| Název předmětu | Pokročilé statistické metody |
|---|---|
| Kód předmětu | KMA/PSM |
| Organizační forma výuky | Přednáška + Cvičení |
| Úroveň předmětu | Bakalářský |
| Rok studia | 2 |
| Semestr | Letní |
| Počet ECTS kreditů | 4 |
| Vyučovací jazyk | Čeština |
| Statut předmětu | Povinný |
| Způsob výuky | Kontaktní |
| Studijní praxe | Nejedná se o pracovní stáž |
| Doporučené volitelné součásti programu | Není |
| Vyučující |
|---|
|
| Obsah předmětu |
|
1. - 2. Metoda hlavních komponent, faktorová analýza, diskriminační analýza 3. - 4. Obecné lineární modely, lineární a nelineární regresní modely 5. Mnohonásobná a logistická regrese 6. Věcná významnost, metaanalýza 7. Fuzzy logika a fuzzy modelování 8. - 9. Porovnání klasických a Bayesovských statistických metod, Bayesovské sítě 10. - 13. Úlohy z praxe, zpracování dat na základě regresních, Bayesovských a fuzzy modelů Pozn.: Na cvičeních se bude každý týden procvičovat látka z příslušné přednášky.
|
| Studijní aktivity a metody výuky |
| nespecifikováno |
| Výstupy z učení |
|
Předmět poskytne studentům přehled pokročilých statistických metod a ukáže jim softwarové nástroje pro jejich aplikaci. Studenti se seznámí s vybranými vícerozměrnými statistickými metodami a s pokročilými metodami regresní analýzy. Pozornost bude věnována také fuzzy modelům a Bayesovským přístupům. Studenti získají praktické dovednosti ve specializovaném software (Statistica, R) při práci s reálnými daty.
|
| Předpoklady |
|
nespecifikováno
KMA/PAS ----- nebo ----- KMA/PST |
| Hodnoticí metody a kritéria |
|
nespecifikováno
Kromě účasti na cvičeních (75 %) je podmínkou udělení zápočtu vypracování seminární práce. Zkouška bude ústní. |
| Doporučená literatura |
|
| Studijní plány, ve kterých se předmět nachází |
| Fakulta | Studijní plán (Verze) | Kategorie studijního oboru/specializace | Doporučený semestr |
|---|