Statistical data analysis

Vztahy:

Předmět BE4M36SAN může při kontrole studijních plánů nahradit předmět B4M36SAN

Předmět BE4M36SAN nesmí být zapsán, je-li v témže semestru zapsán anebo již dříve absolvován předmět B4M36SAN (vztah je symetrický)

Předmět BE4M36SAN nesmí být zapsán, je-li v témže semestru zapsán anebo již dříve absolvován předmět B4M36SAN (vztah je symetrický)

Garant předmětu:

Jiří Kléma

Přednášející:

Jiří Kléma

Cvičící:

Alikhan Anuarbekov, Jiří Kléma, Tomáš Pevný

Předmět zajišťuje:

katedra počítačů

Anotace:

Cílem předmětu je seznámit se se statistckými přístupy k analýze dat nad rámec tradiční výuky statistiky a pravděpodobnosti. Kurz se soustředí na vícepříznakovou explorativní statistickou analýzu, prohloubí ale i znalosti konfirmačních přístupů.

Požadavky:

Znalost základů statistiky v rozsahu předmětu B0B01PST. Znalosti lineární klasifikace, shlukování a redukce dimenze v rozsahu B4B33RPZ.

Osnova přednášek:

1. Úvod do předmětu, motivace, přehled témat a požadavků.

2. Redukce dimenze (PCA, kernel PCA).

3. Redukce dimenze (další nelineární metody).

4. Shlukování (definice, požadavky, základní hierarchické a nehierarchické metody).

5. Spektrální shlukování.

6. Mnoharozměrná konfirmační analýza (ANOVA a MANOVA)..

7. Diskriminační analýza (LDA, logistická regrese).

8. Multivarátní lineární regrese.

9. Multivariátní nelineární regrese.

10. Detekce anomálií.

11. Robustní statistika.

12. Návrh a vyhodnocení empirické studie.

13. Power analysis.

14. Rezerva

Osnova cvičení:

1. Úvod do programování v R.

2. Knihovny R, statistické knihovny, learning package Swirl.

3. Vizualizaci dat v R.

4. Redukce dimenze - samostatná úloha.

5. Shlukování - samostatná úloha.

6. Mnoharozměrná konfirmační analýza -- samostatná úloha.

7. Diskriminační analýza -- samostatná úloha.

8. Průběžný test znalostí.

9. Mnoharozměrná lineání regrese -- samostatná úloha.

10.Mnoharozměrná nelineání regrese -- samostatná úloha.

11. Detekce anomálíí -- samostatná úloha.

12. Návrh emprické studie -- samostatná úloha.

13. Power analysis -- samostatná úloha.

14. Rezerva, zápočty.

Cíle studia:

Studijní materiály:

1. Hair, J. F., et al.: Multivariate Data Analysis: A Global Perspective. 7th ed., Prentice Hall, 2009.

2. James, G. et al.: An Introduction to Statistical Learning with Applications in R., Springer, 2013.

Poznámka:

Další informace:

https://cw.fel.cvut.cz/wiki/courses/B4M36SAN

Rozvrh na zimní semestr 2024/2025:

	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:E-301 Kléma J. 12:45–14:15 (přednášková par. 1) Karlovo nám. Šrámkova posluchárna K9místnost KN:E-311 Anuarbekov A. Pevný T. 16:15–17:45 (přednášková par. 1 paralelka 102) Karlovo nám. Lab K311
Út
St
Čt
Pá

Rozvrh na letní semestr 2024/2025:

Rozvrh není připraven

Předmět je součástí následujících studijních plánů:

• Open Informatics - Human-Computer Interaction (povinný předmět oboru)
• Open Informatics - Cyber Security (povinný předmět oboru)
• Open Informatics - Bioinformatics (povinný předmět oboru)
• Open Informatics - Data Science (povinný předmět oboru)
• Medical Electronics and Bioinformatics - Specialization Image Processing (povinný předmět programu)
• Medical Electronics and Bioinformatics - Specialization Signal Processing (povinný předmět programu)
• Medical Electronics and Bioinformatics - Specialization Bioinformatics (povinný předmět programu)
• Medical Electronics and Bioinformatics - Specialization Medical Instrumentation (povinný předmět programu)