MB143 Návrh a analýza statistických experimentů

Fakulta informatiky
jaro 2022
Rozsah
2/2/0. 3 kr. (plus ukončení). Ukončení: zk.
Vyučující
doc. Mgr. David Kraus, Ph.D. (přednášející)
Mgr. Karolína Hrabcová (cvičící)
Mgr. Andrea Kraus, M.Sc., Ph.D. (pomocník)
Garance
prof. RNDr. Jan Slovák, DrSc.
Katedra teorie programování – Fakulta informatiky
Dodavatelské pracoviště: Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta
Rozvrh
Út 15. 2. až Út 10. 5. Út 10:00–11:50 D2
  • Rozvrh seminárních/paralelních skupin:
MB143/01: Čt 17. 2. až Čt 12. 5. Čt 10:00–11:50 A215, D. Kraus
MB143/02: Čt 17. 2. až Čt 12. 5. Čt 14:00–15:50 A320, D. Kraus
MB143/03: Po 14. 2. až Po 9. 5. Po 18:00–19:50 A215, K. Hrabcová
MB143/04: Po 14. 2. až Po 9. 5. Po 16:00–17:50 A320, K. Hrabcová
Předpoklady
MB141 Lineární alg. a diskrétní mat. || MB142 Aplikovaná matematická analýza || MB101 Lineární modely || MB201 Lineární modely B || MB102 Dif. a integrální počet || MB202 Dif. a integrální počet B || MB151 Lineární modely || MB152 Dif. a integrální počet
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
předmět má 37 mateřských oborů, zobrazit
Cíle předmětu
Kurs seznamuje studenty s principy a metodami statistické analýzy dat a s typy a charakteristikami dat vhodných k zodpovězení položených otázek.
Výstupy z učení
Po absolvování kursu student:
- umí zformulovat položenou otázku v řeči statistické inference (odhad parametrů nebo testování hypotéz ve vhodném modelu);
- umí pro základní typy dat zvolit vhodný model a pro zodpovězení nejčastějších otázek vhodnou metodu statistické inference, implementovat ji ve statistickém software R a správně interpretovat získané výsledky;
- dovede posoudit, jaké otázky a s jakou přesností/(ne)jistotou je možné s pomocí dostupných dat zodpovědět, anebo navrhnout, jaká data by se za účelem zodpovězení daných otázek s danou přesností/(ne)jistotou měla shromáždit.
Osnova
  • Základní pravděpodobnostní principy.
  • Náhodné veličiny, jejich charakteristiky a vzájemné vztahy.
  • Vlastnosti funkcí náhodných veličin.
  • Data jako realizace náhodných veličin.
  • Popisné statistiky a výběr vhodného modelu.
  • Bodové a intervalové odhady parametrů: principy a nejužívanější metody.
  • Testování hypotéz: principy a nejužívanější metody.
  • Lineární regrese, analýza rozptylu, analýza kovariance.
  • Způsoby sběru dat, jejich cíle, záběr a limitace.
  • Návrh experimentu.
Literatura
    doporučená literatura
  • CASELLA, George a Roger L. BERGER. Statistical inference. 2nd ed. Pacific Grove, Calif.: Duxbury, 2002, xxviii, 66. ISBN 0534243126. info
  • MILLIKEN, George A. a Dallas E. JOHNSON. Analysis of messy data. Second edition. Boca Raton: CRC Press, 2009, xiii, 674. ISBN 9781584883340. info
  • ZVÁRA, Karel a Josef ŠTĚPÁN. Pravděpodobnost a matematická statistika [Zvára, 2001]. 2. vyd. Praha: Matfyzpress, 2001, 230 s. ISBN 80-85863-76-6. info
  • ANDĚL, J. Základy matematické statistiky. Praha: MFF UK, 2005. info
  • ANDĚL, Jiří. Statistické metody. 1. vyd. Praha: Matfyzpress, 1993, 246 s. info
  • FORBELSKÁ, Marie a Jan KOLÁČEK. Pravděpodobnost a statistika I. 1. vyd. Brno: Masarykova univerzita, 2013. Elportál. ISBN 978-80-210-6710-3. url info
  • FORBELSKÁ, Marie a Jan KOLÁČEK. Pravděpodobnost a statistika II. 1. vyd. Brno: Masarykova univerzita, 2013. Elportál. ISBN 978-80-210-6711-0. url info
Výukové metody
Přednášky: 2 hodiny týdně; zaměřeny na vysvětlení pojmů, principů a metod.
Cvičení: 2 hodiny týdně; zaměřeny na hlubší pochopení principů a metod, na jejich použití na konkrétní data pomocí statistického software R a na interpretaci získaných výsledků.
Metody hodnocení
V průběhu semestru: dva domácí úkoly celkem za 40 bodů. Po skončení semestru: písemná zkouška za 60 bodů. Závěrečné hodnocení se odvíjí od součtu S bodů z úkolů a písemné zkoušky. Pro úspěšné absolvování je potřeba nejméně 51 bodů. Přepočet bodů na známky: A pro S v [91,100], B pro S v [81,90], C pro S v [71,80], D pro S v [61,70], E pro S v [51,60], F pro S v [0,50].
Navazující předměty
Informace učitele
https://is.muni.cz/auth/el/fi/jaro2022/MB143/index.qwarp
Další komentáře
Předmět je vyučován každoročně.
Nachází se v prerekvizitách jiných předmětů
Předmět je zařazen také v obdobích jaro 2021, jaro 2023, jaro 2024, jaro 2025.