M8751_AKR Pokročilé regresní modely I

Přírodovědecká fakulta
jaro 2017

Předmět se v období jaro 2017 nevypisuje.

Rozsah
2/2. 4 kr. (příf plus uk plus > 4). Ukončení: zk.
Vyučující
doc. Mgr. David Kraus, Ph.D. (přednášející)
Garance
doc. PaedDr. RNDr. Stanislav Katina, Ph.D.
Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta
Dodavatelské pracoviště: Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta
Předpoklady
M7222_AKR
Dobrá znalost lineárních a zobecněných lineárních modelů a základní přehled o pokročilejších regresních technikách.
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
Cíle předmětu
Předmět se věnuje nelineární regresi, kvantilové regresi, metodám pro chybějící data, a dále tématům z navrhování experimentů a plánování statistické analýzy. Kurs pokrývá teorii, softwarovou implementaci, aplikaci a interpretaci. Po absolvování kursu studenti rozeznají situace, které lze řešit s pomocí diskutovaných metod, jsou schopni vybrat vhodnou metodu, implementovat ji a interpretovat výsledky.
Osnova
  • Nelineární regrese.
  • Kvantilová regrese.
  • Různé koncepty chybějících dat, mnohonásobná imputace, věrohodnostní inference s chybějícími daty, EM algoritmus.
  • Koncepty optimality v navrhování experimentů.
  • Plánování statistické analýzy, síla a rozsah výběru.
Literatura
  • PÁZMAN, Andrej. Nonlinear statistical models. Dordrecht: Kluwer Academic Publishers, 1993, ix, 259. ISBN 8088683009. info
  • KOENKER, Roger. Quantile Regression. 1. vyd. Cambridge, UK: Cambridge University Press, 2005, 349 s. ISBN 13 978-0-521-84573-1. URL info
  • MOLENBERGHS, Geert a Michael G. KENWARD. Missing Data in Clinical Studies. New York: Wiley, 2007. info
  • PÁZMAN, Andrej. Základy optimalizácie experimentu. Bratislava: Veda, 1980, 180 s. info
Výukové metody
Přednášky: 2 hod. týdně.
Cvičení: 2 hod. týdně.
Metody hodnocení
Závěrečná ústní zkouška, projekt.
Další komentáře
Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.
  • Permalink: https://is.muni.cz/predmet/sci/jaro2017/M8751_AKR