Statistika pro aplikovanou informatiku

Garant předmětu:

Přednášející:

Cvičící:

Předmět zajišťuje:

Fakulta informačních technologií

Anotace:

Studenti se seznámí s metodami aplikované statistiky a jejich teoretickým základem. Naučí se pracovat s různými druhy dat, provádět analýzy a vhodně volit model, který data vystihuje. Probrána bude regresní a korelační analýza, analýza rozptylu a úvod do neparametrických metod. Studenti se seznámí se statistickým prostředím jazyka R a použití metod si osvojí na datech z praxe.

Požadavky:

Semestrální práce + zkouška.

Osnova přednášek:

1. Úvod, základy popisné statistiky

2. Teorie náhodného výběru

3. Vybraná rozdělení, vybrané statistické testy, kontingenční tabulky

4. Teorie statistických testů

5. Úvod do regresní analýzy, lineární regresní model, interpretace

6. Teorie lineární regrese, odhad modelu, vlastnosti

7. Analýza rozptylu

8. Pokročilá teorie odhadu

9. Neparametrické metody

10. Věrohodnostní metody

11. Zobecněné lineární modely

12. Simulační metody

13. Bootstrap

Osnova cvičení:

1. Úvod do problematiky statistických analýz, seznámení s prostředím jazyka R.

2. Základní popisné statistiky, vizualizace dat - tabulky a grafy.

3. Statistické testy, porovnávání více datových souborů.

4. Analýza kategoriálních dat.

5. Regresní analýza, odhad, vyhodnocení výsledků.

6. Regresní analýza s faktorovými proměnnými.

7. Detekce odlehlých pozorování

8. Analýza rozptyl

9. Problematika volby modelu, kritéria výběru.

10. Ověřování předpokladů regesního modelu

11. Neparametrické metody.

12. Zobecněné lineární modely

13. Simulační metody

Cíle studia:

Studenti se seznámí s metodami aplikované statistiky a jejich teoretickým základem. Naučí se pracovat s různými druhy dat, provádět analýzy a vhodně volit model, který data vystihuje. Probrána bude regresní a korelační analýza, analýza rozptylu a úvod do neparametrických metod. Studenti se seznámí se statistickým prostředím jazyka R a použití metod si osvojí na datech z praxe.

Studijní materiály:

1. Ahn H.: Probability and Statistics for Science and Engineering with Examples in R. Cognella, 2017. ISBN 978-1516513987.

2. Bruce P., Bruce A.: Practical Statistics for Data Scientists: 50 Essential Concepts. O'Reilly Media, 2017. ISBN 978-1491952962.

3. Venables W. N., Smith D. M.: An Introduction to R. R Foundation for Statistical Computing, 2009. ISBN 978-0954612085.

4. Chambers J. M.: Software for Data Analysis: Programming with R. Springer, 2008. ISBN 978-0-387-75935-7.

5. Anděl J.: Základy matematické statistiky. Matfyzpress, 2011. ISBN 978-80-7378-162-0.

Poznámka:

Předmět je vyučován v češtině.

Další informace:

courses

Pro tento předmět se rozvrh nepřipravuje

Předmět je součástí následujících studijních plánů:

• Mgr. program Aplikovaná informatika (kód ANI) pro fázi studia bez specializace (povinný předmět programu)
• Mgr. specializace Embedded systémy (povinný předmět programu)
• Mgr. specializace Manažerská informatika, 2026 (povinný předmět programu)
• Mgr. specializace Softwarové inženýrství, program ANI (povinný předmět programu)
• Mgr. specializace Webové inženýrství (povinný předmět programu)
• Mgr. specializace Visual computing a Game design (povinný předmět programu)