PřF:M9901 Splajnové vyhlazování - Informace o předmětu
M9901 Teorie a praxe splajnového vyhlazování
Přírodovědecká fakultapodzim 2017
- Rozsah
- 2/2/0. 4 kr. (příf plus uk plus > 4). Ukončení: zk.
- Vyučující
- doc. PaedDr. RNDr. Stanislav Katina, Ph.D. (přednášející)
Mgr. Vojtěch Šindlář (cvičící)
Mgr. Zdeňka Geršlová (pomocník) - Garance
- doc. PaedDr. RNDr. Stanislav Katina, Ph.D.
Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: doc. PaedDr. RNDr. Stanislav Katina, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta - Rozvrh
- Po 18. 9. až Pá 15. 12. St 10:00–11:50 M3,01023
- Rozvrh seminárních/paralelních skupin:
- Omezení zápisu do předmětu
- Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
- Mateřské obory/plány
- Aplikovaná matematika pro víceoborové studium (program PřF, N-MA)
- Ekonomie (program ESF, N-MA)
- Finanční matematika (program PřF, N-MA)
- Matematické modelování a numerické metody (program PřF, N-MA)
- Statistika a analýza dat (program PřF, N-MA)
- Cíle předmětu
- Předmět se zabývá interpolací a vyhlazováním křivek a ploch pomocí jednorozměrných a mnohorozměrných splajnů, identifikací odlehlých pozorování s aplikacemi v elektrokardiologii, elektroencefalografii a analýze tvaru (geometrické morfometrií) na biologických objektech, statistickým spracováním mnohorozměrných dat, testováním hypotéz pro mnohorozměrná data, mnohorozměrnými SVD metodami (zovšeobecněná PCA), 2D/3D statistickými zobrazovacími technikami a implementací v jazyce R.
- Výstupy z učení
- Student bude po absolvování předmětu schopen:
- porozumnět princípům splajnové interpolace a vyhlazování křivek a ploch;
- navrhnout a vysvětlit vhodný model pro křivky a plochy;
- aplikovat metody splajnové interpolace a vyhlazování na reální data;
- implementovat metody splajnové interpolace a vyhlazování do R. - Osnova
- Geometrické transformace v 2D a 3D.
- Mnohorozměrné splajny, funkcionální modely.
- Identifikace a analýza význačních bodů, křivek a ploch.
- Testování mnohorozměrných statistických hypotéz.
- Statistická analýza mnohorozměrných EEG dat, ECG dat a morfometrických dat.
- 2D/3D statistické zobrazovací techniky.
- Příklady v jazyce R. Aplikace na reálná data z biologie, medicíny a jiných oborů.
- Literatura
- doporučená literatura
- JOHNSON, Richard A. a Dean W. WICHERN. Applied multivariate statistical analysis. 3rd ed. Englewood Cliffs: Prentice-Hall, 1992, xiv, 642 s. ISBN 0-13-041807-2. info
- neurčeno
- CASELLA, George a Roger L. BERGER. Statistical inference. 2nd ed. Pacific Grove, Calif.: Duxbury, 2002, xxviii, 66. ISBN 0534243126. info
- Výukové metody
- Přednáška: 2 hod. týdně.
Cvičení: 2 hod. týdně. - Metody hodnocení
- Domácí úkoly, ústní zkouška.
- Další komentáře
- Předmět je vyučován každoročně.
- Statistika zápisu (podzim 2017, nejnovější)
- Permalink: https://is.muni.cz/predmet/sci/podzim2017/M9901