M8751 Pokročilé regresní modely I

Přírodovědecká fakulta
jaro 2017
Rozsah
2/2. 4 kr. (příf plus uk plus > 4). Ukončení: zk.
Vyučující
doc. Mgr. David Kraus, Ph.D. (přednášející)
Garance
doc. PaedDr. RNDr. Stanislav Katina, Ph.D.
Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta
Dodavatelské pracoviště: Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta
Rozvrh
Po 20. 2. až Po 22. 5. Po 18:00–19:50 M5,01013
  • Rozvrh seminárních/paralelních skupin:
M8751/01: Po 20. 2. až Po 22. 5. Út 16:00–17:50 MP1,01014
Předpoklady
M7222 Zobec. lineární modely
Diferenciální a integrální počet, lineární algebra, základy teorie pravděpodobnosti a matematické statistiky, teorie odhadu a testování statistických hypotéz, lineární a zobecněný lineární model, znalost programu R
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
Cíle předmětu
Předmět se věnuje výkladu pokročilých regresních metod a modelů nad rámec lineární a zobecněné lineární regrese. Kurs pokrývá teoretické základy, statistické modely a inferenci, softwarovou implementaci, aplikaci a interpretaci.
Výstupy z učení
V kursu studenti získají hlubší pochopení vlastností metod a souvislostí mezi nimi, naučí se rozeznat situace, které lze řešit s pomocí diskutovaných modelů, jsou schopni vybrat vhodný model z této třídy, implementovat jej a interpretovat jeho výsledky.
Osnova
  • Nelineární parametrické regresní modely
  • Regrese s korelovanými daty, zobecněné nejmenší čtverce, zobecněné odhadovací rovnice
  • Volba modelu, regularizační techniky
  • Regresní modely v analýze přežití
Literatura
  • VERBEKE, Geert a Geert MOLENBERGHS. Linear mixed models for longitudinal data. New York: Springer-Verlag, 2009, xxii, 568. ISBN 9781441902993. info
  • KLEIN, John P. a Melvin L. MOESCHBERGER. Survival analysis : techniques for censored and truncated data. 2nd ed. New York: Springer, 2003, xv, 536. ISBN 9781441929853. info
  • HASTIE, Trevor, Robert TIBSHIRANI a J. H. FRIEDMAN. The elements of statistical learning : data mining, inference, and prediction. 2nd ed. New York, N.Y.: Springer, 2009, xxii, 745. ISBN 9780387848570. info
  • MOLENBERGHS, Geert a Geert VERBEKE. Models for discrete longitudinal data. New York: Springer-Verlag, 2005. ISBN 978-0-387-28980-9. info
  • Survival and event history analysisa process point of view. Edited by Odd O. Aalen - Ørnulf Borgan - S. Gjessing. New York, NY: Springer, 2008, xviii, 539. ISBN 9780387202877. info
Výukové metody
Přednášky, cvičení
Metody hodnocení
Ústní zkouška, zadané domácí úlohy
Navazující předměty
Informace učitele
https://is.muni.cz/auth/el/1431/jaro2018/M8751/index.qwarp
Další komentáře
Předmět je vyučován každoročně.
Předmět je zařazen také v obdobích jaro 2018, jaro 2019, jaro 2020, jaro 2021, jaro 2022, jaro 2023, jaro 2024, jaro 2025.