PřF:M8752 Pokročilé regresní modely II - Informace o předmětu
M8752 Pokročilé regresní modely II
Přírodovědecká fakultapodzim 2023
- Rozsah
- 2/2/0. 4 kr. (příf plus uk plus > 4). Ukončení: zk.
- Vyučující
- doc. Mgr. David Kraus, Ph.D. (přednášející)
RNDr. Bc. Iveta Selingerová, Ph.D. (cvičící) - Garance
- doc. Mgr. David Kraus, Ph.D.
Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta
Dodavatelské pracoviště: Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta - Rozvrh
- Po 12:00–13:50 M6,01011
- Rozvrh seminárních/paralelních skupin:
- 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
- Statistika a analýza dat (program PřF, N-MA)
- 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
- Regresní modely v analýze historie událostí
- Lineární modely se smíšenými efekty
- Zobecněné lineární modely se smíšenými efekty
- Neparametrická a semiparametrická regrese, penalizované spliny, zobecněné aditivní modely
- Kvantilová regrese
- Navrhování experimentů, plánování studií
- Literatura
- 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
- VERBEKE, Geert a Geert MOLENBERGHS. Linear mixed models for longitudinal data. New York: Springer-Verlag, 2009, xxii, 568. ISBN 9781441902993. info
- MOLENBERGHS, Geert a Geert VERBEKE. Models for discrete longitudinal data. New York: Springer-Verlag, 2005. ISBN 978-0-387-28980-9. info
- WOOD, Simon N. Generalized additive models : an introduction with R. Boca Raton, Fla.: Chapman & Hall/CRC, 2006, xvii, 392. ISBN 1584884746. 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
- Výukové metody
- Přednášky, cvičení
- Metody hodnocení
- Ústní zkouška, zadané domácí úlohy
- Další komentáře
- Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
- Statistika zápisu (podzim 2023, nejnovější)
- Permalink: https://is.muni.cz/predmet/sci/podzim2023/M8752