Předmět Statistical Models and Data (KIKM / ASTMO)
Na serveru studentino.cz naleznete nejrůznější studijní materiály: zápisky z přednášek nebo cvičení, vzorové testy, seminární práce, domácí úkoly a další z předmětu KIKM / ASTMO - Statistical Models and Data, Fakulta informatiky a managementu, Univerzita Hradec Králové (UHK).
Top 10 materiálů tohoto předmětu
Materiály tohoto předmětu
| Materiál | Typ | Datum | Počet stažení |
|---|
Další informace
Obsah
1. Vyhledávání znalostí z dat, data mining (DM), úloha statistiky a modelování.2. Statistické modely, modely časových řad. Explorace, grafická reprezentace, agregace, asociace.3. Metody klasifikace. Validace modelu, odhady a porovnání kvality modelů.4. Náhodná a pseudonáhodná čísla, kongruenční generátory, transformace, význam pro modelování.5. Testy statistických vlastností kongruenčních generátorů pseudonáhodných čísel.6. Využití náhodných čísel. Principy a aplikace metody bootstrap pro inferenci a modelování.7. Popis dynamiky diskrétního děje Markovovým řetězcem. Formulace modelu, klasifikace stavů.8. Vlastnosti a aplikace absorpčních řetězců.9. Vlastnosti a aplikace regulárních řetězců, řetězce s oceněním.10. Model prosté obnovy, rovnice obnovy, tabulka obnovy, řešení Markovovým řetězcem.11. Stochastický model demografického procesu. Metoda life tables s aplikací na populační tabulky.12. Typové úlohy statistické analýzy a data mining.
Získané způsobilosti
Analýza a návrhy řešení reálných typů problémů a úloh, založených na informacích z dat.Návrhy vhodných řešení (typů použitých metod) pro daný problém, identifikace možných problémů při určitých typech dat.Uplatnění konceptu induktivního uvažování.
Literatura
David E. Groebner. Business statistics. www.dartmouth.edu/~chance/../Chapter11.pdfField, Andy P. Discovering statistics using R. 1st pub. Los Angeles, 2012. ISBN 978-1-4462-0046-9.https://oliva.uhk.cz/
Požadavky
Práce se statistickým softwarem IBM SPSS Statistics nebo R.Rozšíření a uplatnění nových znalostí s využitím analytických nástrojů MsExcel.Zpracování seminární práce a její prezentace.Splnění průběžných testů.
Garant
prof. RNDr. Hana Skalská, CSc.
Vyučující
Mgr. Jan Draessler, Ph.D.prof. RNDr. Hana Skalská, CSc.Mgr. Jan Draessler, Ph.D.Ing Jonathan Ramos Olivaresprof. RNDr. Hana Skalská, CSc.