MA012 Statistika II

Fakulta informatiky
podzim 2017
Rozsah
2/2. 4 kr. (plus ukončení). Doporučované ukončení: zk. Jiná možná ukončení: k, z.
Vyučující
Mgr. Ondřej Pokora, Ph.D. (přednášející)
Mgr. Eva Janoušková, Ph.D. (cvičící)
Mgr. et Mgr. Daniela Kuruczová, Ph.D. (cvičící)
RNDr. Bc. Iveta Selingerová, Ph.D. (pomocník)
Garance
doc. PaedDr. RNDr. Stanislav Katina, Ph.D.
Fakulta informatiky
Dodavatelské pracoviště: Přírodovědecká fakulta
Rozvrh
St 8:00–9:50 A217
  • Rozvrh seminárních/paralelních skupin:
MA012/01: St 10:00–11:50 A215, O. Pokora
MA012/02: Čt 8:00–9:50 B117, D. Kuruczová
MA012/03: Čt 12:00–13:50 A215, D. Kuruczová
Předpoklady
Předpokládá se znalost diferenciálního a integrálního počtu jedné a více proměnných, základní znalosti z lineární algebry a znalosti pravděpodobnosti a statistiky v rozsahu předmětu MV011 Statistika I.
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
Cíle předmětu
Po absolvování tohoto předmětu budou studenti schopni: aplikovat pokročilé metody matematické statistiky na reálné datové soubory; porozumět příslušným algoritmům a výpočetním postupům; statisticky analyzovat vícerozměrná data; využít pro praktickou práci volně dostupný software R.
Osnova
  • Jednofaktorová a dvoufaktorová analýza rozptylu (ANOVA);
  • Neparametrické testy hypotéz;
  • Testy dobré shody;
  • Mnohonásobná lineární regrese;
  • Korelační analýza, korelační koeficienty;
  • Autokorelace, multikolinearita;
  • Zobecněné lineární modely (GLM);
  • Analýza hlavních komponent (PCA);
  • ROC křivky, rozhodování;
Literatura
  • ANDĚL, J. Základy matematické statistiky. Praha: MFF UK, 2005. info
  • RAO, C. Radhakrishna. Lineární metody statistické indukce a jejich aplikace. Translated by Josef Machek. Vyd. 1. Praha: Academia, 1978, 666 s. URL info
  • BERNSTEIN, Stephen a Ruth BERNSTEIN. Schaum's outline of theory and problems of elements of statistics : descriptive statistics and probability. New York, N.Y.: McGraw-Hill, 1999, vii, 354. ISBN 0070050236. info
  • ANDĚL, Jiří. Statistické metody. 1. vyd. Praha: Matfyzpress, 1993, 246 s. info
Výukové metody
přednášky, cvičení
Metody hodnocení
Výuka probíhá každý týden v rozsahu 2 hodiny přednášek, 2 hodiny cvičení. Série praktických úloh v R ve cvičení. Vyplňování odpovědníků v průběhu semestru a řešení praktických úloh na konci cvičení. Zkouška je písemná s krátkým ústním pohovorem o zpracovaném projektu. Pro úspěšné absolvování předmětu je třeba v součtu získat alespoň 50 % bodů.
Informace učitele
Do cvičení v nepočítačových učebnách je nutné, aby si studenti nosili vlastní notebooky. Většina cvičení bude spočívat v řešení praktických úloh v softwaru R.
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Předmět je zařazen také v obdobích podzim 2002, podzim 2003, podzim 2004, podzim 2005, podzim 2006, podzim 2007, podzim 2008, podzim 2009, podzim 2010, podzim 2011, podzim 2012, podzim 2013, podzim 2014, podzim 2015, podzim 2016, podzim 2018, podzim 2019, podzim 2020, podzim 2021, podzim 2022, podzim 2023, podzim 2024.