Bi6446 Predikce časových řad

Přírodovědecká fakulta
jaro 2021
Rozsah
2/1/0. 3 kr. (plus ukončení). Ukončení: zk.
Vyučující
prof. Ing. Jiří Holčík, CSc. (přednášející)
Garance
prof. Ing. Jiří Holčík, CSc.
RECETOX – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: prof. Ing. Jiří Holčík, CSc.
Dodavatelské pracoviště: RECETOX – Přírodovědecká fakulta
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
Cíle předmětu
Po absolvování předmětu student:
- má základní teoretické a metodologické znalosti principů metod predikce časových řad, nejen pro účely dat generovaných biologickými procesy;
- dokáže vysvětlit souvislosti a vzájemné vztahy mezi vlastnostmi reálných procesů a jimi generovaných dat a použitými metodami a algoritmy;
- umí aplikovat různé metody a algoritmy zpracování dat k dosažení požadovaných výsledků;
- navrhnout různé modifikace popisovaných algoritmů vhodné pro zpracování dat specifických vlastností.
Výstupy z učení
Po absolvování předmětu student:
- má základní teoretické a metodologické znalosti principů metod spektrální analýzy časových řad, zejména pro účely dat generovaných biologickými procesy;
- dokáže vysvětlit souvislosti a vzájemné vztahy mezi vlastnostmi reálných procesů a jimi generovaných dat a použitými metodami a algoritmy;
- umí aplikovat různé metody a algoritmy zpracování dat k dosažení požadovaných výsledků;
- navrhnout různé modifikace popisovaných algoritmů vhodné pro zpracování dat specifických vlastností.
Osnova
  • 1. Proč predikce zpravidla selhává
  • 2. Predikce – definice, předběžná analýza, transformace & nastavení, predikční modely - metody jednoduché predikce.
  • 3. Predikční modely – regrese, lineární predikce (autoregresivní modely, modely s klouzavým průměrem).
  • 4. Predikční modely – lineární predikce (exponenciální vyhlazování).
  • 5. Úsudková predikce
  • 6. Vyhodnocování predikce
Výukové metody
Přednášky podporované Power Pointovými prezentacemi, přičemž je kladem důraz na pochopení základních principů popisovaných metod a algoritmů. Během přednášek jsou studenti průběžně interaktivně oslovováni s cílem kontrolovat míru jejich pochopení přednášené látky.
Metody hodnocení
ústní zkouška
Další komentáře
Předmět je vyučován každoročně.
Vhodné je mít základy metod zpracování signálů a spektrální analýzy.
Předmět je zařazen také v obdobích podzim 2010 - akreditace, podzim 2008, podzim 2009, podzim 2010, podzim 2011, podzim 2011 - akreditace, jaro 2013, jaro 2014, jaro 2015, jaro 2016, jaro 2017, jaro 2018, jaro 2019, jaro 2020, podzim 2021, jaro 2022.