Předmět Statistická analýza vícerozměrných dat (KRP / INSAD)
Na serveru studentino.cz naleznete nejrůznější studijní materiály: zápisky z přednášek nebo cvičení, vzorové testy, seminární práce, domácí úkoly a další z předmětu KRP / INSAD - Statistická analýza vícerozměrných dat, Fakulta elektrotechniky a informatiky, Univerzita Pardubice (UPa).
Top 10 materiálů tohoto předmětu
Materiály tohoto předmětu
| Materiál | Typ | Datum | Počet stažení |
|---|
Další informace
Obsah
Metrologie: Úvod do základů metrologie, statistického odhadu parametrů polohy, rozptýlení a tvaru, výpočet nejistot stanovovaného výsledku.Charakter vícerozměrných dat: Datová matice, objekty a proměnné. Typy proměnných a vícerozměrný náhodný vektor.Předúprava vícerozměrných dat: Druhy transformací. Centrování a normování dat.Průzkumová analýza vícerozměrných dat: Druhy zobrazení vícerozměrných dat. Vyhledávání odlehlých měření.Statistické testování vícerozměrných náhodných výběrů: Odhady parametrů polohy a rozptýlení. Statistická analýza vektoru středních hodnot, statistická analýza kovariančních matic.Analýza kovariance: Výklad kovarianční matice. Analýza korelační matice. Párový korelační koeficient, parciální korelační koeficient, vícenásobný korelační koeficient.Analýza hlavních komponent PCA: Vlastnosti a geometrický význam hlavních component a jejich interpretace. Grafické pomůcky PCA. Diagnostika PCA.Faktorová analýza FA: Podstata metody a postup FA. Model faktorové analýzy a odhad parametrů. Odhad faktorového skóre, rotace faktorů. Formulace úlohy FA a grafické pomůcky. Nalezené řešení a dosažená těsnost proložení. Interpretace výsledků a pojmenování faktorů.Kanonická korelační analýza CCA: Podstata metody a postup diagnostikování CCA. Test významnosti kanonických korelací. Nalezené řešení a dosažená těsnost proložení.Diskriminační analýza DA: Klasifikace objektů. Podstata metody, postup DA a zařazovací pravidla. Lineární a kvadratická diskriminační funkce. Volba znaků. Úprava prahového bodu. Diagram teritoriální mapy. Nalezené řešení a dosažená těsnost proložení.Logistická regrese LR: Podstata metody a postup logistické regrese. Odhady parametrů a jejich statistická významnost a interpretace. Kvalita vyhodnocení a nalezené řešení a dosažená těsnost proložení.Shluková analýza CLU: Podstata shlukové analýzy. Míry podobnosti a vzdálenosti. Vhodnost standardizace dat. Kritéria pro posouzení kvality rozkladu do shluků, vzdálenost a podobnost objektů. Hierarchická posloupnost rozkladů. Dendrogramy hierarchického shlukování. Fuzzy shlukování. Shlukování metodou nejbližších středů-medoidů. Těsnost proložení ve výstavbě shluků.Mapování objektů vícerozměrným škálováním MDS: Podstata metody a postup vícerozměrného škálování. Metrická a nemetrická metoda MDS. Nalezené řešení a dosažená těsnost proložení.Korespondenční analýza CA: Podstata metody a postup korespondenční analýzy. Nalezené řešení a dosažená těsnost proložení. Interpretace výsledků.
Získané způsobilosti
Samostatné vyhodnocování reálných dat.
Literatura
1. M. Meloun, J. Militký. Kompendium statistického zpracování experimentálních dat. 3. Meloun M., Militký J., Hill M. Počítačová analýza vícerozměrných dat v příkladech. 1. M. Meloun, J. Militký. Statistické zpracování experimentálních dat.
Požadavky
Dobrá znalost práce na PC.
Garant
doc. Ing. Milan Javůrek, CSc.
Vyučující
doc. Ing. Milan Javůrek, CSc.doc. Ing. Milan Javůrek, CSc.