M7986 Statistická inference I

Přírodovědecká fakulta
podzim 2018
Rozsah
2/2. 4 kr. (příf plus uk plus > 4). Ukončení: zk.
Vyučující
doc. PaedDr. RNDr. Stanislav Katina, Ph.D. (přednášející)
Mgr. Veronika Horská, Ph.D. (cvičící)
Garance
doc. PaedDr. RNDr. Stanislav Katina, Ph.D.
Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: doc. PaedDr. RNDr. Stanislav Katina, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta
Rozvrh
Po 17. 9. až Pá 14. 12. Po 8:00–9:50 M3,01023
  • Rozvrh seminárních/paralelních skupin:
M7986/01: Po 17. 9. až Pá 14. 12. St 12:00–13:50 MP1,01014, V. Horská
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
Cíle předmětu
Předmět se zabývá testováním statistických hypotéz Waldovým principem, věrohodnostním poměrem a skóre principem na základě propojení teorie s MC simulacemi, implementaci v jazyce R, geometrii a statistickou grafikou v spojitosti s plánováním vědeckých studií pro spojitá data. Na konci tohoto kurzu bude student schopen: (1) porozumět a vysvětlit metody parametrické statistické inference pro spojitá data, (2) implementovat tyto metody v jazyce R, (3) aplikovat je na konkrétních datech.
Výstupy z učení
Student bude po absolvování předmětu schopen:
- porozumnět věrohodnosti a statistické inferenci pro spojitá data;
- vybrat vhodný pravděpodobností a statistický model pro statistickou inferenci pro spojitá data;
- postavit a vysvětlit vhodnou simulačnou studii vybraného statistického testu nebo intervalu spolehlivosti pro spojitá data;
- navrhnout a vysvětlit vhodné statistické testy pro spojitá data;
- aplikovat metody statistické inference na reálná pro spojitá data;
- implementovat numerické metody statistické inference pro spojitá data v R.
Osnova
  • Model rozdělení pravděpodobnosti a statistický model.
  • Funkce věrohodnosti a její maximalizace.
  • Základy testování statistických hypotéz.
  • Typy testovacích statistik.
  • Principy MC simulačních experimentů pro testování statistických hypotéz.
  • Plánování experimentů pro jedno-, dvou- a vícevýběrový případ.
  • Plánování experimentů pro lineární regresní model pro spojitá data.
  • Příklady v jazyce R. Aplikace na reálná data z biologie, medicíny a jiných oborů.
Literatura
    doporučená literatura
  • KATINA, Stanislav, Miroslav KRÁLÍK a Adéla HUPKOVÁ. Aplikovaná štatistická inferencia I. Biologická antropológia očami matematickej štatistiky. 1. vyd. Brno: Masarykova univerzita, 2015, 320 s. ISBN 978-80-210-7752-2. info
  • COX, D. R. Principles of statistical inference. 1st ed. Cambridge: Cambridge University Press, 2006, xv, 219. ISBN 0521685672. info
  • CASELLA, George a Roger L. BERGER. Statistical inference. 2nd ed. Pacific Grove, Calif.: Duxbury, 2002, xxviii, 66. ISBN 0534243126. info
Výukové metody
Přednáška: 2 hod. týdně.
Cvičení: 2 hod. týdně.
Metody hodnocení
Domácí úkoly, ústní zkouška.
Navazující předměty
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Nachází se v prerekvizitách jiných předmětů
Předmět je zařazen také v obdobích podzim 2013, podzim 2014, podzim 2015, podzim 2016, podzim 2017, podzim 2019, podzim 2020, podzim 2021, podzim 2022, podzim 2023, podzim 2024.