Předmět Statistické výp. prostředí a vizualizace (KMI / KSVV)

Na serveru studentino.cz naleznete nejrůznější studijní materiály: zápisky z přednášek nebo cvičení, vzorové testy, seminární práce, domácí úkoly a další z předmětu KMI / KSVV - Statistické výp. prostředí a vizualizace, Ekonomická fakulta, Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích (JU).

Materiál	Typ	Datum	Počet stažení

Obsah

Přednášky:1 - současný statistický software, výhody a nevýhody, historie programovacího prostředí R;2 - instalace a konfigurace na platformě MS Windows, přehled dostupných knihoven;3 - vybrané matematické a statistické funkce;4 - grafické příkazy a parametry, simulace a využití metafunkcí v R;5 - objekty programovacího prostředí (data frame, list, array, ts, matrix,?);6 - způsoby editace dat, manipulace s daty, princip vektorizace, logické funkce;7 - vybrané metody statistické indukce a způsob jejich provedení v programovacím prostředí R;8 - moderní způsoby vizualizace dat, vizualizace jednorozměrných dat;9 - vizualizace vícerozměrných dat;10 - grafika ve statistickém software, knihovna lattice a její možnosti při statistickém vyhodnocování dat;11 - základy programování a tvorba vlastních funkcí v prostředí R;12 - objektově orientované programování v R;13 - zajímavosti: nové trendy, statistický software na jiných operačních systémech. Živé distribuce Linuxu a statistický software;Cvičení:1 - současný statistický software, výhody a nevýhody, historie programovacího prostředí R;2 - instalace a konfigurace na platformě MS Windows, přehled dostupných knihoven;3 - vybrané matematické a statistické funkce;4 - grafické příkazy a parametry, simulace a využití metafunkcí v R;5 - objekty programovacího prostředí (data frame, list, array, ts, matrix,?);6 - způsoby editace dat, manipulace s daty, princip vektorizace, logické funkce;7 - vybrané metody statistické indukce a způsob jejich provedení v programovacím prostředí R;8 - moderní způsoby vizualizace dat, vizualizace jednorozměrných dat;9 - vizualizace vícerozměrných dat;10 - grafika ve statistickém software, knihovna lattice a její možnosti při statistickém vyhodnocování dat;11 - základy programování a tvorba vlastních funkcí v prostředí R;12 - objektově orientované programování v R;13 - zajímavosti: nové trendy, statistický software na jiných operačních systémech. Živé distribuce Linuxu a statistický software;

Získané způsobilosti

Studenti rozumí principům vybraných statistických metod. Jsou schopni využívat programovací prostředí R k analýze a vizualizaci dat.

Literatura

Hendl, J. Přehled statistických metod zpracování dat. Praha: Portál, 2006. ISBN 80-7367-123-9.Meloun, M., Militký J. Zpracování experimentálních dat. Praha : Plus, 1994. Everitt B. S. An R and S-Plus Companion to Multivariate Analysis. Springer, 2005. ISBN 1-85233-882-2.Maindonald, J., Braun, J. Data Analysis and Graphics Using R. Cambridge : Cambridge University Press, 2003. ISBN 0-521-81336-0.Dalgaard P. Introductory Statistics with R. Springer, 2002. ISBN 0-387-95475-9.Faraway, J. Linear Models with R. Boca Raton : Chapman & Hall/CRC, FL, 2004. ISBN 1-584-88425-8.Venables, W., N., Ripley, B.D. Modern Applied Statistics with S. New York : 4th ed, 2002. ISBN 0-387-95457-0.

Požadavky

Požadavky k zápočtu:Semináře jsou založeny na individuální práci posluchačů. Semináře jsou v přímé vazbě na přednášky. Posluchači pracují v průběhu semináře s programovacím prostředím R.Požadavky ke zkoušce:K vykonání písemné části zkoušky je nutno vyřešit nadpoloviční většinu zadaných příkladů.

Garant

Ing. Michael Rost, Ph.D.

Vyučující

Ing. Michael Rost, Ph.D.Ing. Michael Rost, Ph.D.