Robustní statistika pro kybernetiku

Přednášející:

Jana Nosková (gar.)

Cvičící:

Předmět zajišťuje:

katedra kybernetiky

Anotace:

Statické metody - základní nástroj v teorii řízení a rozhodování. Model jako idealizace reality a aproximace zkušenosti. Odhady jako funkcionály empirické distribuční funkce, charakteristiky robustnosti (bod zvratu, influenční funkce), M-, L- a S- odhady polohy (např. Huberův odhad, useknutý průměr, mediánový odhad, odhad získaný minimalizací mediánu čtverců atd.). Influenční funkce a asymptotické chování. Model lineární regrese.

Požadavky:

Osnova přednášek:

Osnova cvičení:

Cíle studia:

Studijní materiály:

Jureckova,J. (2001) Robustni statisticke metody, Karolinum Praha

Rousseeuw,P.J., Leroy,A. (1987) Robust Regression and Outlier Detection. Wiley, New York

Huber,P.J. (1981) Robust Statistics.Wiley,New York

Hampel,F.R.,Ronchetti, E.M.,Rousseeuw, P.J.,Stahel,W.A. (1986) Robust Statistics: The Approach Based on Influence Functions. Wiley,New York

Dodge,Y., Jureckova,J. (2000) Adaptive Regression. Springer, New York

Poznámka:

Dodge,Y., Jureckova,J. (2000) Adaptive Regression. Springer, New York

Rozvrh na zimní semestr 2011/2012:

Rozvrh není připraven

Rozvrh na letní semestr 2011/2012:

	06:00–08:0008:00–10:0010:00–12:0012:00–14:0014:00–16:0016:00–18:0018:00–20:0020:00–22:0022:00–24:00
Po	místnost KN:G-205 Nosková J. 16:15–17:45 (přednášková par. 1) Karlovo nám. Laboratoř PC
Út
St
Čt
Pá

Předmět je součástí následujících studijních plánů:

• Doktorské studium, prezenční forma (povinně volitelný předmět)
• Doktorské studium, kombinovaná forma (povinně volitelný předmět)
• Doktorské studium, strukturované prezenční (povinně volitelný předmět)
• Doktorské studium, strukturované kombinované (povinně volitelný předmět)