M5120 Lineární statistické modely I

Přírodovědecká fakulta
podzim 2014
Rozsah
2/1/0. 3 kr. (příf plus uk k 1 zk 2 plus 1 > 4). Ukončení: zk.
Vyučující
RNDr. Marie Forbelská, Ph.D. (přednášející)
Mgr. Ondřej Pokora, Ph.D. (cvičící)
Garance
prof. RNDr. Ivanka Horová, CSc.
Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta
Dodavatelské pracoviště: Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta
Rozvrh
Po 14:00–15:50 M1,01017
  • Rozvrh seminárních/paralelních skupin:
M5120/01: Út 12:00–12:50 MP1,01014, O. Pokora
M5120/02: Čt 16:00–16:50 MP1,01014, O. Pokora
M5120/03: Čt 17:00–17:50 MP1,01014, O. Pokora
M5120/04: St 17:00–17:50 MP1,01014, O. Pokora
Předpoklady
KREDITY_MIN(30) && ( M4122 Pravděpodob. a statistika II || M6130 Výpočetní statistika )
Základy teorie pravděpodobnosti a matematické statistiky, teorie odhadu a testování statistických hypotéz. Práce s počítačem: uživatelská znalost programového prostředí R.
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
Cíle předmětu
Na konci kurzu by měl student být schopen porozumět a využívat základní postupy statistické regresní analýzy, které byly vysvětleny na základě maticového přístupu. Pro základní statistickou analýzu je na cvičeních využito programovací prostředí R.
Osnova
  • Základy z maticové algebry: positivně definitní matice, idempotentní matice, pseudoinverzní matice
  • Normální rozdělení: n-rozměrné normální rozdělení a jeho vlastnosti, rozdělení kvadratických forem
  • Regrese: model lineární regrese plné hodnosti, metoda nejmenších čtverců a odhad parametrů modelu, vlastnosti odhadů; testy hypotéz o parametrech a intervaly spolehlivosti za předpokladů normality; základy regresní diagnostiky
  • Korelace: korelační koeficient, koeficient mnohonásobné korelace a parciální korelační koeficient; jejich výběrové protějšky a testování
Literatura
  • ANDĚL, Jiří. Matematická statistika. Vyd. 2. Praha: SNTL - nakladatelství technické literatury, Alfa, vydavatelstvo technickej a ekonomickej literatury, 1985, 346 s. URL info
  • RAO, C. Radhakrishna. Lineární metody statistické indukce a jejich aplikace. Translated by Josef Machek. Vyd. 1. Praha: Academia, 1978, 666 s. URL info
Výukové metody
Přednáška: teoretická výuka kombinovaná s praktickými příklady Cvičení: praktická cvičení zaměřené na procvičení základních pojmů a tvrzení, samostatné řešení úloh.
Metody hodnocení
Podmínky: aktivní účast na cvičeních, samostatně vypracované domácí úkoly, 1 test na počítači. Hodnocení: písemná (váha 50 %) a ústní (váha 50 %) závěrečná zkouška, alespoň 50 % bodů je potřeba k úspěšnému zvládnutí.
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Nachází se v prerekvizitách jiných předmětů
Předmět je zařazen také v obdobích podzim 2007 - akreditace, podzim 2010 - akreditace, podzim 2002, podzim 2003, podzim 2004, podzim 2005, podzim 2006, podzim 2007, podzim 2008, podzim 2009, podzim 2010, podzim 2011, podzim 2011 - akreditace, podzim 2012, podzim 2013, podzim 2015, podzim 2016, podzim 2017, podzim 2018, podzim 2019, podzim 2020, podzim 2021, podzim 2022, podzim 2023, podzim 2024.