Předmět provede studenty detailněji metodami statistické analýzy pro detekci a modelování závislostí. Důraz bude kladen na schopnost výběru vhodné metody, její správné použití (znalost předpokladů a omezení), a interpretaci zjištěných výsledků a schopnost hledání alternativních řešení. Součástí kurzu bude stručný úvod do zpracování v jazyce R.
Poslední úprava: Poncarová Petra, Mgr. (19.09.2025)
Podmínky zakončení předmětu
Atestace proběhne formou písemného testu
Poslední úprava: Poncarová Petra, Mgr. (19.09.2025)
Sylabus
Přehled témat:
Korelační analýza, včetně parciální korelace, geometrické interpretace a testování.
Závislost kategoriálních dat: nominálních i ordinálních, analogie korelačních koeficientů. Klasické testy.
Lineární regrese (jednoduchá i vícenásobná, včetně diagnostiky).
Rozšíření lineární regrese: transformace targetu i použití různých typů prediktorů, základy zobecněného regresního modelování.
Log-lineární regrese a její využití pro analýzu mnohorozměrných kontingenčních tabulek
Logistická regrese a její využití pro diskriminační úlohy a predikci/skóring. WoE transformace. Posouzení kvality klasifikace/skórování.
Rozhodování mezi konkurenčními modely, hledání alternativ, další kritéria pro použití modelů.
Praktické a etické otázky použití modelů.
Poslední úprava: Poncarová Petra, Mgr. (19.09.2025)