Mnohorozměrná analýza - NMST539

• Anglický název: Multivariate Analysis
• Zajišťuje: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky (32-KPMS)
• Fakulta: Matematicko-fyzikální fakulta
• Platnost: od 2018 do 2018
• Semestr: letní
• E-Kredity: 5
• Rozsah, examinace: letní s.:2/2, Z+Zk [HT]
• Počet míst: neomezen
• Minimální obsazenost: neomezen
• 4EU+: ne
• Virtuální mobilita / počet míst pro virtuální mobilitu: ne
• Stav předmětu: vyučován
• Jazyk výuky: angličtina, čeština
• Způsob výuky: prezenční
• Způsob výuky: prezenční
• Garant: doc. RNDr. Zdeněk Hlávka, Ph.D.
• Třída: M Mgr. PMSE; M Mgr. PMSE > Povinně volitelné
• Kategorizace předmětu: Matematika > Pravděpodobnost a statistika
• Je záměnnost pro: NSTP018

Anotace

čeština

Poslední úprava: doc. Ing. Marek Omelka, Ph.D. (08.12.2020)

Normální, Wishartovo a Hottelingovo rozdělení. Kanonické korelace. Metoda hlavních komponent. Faktorová, diskriminační a shluková analýza. Použití balíků statistických programů. Předpoklady: základní znalosti pravděpodobnosti a matematické statistiky.

angličtina

Poslední úprava: doc. Ing. Marek Omelka, Ph.D. (08.12.2020)

Normal, Wishart and Hotelling distributions. Canonical correlations. Principal components. Factor, discriminant and cluster analyses. Use of libraries of statistical programs.

Cíl předmětu

čeština

Poslední úprava: doc. RNDr. Ivan Mizera, CSc. (24.05.2023)

Seznámit studenty se základními metodami mnohorozměrné statistiky.

angličtina

Poslední úprava: doc. RNDr. Zdeněk Hlávka, Ph.D. (08.12.2020)

To explain selected methods of multivariate statistics.

Podmínky zakončení předmětu

čeština

Poslední úprava: doc. RNDr. Zdeněk Hlávka, Ph.D. (24.04.2020)

Podmínky pro získání zápočtu: účast na cvičení a průběžné řešení zadaných úkolů. Charakter zápočtu neumožňuje jeho opakování. Získání zápočtu je nutná podmínka pro účast na zkoušce.

angličtina

Poslední úprava: doc. RNDr. Ivan Mizera, CSc. (15.10.2023)

Prerequisites for obtaining the credit (zápočet): participation in the exercises and continuous solving of assigned problems. The nature of the credit does not allow it to be repeated. Acquiring credit is a prerequisite for attending the exam.

Literatura

Poslední úprava: doc. RNDr. Zdeněk Hlávka, Ph.D. (08.12.2020)

Hebák P., Hustopecký J.: Vícerozměrné statistické metody s aplikacemi. SNTL-Alfa. Praha, 1987

Mardia K.V., Kent J.T., Bobby J.M.: Multivariate Analysis. Academia Press. London, 1979

Rao C.R.: Linear Statistical Inference and Its Applications. 2nd edition. Wile. New York, 1973. (existuje český překlad)

Metody výuky

čeština

Poslední úprava: T_KPMS (16.05.2013)

Přednáška+cvičení.

angličtina

Poslední úprava: T_KPMS (16.05.2013)

Lecture+exercises.

Požadavky ke zkoušce

čeština

Poslední úprava: doc. RNDr. Ivan Mizera, CSc. (03.10.2023)

Zkouška sestává z písemné a ústní části. Písemná část předchází části ústní, její nesplnění znamená, že celá zkouška je hodnocena známkou nevyhověl(a) a ústní částí se již nepokračuje. Nesložení ústní části znamená, že při příštím termínu je nutno opakovat obě části zkoušky, písemnou i ústní. Známka ze zkoušky se stanoví na základě hodnocení písemné i ústní části.

Písemná část bude sestávat z jediného příkladu z témat, která korespondují se sylabem přednášky a současně odpovídají tomu, co bylo prezentováno na cvičení nebo na přednášce.

Požadavky u ústní části zkoušky odpovídají sylabu předmětu v rozsahu, který byl prezentován na přednášce.

angličtina

Poslední úprava: doc. RNDr. Ivan Mizera, CSc. (03.10.2023)

The exam consists of a written and oral part. The written part is preceded by an oral part. Failing the written part means that the whole exam has been failed (and the oral part does not take place). Failing the oral part means that both the written and oral part of the exam must be repeated. The note is determined on the basis of both the written and the oral parts.

The written part consists of a single example addressing topics corresponding both to what was presented during the exercises or lectures and to the syllabus of the subject.

Requirements for the oral part of the exam correspond to the syllabus of the subject in the scope that was presented at the lecture.

Sylabus

čeština

Poslední úprava: doc. RNDr. Zdeněk Hlávka, Ph.D. (08.12.2020)

1. Mnohorozměrné normální rozdělení.

2. Wishartovo a Hotellingovo rozdělení.

3. Statistická indukce v normálním rozdělení.

4. Vícerozměrná regrese.

5. Kanonické korelace.

6. Metoda hlavních komponent.

7. Faktorová analýza.

8. Diskriminační analýza.

9. Shluková analýza.

9. Použití standardních programů.

angličtina

Poslední úprava: doc. RNDr. Zdeněk Hlávka, Ph.D. (08.12.2020)

Normal, Wishart and Hotelling distributions. Canonical correlations. Principal components. Factor, discriminant and cluster analyses. Use of libraries of statistical programs.

Vstupní požadavky

čeština

Poslední úprava: doc. RNDr. Zdeněk Hlávka, Ph.D. (25.05.2018)

základní znalosti lineární algebry, teorie pravděpodobnosti a matematické statistiky

angličtina

Poslední úprava: doc. RNDr. Zdeněk Hlávka, Ph.D. (25.05.2018)

basic knowledge of linear algebra, theory of probability, and mathematical statistics