MB143 Návrh a analýza statistických experimentů

Fakulta informatiky
jaro 2021
Rozsah
2/2/0. 3 kr. (plus ukončení). Ukončení: zk.
Vyučováno online.
Vyučující
prof. RNDr. Jan Slovák, DrSc. (přednášející)
Garance
prof. RNDr. Jan Slovák, DrSc.
Katedra teorie programování - Fakulta informatiky
Dodavatelské pracoviště: Ústav matematiky a statistiky - Ústavy - Přírodovědecká fakulta
Předpoklady
MB141 Lineární alg. a diskrétní mat. || MB142 Aplikovaná matematická analýza || MB101 Lineární modely || MB201 Lineární modely B || MB102 Dif. a integrální počet || MB202 Dif. a integrální počet B
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
předmět má 37 mateřských oborů, zobrazit
Cíle předmětu
Úvodní kurz seznamuje studenty s popisnou statistkou, s teorií pravděpodobnosti, náhodnými veličinami a jejich rozložením pravděpodobností, s testováním hypotéz.
Výstupy z učení
Po absolvování kurzu student: zvládne pomocí statistického software R základní statistické zpracování datového souboru ve formě tabulek, grafů a číselných charakteristik; porozumí základním pravděpodobnostním pojmům; umí řešit praktické pravděpodobnostní úlohy, které vycházejí z vyložené teorie (v některých případech s využitím statistického software); umí pomocí statistického software generovat realizace vybraných typů náhodných veličin, ovládá základy statistického testování hypotéz, včetně provedení testů v statistickém software a interpretace výsledků testování.
Osnova
  • Úvod do teorie pravděpodobnosti.
  • Náhodné veličiny, náhodné vektory a jejich distribuční funkce.
  • Diskrétní a spojité náhodné veličiny, jejich funkcionální charakteristiky a příklady různých typů rozložení. Simultánní a marginální rozložení.
  • Stochasticky nezávislé náhodné veličiny, posloupnost nezávislých opakovaných pokusů, generátory realizací některých typů náhodných veličin.
  • Kvantil, střední hodnota, rozptyl, kovariance, koeficient korelace s odpovídajícími vlastnostmi a výpočetními pravidly.
  • Zákon velkých čísel a centrální limitní věta.
  • Tabulkové a grafické zpracování datových souborů, průzkumová analýza dat.
  • Náhodný výběr, bodové a intervalové odhady parametrů.
  • Úvod do testování hypotéz. Testování v R.
  • Regresní analýza v R.
Literatura
    doporučená literatura
  • FORBELSKÁ, Marie a Jan KOLÁČEK. Pravděpodobnost a statistika I. 1. vyd. Brno: Masarykova univerzita, 2013. Elportál. ISBN 978-80-210-6710-3. url info
  • FORBELSKÁ, Marie a Jan KOLÁČEK. Pravděpodobnost a statistika II. 1. vyd. Brno: Masarykova univerzita, 2013. Elportál. ISBN 978-80-210-6711-0. url info
    neurčeno
  • BUDÍKOVÁ, Marie, Štěpán MIKOLÁŠ a Pavel OSECKÝ. Teorie pravděpodobnosti a matematická statistika. Sbírka příkladů. 3. vyd. Brno: Masarykova univerzita, 2004. 127 s. ISBN 80-210-3313-4. info
  • BUDÍKOVÁ, Marie, Maria KRÁLOVÁ a Bohumil MAROŠ. Průvodce základními statistickými metodami. vydání první. Praha: Grada Publishing, a.s., 2010. 272 s. edice Expert. ISBN 978-80-247-3243-5. URL info
  • BUDÍKOVÁ, Marie, Štěpán MIKOLÁŠ a Pavel OSECKÝ. Popisná statistika. 3., doplněné vyd. Brno: Masarykova univerzita, 1998. 52 s. ISBN 80-210-1831-3. info
  • ANDĚL, Jiří. Statistické metody. 1. vyd. Praha: Matfyzpress, 1993. 246 s. info
Výukové metody
Přednášky, cvičení
Metody hodnocení
Výuka probíhá každý týden v rozsahu 2 hodiny přednášek, 2 hodiny cvičení. Aktívní práce na cvičeních. Vyplňování odpovědníků v průběhu semestru. Série praktických úloh v R ve cvičení. Zkouška je písemná: teorie a příklady. Závěrečné hodnocení: A ... 46 - 50 bodů B ... 41 - 45 bodů C ... 36 - 40 bodů D ... 31 - 35 bodů E ... 26 - 30 bodů F ... 0 - 25 bodů
Navazující předměty
Informace učitele
Cvičení budou probíhat v klasických učebnách. Studenti si budou nosit vlastní notebooky, přičemž stačí jeden notebook na dvojici. Část cvičení bude spočívat v řešení příkladů u tabule, část na počítači v programu R. Některé seminární skupiny jsou rozvrhovány v počítačových učebnách a jsou určeny pro studenty bez vlastního notebooku.
Další komentáře
Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.

  • Statistika zápisu (nejnovější)
  • Permalink: https://is.muni.cz/predmet/fi/jaro2021/MB143