMMB333 |
|
| Anotace -
| |
|
Kurz je zaměřen na standardní metody analýzy dat a modelování nad reálnými daty v prostředí jazyka R.
Poslední úprava: Žemlička Jan, doc. Mgr. et Mgr., Ph.D. (23.05.2025)
The lecture covers standard methods of data analysis and modelling over real
data in the R environment.
Poslední úprava: Žemlička Jan, doc. Mgr. et Mgr., Ph.D. (23.05.2025)
|
| Podmínky zakončení předmětu -
| |
|
Předmět je zakončen ústní zkouškou.
Poslední úprava: Žemlička Jan, doc. Mgr. et Mgr., Ph.D. (23.05.2025)
Students have to pass oral exam.
Poslední úprava: Žemlička Jan, doc. Mgr. et Mgr., Ph.D. (23.05.2025)
|
| Literatura -
| |
|
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
Poslední úprava: 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
Poslední úprava: Žemlička Jan, doc. Mgr. et Mgr., Ph.D. (23.05.2025)
|
| Požadavky ke zkoušce -
| |
|
Zkouška má ústní formu. Její požadavky odpovídají obsahu přednesené látky.
Poslední úprava: Žemlička Jan, doc. Mgr. et Mgr., Ph.D. (23.05.2025)
Students have to pass oral exam. The requirements for the exam correspond to what has been done during lectures and practicals.
Poslední úprava: Žemlička Jan, doc. Mgr. et Mgr., Ph.D. (23.05.2025)
|
| Sylabus -
| |
|
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.
Poslední úprava: Žemlička Jan, doc. Mgr. et Mgr., Ph.D. (23.05.2025)
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.
Poslední úprava: Žemlička Jan, doc. Mgr. et Mgr., Ph.D. (23.05.2025)
|
|
