Logo ČVUT
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE
STUDIJNÍ PLÁNY
2019/2020

Pokročilé metody matematické statistiky

Předmět není vypsán Nerozvrhuje se
Kód Zakončení Kredity Rozsah
D01PMST ZK
Přednášející:
Cvičící:
Předmět zajišťuje:
katedra matematiky
Anotace:

Informačně-teoretické modely ve statistice. Divergenční míry na prostorech pravděpodobnostních měr, entropie, phi-divergence, Kolmogorovova vzdálenost. Odhady parametrů hustot metodou minimální vzdálenosti a jejich konsistence a robustnost.

Aplikace ve shlukové analýze a metodách rozpoznávání, distribuční směsi a odhady parametrů součinové směsi Gaussovských komponent. Použití v klasifikaci časových řad a signálů. Regresní analýza.

Požadavky:
Osnova přednášek:
Osnova cvičení:
Cíle studia:
Studijní materiály:

Pardo L., Statistical Inference Based on Divergence Measures. Textbooks and Monographs.

Chapman&Hall/CRC, 2006.

Kaufman L., Rousseeuw P.J., Finding Groups in Data, Wiley, 1990.

Goeffrey McLachlan, David Peel, Finite Mixture Models, New York: J.Wiley & Sons, Scientific, Technical and Medical Division, 2000.

Liese F., On Divergences and Informations in Statistics and Information Theory, IEEE Transactions on Information Tudory, vol. 52(10), 2006.

Vajda I., Information Theoretic Methods in Statistics, RR No. 1834, ÚTIA, 1995.

Anděl J., Základy matematické statistiky, Matfyzpress, Praha 2005.

Poznámka:
Další informace:
Pro tento předmět se rozvrh nepřipravuje
Předmět je součástí následujících studijních plánů:
Platnost dat k 18. 9. 2019
Aktualizace výše uvedených informací naleznete na adrese http://bilakniha.cvut.cz/cs/predmet4562606.html