Přehled studia | Přehled oborů | Všechny skupiny předmětů | Všechny předměty | Seznam rolí | Vysvětlivky               Návod

---

BE4M36SAN	Statistical data analysis
Role:	P, PO	Rozsah výuky:	2P+2C
Katedra:	13136	Jazyk výuky:	EN
Garanti:	Kléma J.	Zakončení:	Z,ZK
Přednášející:	Kléma J.	Kreditů:	6
Cvičící:	Anuarbekov A., Kléma J., Pevný T.	Semestr:	Z

Webová stránka:

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

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.

Osnovy 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

Osnovy 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.

Literatura:

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.

Požadavky:

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

Klíčová slova:

multivariate data analysis multivariate regression clustering dimensionality reduction anomaly detection power analysis

Předmět je zahrnut do těchto studijních plánů:

Plán	Obor	Role	Dop. semestr
MEOI1_2018	Human-Computer Interaction	PO	3
MEOI8_2018	Bioinformatics	PO	1
MEBIO2_2018	Medical Instrumentation	P	1
MEBIO1_2018	Bioinformatics	P	1
MEBIO4_2018	Signal Processing	P	1
MEBIO3_2018	Image Processing	P	1
MEOI2_2018	Cyber Security	PO	1
MEOI9_2018	Data Science	PO	1

---

Stránka vytvořena 4.12.2024 17:50:56, semestry: Z/2025-6, Z,L/2024-5, připomínky k informační náplni zasílejte správci studijních plánů

Návrh a realizace: I. Halaška (K336), J. Novák (K336)