FI:MA012 Statistika II - Informace o předmětu

MA012 Statistika II

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)

Garance

doc. PaedDr. RNDr. Stanislav Katina, Ph.D.
Fakulta informatiky
Dodavatelské pracoviště: Přírodovědecká fakulta

Rozvrh

Čt 12:00–13:50 A318

• Rozvrh seminárních/paralelních skupin:

MA012/01: Po 17. 9. až Po 10. 12. Po 8:00–9:50 B311, D. Kuruczová
MA012/02: Po 17. 9. až Po 10. 12. Po 10:00–11:50 B311, 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

• Aplikovaná informatika (program FI, N-AP)
• Bezpečnost informačních technologií (angl.) (program FI, N-IN)
• Bezpečnost informačních technologií (program FI, N-IN)
• Bioinformatika (program FI, N-AP)
• Informační systémy (program FI, N-IN)
• Informatika (angl.) (program FI, D-IN4)
• Informatika (program FI, D-IN4)
• Paralelní a distribuované systémy (program FI, N-IN)
• Počítačová grafika (program FI, N-IN)
• Počítačové sítě a komunikace (program FI, N-IN)
• Počítačové systémy a technologie (angl.) (program FI, D-IN4)
• Počítačové systémy a technologie (program FI, D-IN4)
• Počítačové systémy (program FI, N-IN)
• Programovatelné technické struktury (angl.) (program FI, N-IN)
• Programovatelné technické struktury (program FI, N-IN)
• Služby - výzkum, řízení a inovace (angl.) (program FI, N-AP)
• Služby - výzkum, řízení a inovace (program FI, N-AP)
• Sociální informatika (program FI, B-AP)
• Teoretická informatika (program FI, N-IN)
• Učitelství výpočetní techniky pro střední školy (program FI, N-SS) (2)
• Umělá inteligence a zpracování přirozeného jazyka (program FI, N-IN)
• Zpracování obrazu (program FI, N-AP)

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.

• Statistika zápisu (podzim 2018, nejnovější)
  
• Permalink: https://is.muni.cz/predmet/fi/podzim2018/MA012