PřF:M7222 Zobec. lineární modely - Informace o předmětu
M7222 Zobecněné lineární modely
Přírodovědecká fakultapodzim 2022
- Rozsah
- 2/2/0. 4 kr. (příf plus uk k 1 zk 2 plus 1 > 4). Ukončení: zk.
- Vyučující
- doc. Mgr. David Kraus, Ph.D. (přednášející)
doc. PaedDr. RNDr. Stanislav Katina, Ph.D. (přednášející)
Mgr. Karolína Hrabcová (cvičící) - 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
- St 16:00–17:50 M3,01023
- Rozvrh seminárních/paralelních skupin:
- Předpoklady
- Teorie pravděpodobnosti a matematické statistiky, zejména teorie odhadu a testování statistických hypotéz: na úrovni předmětu M4122. Uživatelská znalost statistického software R: na úrovni předmětu M4130. Lineární modely: na úrovni předmětu M5120.
- Omezení zápisu do předmětu
- Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
- Mateřské obory/plány
- Matematické a statistické metody v ekonomii (program ESF, N-KME)
- Statistika a analýza dat (program PřF, N-AM)
- Statistika a analýza dat (program PřF, N-MA)
- Cíle předmětu
- Předmět studentům předkládá zobecněné lineární modely jako rozšíření lineárního modelu pro situace, kdy je zásadnějším způsobem narušen předpoklad normality odezvy, lineární závislosti střední hodnoty na parametru nebo homoskedasticity. Kurz pokrývá teorii, softwarovou implementaci, aplikaci a interpretaci, a připravuje půdu pro studium pokročilejších regresních modelů.
- Výstupy z učení
- Po absolvování kurzu studenti
- rozeznají situace, které lze řešit s pomocí zobecněných lineárních modelů;
- jsou schopni vybrat vhodný model z této třídy, formulovat jej, implementovat a interpretovat jeho výsledky;
- za tímto účelem si vyvinou mnohem hlubší teoretické pochopení konceptu modelu, odhadování a testování, než co dostačuje pro pochopení lineárního modelu;
- jsou si rovněž vědomi limitací diskutovaných technik a mají základní přehled o pokročilých metodách, které je možné použít ve složitějších situacích, na které zobecněné lineární modely nestačí. - Osnova
- Popis problému.
- Exponenciální rodiny rozdělení.
- Maximální věrohodnost a quasi-věrohodnost.
- Teorie a praxe odhadování parametrů zobecněných lineárních modelů.
- Deviance a rezidua, a jejich využití při diagnostice a výběru modelu.
- Logistická regrese, její zobecnění pro vícekategoriální odezvu a využití v klasifikaci.
- Poissonovská regrese a multinomická regrese, kontingenční tabulky.
- Zobecněné lineární modely pro spojitou odezvu.
- Literatura
- doporučená literatura
- WOOD, Simon N. Generalized additive models : an introduction with R. Second edition. Boca Raton, FL: CRC Press/Taylor & Francis Group, 2017, xx, 476. ISBN 9781498728331. info
- FARAWAY, Julian James. Extending the linear model with R : generalized linear, mixed effects and nonparametric regression models. Second edition. Boca Raton, FL: CRC Press/Taylor & Francis Group, 2016, xiii, 399. ISBN 9781498720960. info
- AGRESTI, Alan. Categorical data analysis. 2nd ed. Hoboken: John Wiley & Sons, 2002, xv, 710. ISBN 0471360937. info
- An introduction to generalized linear models. Edited by Annette J. Dobson. 2nd ed. Boca Raton: CRC Press, 2002, vii, 225 s. ISBN 1-58488-165-8. info
- neurčeno
- FAHRMEIR, Ludwig a Gerhard TUTZ. Multivariate statistical modelling based on generalized linear models. New York: Springer-Verlag, 1994, 425 s. ISBN 0387942335. info
- Výukové metody
- Přednáška: teoretická výuka kombinovaná s praktickými příklady.
Cvičení: cvičení zaměřena na hlubší porozumění teorii a na praktickou analýzu dat. - Metody hodnocení
- Uspokojivě zpracovaný a odprezentovaný semestrální datový projekt, písemná závěrečná zkouška, popřípadě s bonusem za nepovinnou písemnou zkoušku v polovině semestru.
- Navazující předměty
- Informace učitele
- https://is.muni.cz/auth/el/sci/podzim2022/M7222/index.qwarp
- Další komentáře
- Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně. - Nachází se v prerekvizitách jiných předmětů
- Statistika zápisu (podzim 2022, nejnovější)
- Permalink: https://is.muni.cz/predmet/sci/podzim2022/M7222