Moodle FEL ČVUT
Statistická analýza dat
B232 - Letní 23/24
Tento předmět se nenachází v Moodle. Na jeho domovskou stránku se můžete dostat pomocí tlačítka "Stránka kurzu (mimo Moodle)" vpravo (pokud existuje).
Statistická analýza dat - B4M36SAN
| Kredity | 6 |
| Semestry | zimní |
| Zakončení | zápočet a zkouška |
| Jazyk výuky | čeština |
| Rozsah výuky | 2P+2C |
Anotace
Cílem předmětu je seznámit se se statistckými přístupy k analýze dat nad rámec tradiční výuky statistiky a pravděpodobnosti. Kurz se soustředí na vícepříznakovou explorativní statistickou analýzu, prohloubí ale i znalosti konfirmačních přístupů.
Cíle studia
Žádná data.
Osnovy přednášek
1. Úvod do předmětu, motivace, přehled témat a požadavků.
2. Redukce dimenze (PCA, kernel PCA).
3. Redukce dimenze (další nelineární metody).
4. Shlukování (definice, požadavky, základní hierarchické a nehierarchické metody).
5. Spektrální shlukování.
6. Mnoharozměrná konfirmační analýza (ANOVA a MANOVA)..
7. Diskriminační analýza (LDA, logistická regrese).
8. Multivarátní lineární regrese.
9. Multivariátní nelineární regrese.
10. Detekce anomálií.
11. Robustní statistika.
12. Návrh a vyhodnocení empirické studie.
13. Power analysis.
14. Rezerva
2. Redukce dimenze (PCA, kernel PCA).
3. Redukce dimenze (další nelineární metody).
4. Shlukování (definice, požadavky, základní hierarchické a nehierarchické metody).
5. Spektrální shlukování.
6. Mnoharozměrná konfirmační analýza (ANOVA a MANOVA)..
7. Diskriminační analýza (LDA, logistická regrese).
8. Multivarátní lineární regrese.
9. Multivariátní nelineární regrese.
10. Detekce anomálií.
11. Robustní statistika.
12. Návrh a vyhodnocení empirické studie.
13. Power analysis.
14. Rezerva
Osnovy cvičení
1. Úvod do programování v R.
2. Knihovny R, statistické knihovny, learning package Swirl.
3. Vizualizaci dat v R.
4. Redukce dimenze - samostatná úloha.
5. Shlukování - samostatná úloha.
6. Mnoharozměrná konfirmační analýza -- samostatná úloha.
7. Diskriminační analýza -- samostatná úloha.
8. Průběžný test znalostí.
9. Mnoharozměrná lineání regrese -- samostatná úloha.
10.Mnoharozměrná nelineání regrese -- samostatná úloha.
11. Detekce anomálíí -- samostatná úloha.
12. Návrh emprické studie -- samostatná úloha.
13. Power analysis -- samostatná úloha.
14. Rezerva, zápočty.
2. Knihovny R, statistické knihovny, learning package Swirl.
3. Vizualizaci dat v R.
4. Redukce dimenze - samostatná úloha.
5. Shlukování - samostatná úloha.
6. Mnoharozměrná konfirmační analýza -- samostatná úloha.
7. Diskriminační analýza -- samostatná úloha.
8. Průběžný test znalostí.
9. Mnoharozměrná lineání regrese -- samostatná úloha.
10.Mnoharozměrná nelineání regrese -- samostatná úloha.
11. Detekce anomálíí -- samostatná úloha.
12. Návrh emprické studie -- samostatná úloha.
13. Power analysis -- samostatná úloha.
14. Rezerva, zápočty.
Literatura
1. Hair, J. F., et al.: Multivariate Data Analysis: A Global Perspective. 7th ed., Prentice Hall, 2009.
2. James, G. et al.: An Introduction to Statistical Learning with Applications in R., Springer, 2013.
2. James, G. et al.: An Introduction to Statistical Learning with Applications in R., Springer, 2013.
Požadavky
Znalost základů statistiky v rozsahu předmětu B0B01PST. Znalosti lineární klasifikace, shlukování a redukce dimenze v rozsahu B4B33RPZ.