Statistický projektový seminář - NMST551

• Anglický název: Statistical Project Seminar
• Zajišťuje: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky (32-KPMS)
• Fakulta: Matematicko-fyzikální fakulta
• Platnost: od 2022 do 2022
• Semestr: zimní
• E-Kredity: 5
• Rozsah, examinace: zimní s.:0/2, Z [HT]
• Počet míst: neomezen
• Minimální obsazenost: neomezen
• Virtuální mobilita / počet míst: ne
• Stav předmětu: vyučován
• Jazyk výuky: čeština
• Způsob výuky: prezenční
• Další informace: https://www2.karlin.mff.cuni.cz/~komarek/vyuka/2022_23/nmst551-2022.html
• Garant: RNDr. Matúš Maciak, Ph.D.; doc. RNDr. Arnošt Komárek, Ph.D.
• Třída: M Mgr. PMSE; M Mgr. PMSE > Povinně volitelné
• Kategorizace předmětu: Matematika > Pravděpodobnost a statistika
• Prerekvizity : NMST432
• Je záměnnost pro: NSTP106

Anotace

čeština

Poslední úprava: T_KPMS (07.05.2015)

Analýza reálných dat formou samostatné práce a sestavení výzkumné zprávy.

angličtina

Poslední úprava: T_KPMS (07.05.2015)

Independent analysis of a real data set, scientific report writing.

Cíl předmětu

čeština

Poslední úprava: T_KPMS (07.05.2015)

Procvičit se v analýze reálných dat a sestavení výzkumné zprávy.

angličtina

Poslední úprava: T_KPMS (07.05.2015)

Practice in analysis of real data and scientific report writing.

Podmínky zakončení předmětu

Poslední úprava: RNDr. Jitka Zichová, Dr. (23.04.2018)

Požadavky k zápočtu: Každý týden odevzdávat práci podle zadaného úkolu, koncem semestru odevzdat uspokojivou výzkumnou zprávu, zpracovat oponenturu.

Charakter zápočtu neumožňuje opravné termíny.

Literatura

čeština

Poslední úprava: doc. RNDr. Arnošt Komárek, Ph.D. (21.09.2022)

Podle řešeného problému.

Podrobnější informace: https://www2.karlin.mff.cuni.cz/~komarek/vyuka/2022_23/nmst551-2022.html

angličtina

Poslední úprava: T_KPMS (02.06.2016)

Depending on problems to be solved.

Metody výuky

čeština

Poslední úprava: T_KPMS (16.05.2013)

Seminář.

angličtina

Poslední úprava: T_KPMS (16.05.2013)

Seminar.

Sylabus

čeština

Poslední úprava: T_KPMS (16.09.2014)

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.

angličtina

Poslední úprava: T_KPMS (16.09.2014)

Statistical approach to real-life problém solving. Independent analysis of a real data set, scientific report writing. Emphasis is put on the following topics:

1. Processing of data before analysis.

2. Suitable choice of a statistical model

3. Formulation of the objectives.

4. Conduct of the analysis.

5. Correct interpretation of the results.

6. Creation of a comprehensible, objective and well formatted scientific report.

Vstupní požadavky

čeština

Poslední úprava: RNDr. Jitka Zichová, Dr. (25.05.2020)

Kurz předpokládá dobrou znalost teoretických základů a praktických aplikací lineární regrese, logistické regrese, loglineárních modelů, GEE a lineárních modelů se smíšenými efekty. Doporučena je znalost statistického softwaru R a psaní textů v LaTeXu.

angličtina

Poslední úprava: doc. Mgr. Michal Kulich, Ph.D. (25.05.2018)

This course assumes good knowledge of theoretical foundations and practical applications of linear regression, logistic regression, loglinear models, GEE, and linear mixed effects models. Programming skills with R statistical software and LaTeX document processing system are also beneficial.