PředmětyPředměty(verze: 945)
Předmět, akademický rok 2023/2024
   Přihlásit přes CAS
Prezentace výsledků a zpracování experimentálních dat - MS710P26
Anglický název: Presentation of Data and Data Analysis
Český název: Prezentace výsledků a zpracování experimentálních dat
Zajišťuje: Ústav aplikací matematiky a výpočetní techniky (31-710)
Fakulta: Přírodovědecká fakulta
Platnost: od 2017
Semestr: zimní
E-Kredity: 2
Způsob provedení zkoušky: zimní s.:
Rozsah, examinace: zimní s.:0/2, Z [HT]
Počet míst: neomezen
Minimální obsazenost: neomezen
4EU+: ne
Virtuální mobilita / počet míst pro virtuální mobilitu: ne
Stav předmětu: nevyučován
Jazyk výuky: čeština
Další informace: http://www.karlin.mff.cuni.cz/~hudecova/education/
Poznámka: povolen pro zápis po webu
Garant: RNDr. Šárka Hudecová, Ph.D.
Výsledky anket   Termíny zkoušek   Rozvrh   
Anotace -
Poslední úprava: RNDr. Šárka Hudecová, Ph.D. (14.09.2012)
Principy a aplikace statistických metod pro vyhodnocování experimentálních dat. Na výklad teorie navazuje zpracování reálných dat pomocí statistického softwaru. Jsou probírány korelační a regresní modely, analýza rozptylu a vybrané metody mnohorozměrné statistické analýzy.
Cíl předmětu -
Poslední úprava: ZICHOVA/NATUR.CUNI.CZ (20.05.2008)

Seznámit studenty s nejpoužívanějšími metodami zpracování dat

s důrazem na praktické použití při vyhodnocení experimentálního materiálu.

Literatura
Poslední úprava: ZICHOVA/NATUR.CUNI.CZ (20.05.2008)

Zichová, J.: Plánování experimentů a predikční vícerzměrná analýza. Karolinum, Praha, 2007.

Požadavky ke zkoušce -
Poslední úprava: RNDr. Jitka Zichová, Dr. (11.11.2011)

K získání zápočtu je třeba aktivní účast na výuce a samostatné zpracování zápočtové úlohy (analýza reálných dat).

Sylabus -
Poslední úprava: RNDr. Šárka Hudecová, Ph.D. (14.09.2012)

1. Základní pojmy matematické statistiky, principy testování hypotéz.

2. Testy hypotéz o střední hodnotě - jednovýběrový, dvouvýběrový, párový t-test a jejich neparametrické alternativy.

3. Analýza rozptylu - jednoduché a dvojné třídění.

4. Korelace, lineární regrese, test nezávislosti v kontingenční tabulce.

5. Vybrané metody pro zpracování mnohorozměrných dat (shluková analýza, diskriminační analýza, metoda hlavních komponent).

 
Univerzita Karlova | Informační systém UK