Poslední úprava: RNDr. Jitka Zichová, Dr. (07.04.2016)
1. Základní pojmy - náhodný jev, náhodná veličina a náhodný vektor, normální rozdělení, náhodný výběr, odhady parametrů a testy hypotéz o parametrech ve statistickém modelu.
2. Lineární a logistická regrese - popis spojité nebo binární veličiny pomocí několika regresorů.
3. Testy hypotéz o střední hodnotě - jednovýběrový a dvouvýběrový t-test a jejich neparametrické alternativy.
4. Analýza rozptylu - jednoduché, dvojné a trojné třídění, hierarchický model, latinské čtverce.
5. Faktorové pokusy - úplné a neúplné dvouúrovňové faktorové pokusy.
6. Analýza hlavních komponent - vytvoření a interpretace hlavních komponent a jejich význam při klasifikaci dat.
7. Shluková analýza - hierarchické a nehierarchické třídící algoritmy.
8. Diskriminační analýza - klasifikace objektů do předem definovaných tříd na základě diskriminačních skórů.
9. Analýza časových řad - modelování a předpovídání v souborech měření uspořádaných v čase.
Poslední úprava: ZICHOVA/NATUR.CUNI.CZ (20.05.2008)
1. Basic probability and statistics - random events and variables, normal distribution, random sample, parameter estimating, testing of statistical hypotheses.
2. Linear and logistic regression - description of a continuous or a binary variable using a set of regressors.
3. Testing hypotheses concerning the mean - t-tests and their non-parametric alternatives.
4. Analysis of variance - one-way and two-way ANOVA, hierarchical model, latin squares.
5. Factorial experimental design - two-level factorial design, fractional factorial design.
6. Principal component analysis - interpretation of the principal components in data sets.
7. Cluster analysis - hierarchical and non-hierarchical clustering algorithms.
8. Discriminant analysis - classification of objects to a given set of groups.
9. Time series analysis - modelling and forecasting.
