EN

FI:MA012 Statistika II - Informace o předmětu

MA012 Statistika II

Fakulta informatiky
podzim 2015
Rozsah
2/2. 4 kr. (plus ukončení). Doporučované ukončení: zk. Jiná možná ukončení: k, z.
Vyučující
Mgr. Ondřej Pokora, Ph.D. (přednášející)
Mgr. Eva Janoušková (cvičící)
Mgr. Petra Ráboňová, Ph.D. (cvičící)
Garance
doc. PaedDr. RNDr. Stanislav Katina, Ph.D.
Fakulta informatiky
Dodavatelské pracoviště: Přírodovědecká fakulta
Rozvrh
Po 14:00–15:50 A318
  • Rozvrh seminárních/paralelních skupin:
MA012/T01: St 23. 9. až Út 22. 12. St 14:40–16:15 KOM 106, E. Janoušková, Nepřihlašuje se. Určeno pro studenty se zdravotním postižením.
MA012/01: Po 16:00–17:50 B116, O. Pokora
MA012/02: Čt 12:00–13:50 A320, P. Ráboňová
MA012/03: Čt 14:00–15:50 A320, P. Ráboňová
MA012/04: Po 18:00–19:50 B116, Tato seminární skupina je rezerva a může být otevřena jen v případě potřeby (výrazně překročená kapacita) a při schopnosti personálního zajištění výuky ze strany PřF. Studenti se musí přednostně hlásit do skupin 01--03.
Předpoklady
Předpokládá se znalost diferenciálního a integrálního počtu jedné a více proměnných, základní znalosti z lineární algebry a znalosti pravděpodobnosti a statistiky v rozsahu předmětu MV011 Statistika I.
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory
předmět má 23 mateřských oborů, zobrazit
Cíle předmětu
Po absolvování tohoto předmětu budou studenti schopni: aplikovat pokročilé metody matematické statistiky na reálné datové soubory; porozumět příslušným algoritmům a výpočetním postupům; statisticky analyzovat vícerozměrná data; využít pro praktickou práci volně dostupný software R.
Osnova
  • Náhodný výběr a jeho vlastnosti;
  • Jednofaktorová analýza rozptylu (ANOVA);
  • Korelační analýza;
  • Neparametrické testy hypotéz;
  • Testy dobré shody;
  • Test nezávislosti;
  • Model vícenásobné lineární regrese;
  • Analýza reziduí (ověření předpokladů LRM);
  • Zobecněné lineární modely;
Literatura
  • ANDĚL, J. Základy matematické statistiky. Praha: MFF UK, 2005. info
  • RAO, C. Radhakrishna (Calyamp. Lineární metody statistické indukce a jejich aplikace : Linear Statistical Inference and Its Applications (Orig.). Translated by Josef Machek. 1. vyd. Praha: Academia, 1978. 666 s., 1. info
  • BERNSTEIN, Stephen a Ruth BERNSTEIN. Schaum's outline of theory and problems of elements of statistics : descriptive statistics and probability. New York, N.Y.: McGraw-Hill, 1999. vii, 354. ISBN 0070050236. 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. Série praktických úloh v R ve cvičení. Vyplňování odpovědníků v průběhu semestru a řešení praktických úloh na konci cvičení. Zkouška je písemná s krátkým ústním pohovorem o zpracovaném projektu. Pro úspěšné absolvování předmětu je třeba v součtu získat alespoň 50 % bodů.
Informace učitele
Do cvičení v nepočítačových učebnách je nutné, aby si studenti nosili vlastní notebooky. Většina cvičení bude spočívat v řešení praktických úloh v softwaru R.
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Předmět je zařazen také v obdobích podzim 2002, podzim 2003, podzim 2004, podzim 2005, podzim 2006, podzim 2007, podzim 2008, podzim 2009, podzim 2010, podzim 2011, podzim 2012, podzim 2013, podzim 2014, podzim 2016, podzim 2017, podzim 2018, akreditace podzim.