Poslední úprava: doc. Ing. Marek Omelka, Ph.D. (01.06.2023)
Úvod do tradičních a moderních metod mnohorozměrné statistiky.
Poslední úprava: doc. Ing. Marek Omelka, Ph.D. (01.06.2023)
An introduction to traditional and modern methods of multivariate statistics.
Cíl předmětu -
Poslední úprava: doc. RNDr. Zdeněk Hlávka, Ph.D. (08.12.2020)
Seznámit studenty se základními metodami mnohorozměrné statistiky.
Poslední úprava: doc. RNDr. Zdeněk Hlávka, Ph.D. (08.12.2020)
To acquaint students with basic methods of multivariate statistics.
Podmínky zakončení předmětu -
Poslední úprava: doc. RNDr. Ivan Mizera, CSc. (15.10.2023)
Podmínky pro získání zápočtu: účast na cvičení (max 3 absence) a průběžné řešení zadaných úkolů (získání alespoň 36 kreditů, kde jeden vyřešený příklad znamená spravidla jeden kredit). Charakter zápočtu neumožňuje jeho opakování. Získání zápočtu je nutná podmínka pro účast na zkoušce. Zkouška bude písemnou formou a kromě jednoduchých otázek podobných těm, které se probíraly na cvičení, bude obsahovat taky otázky z principů, motivací, algoritmů a aplikací technik probíraných na přednáškách.
Poslední úprava: doc. RNDr. Ivan Mizera, CSc. (15.10.2023)
Requirements for obtaining the credit (zápočet): participation in the exercises (max 3 absences) and continual solving of the assigned problems (acquiring at least 36 credits, where one solved problem typically amount to one credit). The nature of these requirements precludes any possibility of additional attempts to obtain the class credit. Acquired credit is a condition for attending the examination, which will be in the written form, and apart from simple questions similar to those covered in the exercises will contain also questions regarding principles, motivations, algorithms, and applications of the techniques covered in the lectures.
Literatura -
Poslední úprava: doc. RNDr. Zdeněk Hlávka, Ph.D. (08.12.2020)
Bouveyron C., Celeux G., Murphy T.B., Raftery A. E.: Model-based Clustering and Classification for Data Science: with Applications in R. Cambridge University Press, 2019.
Härdle, W. K., Hlávka, Z.: Multivariate Statistics: Exercises and Solutions, 2nd edition, Springer, 2015.
Härdle W. K., Simar L.: Applied Multivariate Statistical Analysis, 4th edition, Springer, 2015.
Mardia K.V., Kent J.T., Bibby J.M.: Multivariate Analysis. Academia Press. London, 1979.
Rao C.R.: Linear Statistical Inference and Its Applications. 2nd edition. Wiley. New York, 1973. (existuje český překlad)
Venables W.N. Ripley B.D.: Modern Applied Statistics with S, 4th edition, Springer, 2002.
Poslední úprava: doc. RNDr. Zdeněk Hlávka, Ph.D. (08.12.2020)
Bouveyron C., Celeux G., Murphy T.B., Raftery A. E.: Model-based Clustering and Classification for Data Science: with Applications in R. Cambridge University Press, 2019.
Härdle, W. K., Hlávka, Z.: Multivariate Statistics: Exercises and Solutions, 2nd edition, Springer, 2015.
Härdle W. K., & Simar L.: Applied Multivariate Statistical Analysis, 4th edition, Springer, 2015.
Mardia K.V., Kent J.T., Bibby J.M.: Multivariate Analysis. Academia Press. London, 1979.
Rao C.R.: Linear Statistical Inference and Its Applications. 2nd edition. Wiley. New York, 1973. (existuje český překlad)
Venables W.N. Ripley B.D.: Modern Applied Statistics with S, 4th edition, Springer, 2002.
Metody výuky -
Poslední úprava: RNDr. Jitka Zichová, Dr. (29.05.2022)
Přednáška + cvičení.
Poslední úprava: RNDr. Jitka Zichová, Dr. (29.05.2022)
Lecture + exercises.
Sylabus -
Poslední úprava: doc. RNDr. Martin Branda, Ph.D. (09.12.2020)
1. Mnohorozměrné normální rozdělení.
2. Wishartovo a Hotellingovo rozdělení.
3. Odhady a testování.
4. Hlavní komponenty a faktorová analýza.
5. Kanonické korelace, korespondenční analýza.
6. Diskriminační a shluková analýza.
7. Metody založené na projekcích, hloubka dat.
8. Použití standardních programů.
Poslední úprava: doc. RNDr. Martin Branda, Ph.D. (09.12.2020)