Popis předmětu - BE4M36SAN

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:Kléma J., Le A., Pevný T. Semestr:Z

Webová stránka:

https://cw.fel.cvut.cz/wiki/courses/BE4M36SAN

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


Stránka vytvořena 18.6.2024 05:50:46, semestry: Z,L/2023-4, Z/2024-5, připomínky k informační náplni zasílejte správci studijních plánů Návrh a realizace: I. Halaška (K336), J. Novák (K336)