PřF:M7986 Statistická inference I - Informace o předmětu
M7986 Statistická inference I
Přírodovědecká fakultapodzim 2024
- Rozsah
- 2/2/0. 4 kr. (příf plus uk plus > 4). Ukončení: zk.
Vyučováno kontaktně - Vyučující
- doc. PaedDr. RNDr. Stanislav Katina, Ph.D. (přednášející)
Mgr. Miriam Kánová (cvičící) - Garance
- doc. PaedDr. RNDr. Stanislav Katina, Ph.D.
Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: doc. PaedDr. RNDr. Stanislav Katina, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta - Rozvrh
- Út 8:00–9:50 M6,01011
- Rozvrh seminárních/paralelních skupin:
- Omezení zápisu do předmětu
- Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
- Mateřské obory/plány
- Aplikovaná matematika pro víceoborové studium (program PřF, N-MA)
- Matematické modelování a numerické metody (program PřF, N-MA)
- Statistika a analýza dat (program PřF, N-MA)
- Cíle předmětu
- Předmět se zabývá testováním statistických hypotéz Waldovým principem, věrohodnostním poměrem a skóre principem na základě propojení teorie s MC simulacemi, implementací v jazyce R, geometrií a statistickou grafikou ve spojitosti s plánováním vědeckých studií pro spojitá data. Na konci tohoto kurzu bude student schopen: (1) porozumět a vysvětlit metody parametrické statistické inference pro spojitá data, (2) implementovat tyto metody v jazyce R, (3) aplikovat je na konkrétních datech.
- Výstupy z učení
- Student bude po absolvování předmětu schopen:
- porozumět věrohodnosti a statistické inferenci pro spojitá data;
- vybrat vhodný pravděpodobnostní a statistický model pro statistickou inferenci pro spojitá data;
- postavit a vysvětlit vhodnou simulační studii vybraného statistického testu nebo intervalu spolehlivosti pro spojitá data;
- navrhnout a vysvětlit vhodné statistické testy pro spojitá data;
- aplikovat metody statistické inference na reálná spojitá data;
- implementovat numerické metody statistické inference pro spojitá data v R. - Osnova
- Model rozdělení pravděpodobnosti a statistický model.
- Funkce věrohodnosti a její maximalizace.
- Základy testování statistických hypotéz.
- Typy testovacích statistik.
- Principy MC simulačních experimentů pro testování statistických hypotéz.
- Plánování experimentů pro jedno-, dvou- a vícevýběrový případ.
- Příklady v jazyce R.
- Aplikace na reálná data z biologie, medicíny a jiných oborů.
- Literatura
- doporučená literatura
- KATINA, Stanislav, Miroslav KRÁLÍK a Adéla HUPKOVÁ. Aplikovaná štatistická inferencia I. Biologická antropológia očami matematickej štatistiky. 1. vyd. Brno: Masarykova univerzita, 2015, 320 s. ISBN 978-80-210-7752-2. info
- COX, D. R. Principles of statistical inference. 1st ed. Cambridge: Cambridge University Press, 2006, xv, 219. ISBN 0521685672. info
- CASELLA, George a Roger L. BERGER. Statistical inference. 2nd ed. Pacific Grove, Calif.: Duxbury, 2002, xxviii, 66. ISBN 0534243126. info
- Výukové metody
- Přednáška: 2 hod. týdně.
Cvičení: 2 hod. týdně.
Převážně prezenčně nebo dle potřeby online přes MS Teams podle vývoje epidemiologické situace a platných omezení. - Metody hodnocení
- Domácí úkoly, ústní zkouška. Podmínky mohou být upřesněny podle vývoje epidemiologické situace a platných omezení.
- Navazující předměty
- Informace učitele
- Výuka probíhá většinou v češtině nebo dle potřeby v angličtině, příslušná terminologie je za všech okolností uváděna i s anglickými ekvivalenty.
Mezi cílové dovednosti studia patří schopnost používat anglický jazyk pasivně i aktivně ve vlastní odbornosti a také v potenciálních oblastech aplikací matematiky.
Hodnocení ve všech případech může probíhat v češtině i v angličtině, dle volby studenta.
Přednášky budou probíhat převážně prezenčně nebo dle potřeby online v MS Teams v době normálních přednášek podle rozvrhu. Vzhledem k možné nízké kvalitě signálu doporučuji studentům kameru nepoužívat. Otázky během přednášky nebude možné klást hlasem, ale prostřednictvím chatu.
Záznam z přednášky se bude nahrávat do IS průběžně a ne dopředu, tedy učiněn záznam se bude nahrávat až po dané přednášce a před další přednáškou. Záznam nemusí obsahovat kompletní přednášku, je na učiteli, co ze záznamu zveřejní a sdílený se studenty. Co je záznam z přednášky? Může jít o PDF textu, který přednášející píše elektronickým perem na obrazovku a tento může být doplněn hlasem (nebo hlasem a videem) přednášejícího. V IS budou vždy k dispozici slajdy v PDF s TeXovaným textem a budou se sdílet až po dané přednášce a před další přednáškou. - Další komentáře
- Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně. - Nachází se v prerekvizitách jiných předmětů
- Statistika zápisu (nejnovější)
- Permalink: https://is.muni.cz/predmet/sci/podzim2024/M7986