PředmětyPředměty(verze: 964)
Předmět, akademický rok 2024/2025
   Přihlásit přes CAS
Robustní statistické metody - NMST444
Anglický název: Robust Statistical Methods
Zajišťuje: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky (32-KPMS)
Fakulta: Matematicko-fyzikální fakulta
Platnost: od 2024
Semestr: zimní
E-Kredity: 3
Rozsah, examinace: zimní s.:2/0, Zk [HT]
Počet míst: neomezen
Minimální obsazenost: neomezen
4EU+: ne
Virtuální mobilita / počet míst pro virtuální mobilitu: ne
Stav předmětu: vyučován
Jazyk výuky: čeština, angličtina
Způsob výuky: prezenční
Je zajišťováno předmětem: NMSA602
Garant: doc. Mgr. Stanislav Nagy, Ph.D.
Třída: M Mgr. PMSE
M Mgr. PMSE > Povinně volitelné
Kategorizace předmětu: Matematika > Pravděpodobnost a statistika
Korekvizity : NMSA407
Anotace -
Robustní statistika představuje soubor metod vhodných na analýzu dat, které mohou být zatíženy odlehlými hodnotami. Cílem předmětu je představení hlavních principů robustní inference.
Poslední úprava: Omelka Marek, doc. Ing., Ph.D. (30.11.2020)
Cíl předmětu -

Studenti se seznámí s principy robustních metod.

Poslední úprava: Omelka Marek, doc. Ing., Ph.D. (14.02.2023)
Podmínky zakončení předmětu -

Písemná a ústní zkouška.

Poslední úprava: Zichová Jitka, RNDr., Dr. (03.06.2022)
Literatura -

Huber, P. J.; Ronchetti, E. M. (2009). Robust statistics. Second edition. Wiley Series in Probability and Statistics. John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, NJ. xvi+354 pp.

Jurečková, J. (2001). Robustní statistické metody. Karolinum.

Maronna, R. A.; Martin, R. D.; Yohai, V. J. (2006). Robust statistics: Theory and methods. Wiley Series in Probability and Statistic. John Wiley & Sons, Ltd., Chichester, xx+436 pp.

Poslední úprava: Nagy Stanislav, doc. Mgr., Ph.D. (07.11.2023)
Metody výuky -

Přednáška.

Poslední úprava: Omelka Marek, doc. Ing., Ph.D. (03.12.2020)
Požadavky ke zkoušce -

Pokud to situace umožní, tak zkouška má dvě části - písemnou a ústní. Ke složení zkoušky je zapotřebí zvládnout obě části této zkoušky.

Pokud by situace neumožňovala osobní přítomnost studenta, bude zkouška provedena vhodnou distanční formou.

Požadavky na zkoušku odpovídají tomu, co bylo v rámci kurzu odpředneseno.

Poslední úprava: Omelka Marek, doc. Ing., Ph.D. (30.11.2020)
Sylabus -

1. Klasická a robustní statistika - přehled a hlavní principy

2. Teoretické základy: prostor měr a jeho topologie, funkcionální derivace

3. Statistický funkcionál a jeho odhad, influenční funkce, bod zlomu

4. Základní typy odhadů: M-odhady, Z-odhady, L-odhady a R-odhady

5. Minimax optimalita robustních odhadů parametru polohy

6. Rozšíření: Robustní odhady parametru měřítka, robustnost v regresi, odhadování je vícerozměrné situaci. Výpočetní aspekty.

Poslední úprava: Nagy Stanislav, doc. Mgr., Ph.D. (07.11.2023)
Vstupní požadavky -

Základní znalosti matematické statistiky, teorie pravděpodobnosti a matematické analýzy.

Poslední úprava: Nagy Stanislav, doc. Mgr., Ph.D. (07.11.2023)
 
Univerzita Karlova | Informační systém UK