PředmětyPředměty(verze: 962)
Předmět, akademický rok 2024/2025
   Přihlásit přes CAS
V sobotu dne 19. 10. 2024 dojde k odstávce některých součástí informačního systému. Nedostupná bude zejména práce se soubory v modulech závěrečných prací. Svoje požadavky, prosím, odložte na pozdější dobu.
Zobecněné lineární modely - NMFP402
Anglický název: Generalized Linear Models
Zajišťuje: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky (32-KPMS)
Fakulta: Matematicko-fyzikální fakulta
Platnost: od 2024
Semestr: letní
E-Kredity: 5
Rozsah, examinace: letní s.:2/2, Z+Zk [HT]
Počet míst: neomezen
Minimální obsazenost: neomezen
4EU+: ne
Virtuální mobilita / počet míst pro virtuální mobilitu: ne
Stav předmětu: vyučován
Jazyk výuky: angličtina, čeština
Způsob výuky: prezenční
Způsob výuky: prezenční
Je zajišťováno předmětem: NMST412
Garant: doc. Mgr. Michal Kulich, Ph.D.
Třída: M Mgr. FPM
M Mgr. FPM > Povinné
Kategorizace předmětu: Matematika > Finanční a pojistná matematika
Neslučitelnost : NMST412, NMST432
Prerekvizity : NMFP401
Záměnnost : NMST412
Je neslučitelnost pro: NMST412
Ve slož. prerekvizitě: NMST539, NMST547
Anotace -
Předmět rozšiřuje základy lineární regrese. Učí se zde regresní modely pro nenormální data a diskrétní rozdělení. Cvičení je kombinací teoretických a praktických úloh, ale jádro spočívá v analýzách různých typů ekonometrických, finančních a technických dat a zahrnuje závěrečný projekt.
Poslední úprava: Branda Martin, doc. RNDr., Ph.D. (11.12.2020)
Cíl předmětu -

Seznámit studenty s regresními modely pro nenormální data.

Poslední úprava: Kulich Michal, doc. Mgr., Ph.D. (11.12.2020)
Podmínky zakončení předmětu - angličtina

The exercise class credit is necessary to sign up for the exam. The credit for the exercise class will be awarded to the student who hands in a satisfactory solution to each assignment by the prescribed deadline. The nature of these requirements precludes any possibility of additional attempts to obtain the exercise class credit.

Poslední úprava: Zichová Jitka, RNDr., Dr. (20.05.2022)
Literatura -

J.W. Hardin and J.M. Hilbe: Generalized Linear Model and Extensions. StataPress, 2007.

A. Agresti: Categorical Data Analysis. Wiley, 1990.

Poslední úprava: Branda Martin, doc. RNDr., Ph.D. (11.12.2020)
Metody výuky -

Přednáška + cvičení.

Poslední úprava: Kulich Michal, doc. Mgr., Ph.D. (11.12.2020)
Požadavky ke zkoušce - angličtina

The exam has two parts: (1) Evaluation of applied project report and (2) Theoretical oral part. To pass the exam, both parts need to be passed.

Requirements for the exam comprise the entire contents of the lectures and exercise sessions.

Poslední úprava: Kulich Michal, doc. Mgr., Ph.D. (11.12.2020)
Sylabus -

1. Zobecněný lineární model

2. Regrese pro binární data

3. Loglineární model

4. Rozšíření zobecněného lineárního modelu, kvazivěrohodnost, sandwichové odhady rozptylu

Poslední úprava: Kulich Michal, doc. Mgr., Ph.D. (11.12.2020)
Vstupní požadavky - angličtina

This course assumes mid-level knowledge of linear regression (both theory and applications) and good understanding of maximum likelihood theory.

Poslední úprava: Kulich Michal, doc. Mgr., Ph.D. (11.12.2020)
 
Univerzita Karlova | Informační systém UK