Výpočetní prostředí pro statistickou analýzu dat - NSTP004

• Anglický název: Computational Environment for Statistical Data Analysis
• Zajišťuje: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky (32-KPMS)
• Fakulta: Matematicko-fyzikální fakulta
• Platnost: od 2013 do 2016
• Semestr: zimní
• E-Kredity: 6
• Rozsah, examinace: zimní s.:2/2, Z+Zk [HT]
• Počet míst: neomezen
• Minimální obsazenost: neomezen
• 4EU+: ne
• Virtuální mobilita / počet míst pro virtuální mobilitu: ne
• Stav předmětu: nevyučován
• Jazyk výuky: čeština
• Způsob výuky: prezenční
• Způsob výuky: prezenční
• Garant: doc. RNDr. Zdeněk Hlávka, Ph.D.; Mgr. Pavel Schlesinger
• Kategorizace předmětu: Informatika > Aplikační software; Matematika > Pravděpodobnost a statistika
• Záměnnost : NMST440
• Je neslučitelnost pro: NMST440, NUOS002
• Je záměnnost pro: NMST440, NUOS002

Anotace

čeština

Poslední úprava: G_M (30.05.2011)

Psaní matematických textů (LaTeX, BibTeX, makeindex). Elektronické časopisy a databázové systémy Zentralblatt a MathSciNet. Systém R, funkce a knihovny, grafický výstup, programování simulací. Jednoduché úpravy dat pomocí programů R, awk a sed. Prezentace výsledků: postery a fólie v PDF. Použití systému SAS pro manipulace s daty, statistické analýzy a prezentaci výsledků. Předpoklady: základní znalosti statistiky a programování.

angličtina

Poslední úprava: G_M (30.05.2011)

Writing mathematical texts (LaTeX, BibTeX, makeindex). Electronic journals and databases Zentralblatt and MathSciNet. The R system, functions and libraries, graphics, programming, simulations. Data management using programs R, awk and sed. Presentation of results: posters and slides in PDF. Using SAS for data management, statistical analysis and presentation of results. The course requires knowledge of basic statistical methods and programming.

Cíl předmětu

čeština

Poslední úprava: T_KPMS (26.05.2008)

Podrobné seznámení s počítačovými programy pro statistickou analýzu dat a prezentaci výsledků.

angličtina

Poslední úprava: T_KPMS (26.05.2008)

Detailed introduction to software suitable for statistical data analysis and presentation.

Literatura

Poslední úprava: T_KPMS (14.05.2003)

Manuály k probíranému software

Metody výuky

čeština

Poslední úprava: G_M (27.05.2008)

Přednáška+cvičení.

angličtina

Poslední úprava: G_M (27.05.2008)

Lecture+exercises.

Sylabus

čeština

Poslední úprava: doc. RNDr. Zdeněk Hlávka, Ph.D. (10.09.2013)

1. HTML a informační zdroje na internetu (JSTOR, Kluwer Online, Wiley Interscience, Science Direct, SpringerLink, Zentralblatt, MathSciNet), LaTeX, BibTeX, makeindex, grafika.

2. Systém R: práce s daty, vytváření tabulek v LATeXu a HTML, obrázky, animace, programování simulací, funkce a knihovny.

3. Propojení R a LaTeXu (Sweave), použití jazyka C při programování v R, použití linuxového výpočetního clusteru.

4. Zjednodušení práce a odstranění nudných operací pomocí skriptů a programů sed a awk.

5. Vybrané výpočetně náročné metody: EM algoritmus, metoda bootstrap apod.

6. Analýza dat v systému SAS.

angličtina

Poslední úprava: G_M (30.05.2011)

1. HTML and some information sources on internet (JSTOR, Kluwer Online, Wiley Interscience, ScienceDirect, SpringerLink, Zentralblatt, MathSciNet).

2. LaTeX, BibTeX, makeindex, graphics.

3. The R system: data management. LATeX and HTML output, graphics, programming and simulations, functions and libraries.

4. Presentation of results, programs Scribus and Gimp, simple animations.

5. Simple data management using scripts and programs sed and awk.

6. Selected computationally intensive methods: EM algorithm, bootstrap etc.

7. Data analysis using SAS.