Robustní statistika pro kybernetiku
Kód | Zakončení | Kredity | Rozsah | Jazyk výuky |
---|---|---|---|---|
XP33RSK | ZK | 4 | 2P+0S | česky |
- Garant předmětu:
- Přednášející:
- Cvičící:
- Předmět zajišťuje:
- katedra kybernetiky
- Anotace:
-
Statistické 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:
-
Ricardo A. Maronna, R. Douglas Martin, Victor J. Yohai, Matías Salibián-Barrera, Robust Statistics: Theory and Methods (with R), 2nd Edition
ISBN: 978-1-119-21466-3 October 2018 464 Pages
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
- Další informace:
- Pro tento předmět se rozvrh nepřipravuje
- 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)