Předmět Stochastické modelování (KMA / SZZSM)

Na serveru studentino.cz naleznete nejrůznější studijní materiály: zápisky z přednášek nebo cvičení, vzorové testy, seminární práce, domácí úkoly a další z předmětu KMA / SZZSM - Stochastické modelování, Přírodovědecká fakulta, Univerzita Palackého v Olomouci (UP).

Materiál	Typ	Datum	Počet stažení

Obsah

Mnohorozměrná statistická analýza1. Normální rozdělení: sdružené, marginální, hustota, lin. transformace, odhady parametrů.2. Podmíněné normální rozdělení, regrese, parciální a mnohonásobná korelace.3. Normální rozdělení: Hotellingova statistika, testy hypotéz a oblasti spolehlivostí.4. Wishartovo rozdělení, vlastnosti, vztah k chí-kvadrát rozdělení.5. Hlavní komponenty, kanonické korelace.6. Diskriminační analýza, faktorová analýza, shluková analýza.Markovovy procesy1. Náhodné procesy a řetězce, Markovovy řetězce, základní pojmy a dělení, rekurentní jevy.2. Markovovy řetězce s diskrétním časem, typy a vlastnosti stavů, rozklad množiny stavů.3. Stacionární rozdělení. Jeho použití při klasifikaci stavů.4. Markovovy řetězce se spojitým časem, Poissonův proces, procesy množení a zániku.Časové řady1. Dekompozice časových řad, modelování trendu, míry vhodnosti modelu.2. Klouzavé průměry, exponenciální vyrovnávání.3. Modelování sezónní a periodické složky, periodogram, Fisherův test.4. Stacionarita, autokorelační a parciální autokorelační funkce, lineární proces.5. Modely AR a MA, identifikace a verifikace.Ekonometrie1. Obyčejná a zobecněná MNČ, heteroskedasticita, test autokorelace.2. Multikolinearita. Hřebenová regrese.3. Simultánní rovnice, problém identifikace, strukturní a redukovaný tvar.4. Zdánlivě nesouvisející rovnice, metoda umělých proměnných.Lineární modely1. Tvorba modelu (teoretický, stochastický a statistický model), základní lineární modely měření, linearizace modelu2. Lineární regresní modely: podmínky regularity, odhady parametrů a jejich vlastnosti, statistická verifikace.3. Lineární regresní modely: intervaly a oblasti spolehlivosti, sdružené intervaly spolehlivosti, předpovědi.4. Testování hypotéz v lineárních regresních modelech, prahové oblasti.Statistická teorie experimentu 11. Plánování experimentu, základní kritéria optimality plánu, iterační určení optimálního plánu.

Získané způsobilosti

SyntézaUvědomit si vzájemnou souvislost základních pojmů, tvrzení a algoritmů týkajících se statistického modelování.

Literatura

T. W. Anderson. (1984). An introduction to multivariate statistical analysis. Wiley. W. Feller. (1966). An introduction to Probability Theory and its Applications. Wiley. T. Cipra. (1986). Analýza časových řad s aplikacemi v ekonomii. SNTL, Praha. D.C. Montgomery. (2009). Design and analysis of experiments. J. A. Víšek. (1997). Ekonometrie I. Karolinum, Praha. A. C. Rencher. (2000). Linear models in statistics. John Wiley & Sons Inc. New York. J.H. Stapleton. (1995). Linear statistical models. John Wiley & Sons Inc. New York. R. C. Rao. (1978). Lineární metody statistické indukce a jejich aplikace. Academia. V. Dupač, J. Dupačová. (1980). Markovovy procesy I, II. MFF UK. L. Kubáček, L. Kubáčková. (2000). Statistika a metrologie. VUP, Olomouc. R. Hušek. (1992). Základy ekonometrie. VŠE, Praha.

Požadavky

rozumět látce

Garant

doc. RNDr. Jana Talašová, CSc.