|
Vyučující
|
|
|
|
Obsah předmětu
|
Témata přednášek po týdnech semestru 1. Plánování experimentů, princip a důvody použití, různé metody. 2. Vícerozměrná data, datová matice, objekty a proměnné. Typy proměnných a vícerozměrný náhodný vektor. 3. Předúprava vícerozměrných dat: Druhy transformací. Centrování a normování dat. 4. Průzkumová analýza vícerozměrných dat: Druhy zobrazení vícerozměrných dat. Vyhledávání odlehlých měření. 5. Statistické testování vícerozměrných náhodných výběrů: Odhady parametrů polohy a rozptýlení. 6. Analýza kovariance. Výklad kovarianční matice. Analýza korelační matice. Typy korelačních koeficientů. 7. Analýza hlavních komponent PCA. Význam hlavních komponent. Grafické pomůcky PCA. Diagnostika PCA. 8. Faktorová analýza FA. Model faktorové analýzy a odhad parametrů. Odhad faktorového skóre, rotace faktorů. 9. Kanonická korelační analýza CCA. Podstata metody. Test významnosti kanonických korelací. 10. Diskriminační analýza DA: Klasifikace objektů. Podstata metody, postup DA a zařazovací pravidla. 11. Logistická regrese LR. Podstata metody a postup logistické regrese. Odhady parametrů. 12. Shluková analýza CLU. Podstata shlukové analýzy. Míry podobnosti a vzdálenosti. Vhodnost standardizace dat. 13. Mapování objektů vícerozměrným škálováním MDS. Podstata metody a postup vícerozměrného škálování.
|
|
Studijní aktivity a metody výuky
|
Přednášení, Monologická (výklad, přednáška, instruktáž)
- Domácí příprava na výuku
- 120 hodin za semestr
|
|
Výstupy z učení
|
Cílem předmětu je seznámit s moderními metodami vyhodnocování vícerozměrných dat, podmínkami použití, výběrem adekvátní metody, a především interpretací výsledků.
Student po absolvování předmětu - prokazuje znalosti specifických nástrojů znázornění vícerozměrných dat, hledání odlehlých hodnot, vnitřních závislostí dat - umí používat dostupné programové vybavení (STATISTICA), umí samostatně provádět vyhodnocení modelových příkladů
|
|
Předpoklady
|
Absolvování předmětu NNSZD.
|
|
Hodnoticí metody a kritéria
|
Ústní zkouška
Zpracovat samostatně přidělené modelové případy. Vytvořit a vyhodnotit jeden příklad z vlastních nebo vyhledaných dat (literatura, Internet).
|
|
Doporučená literatura
|
-
JAVŮREK, M., TAUFER, I. Vyhodnocování experimentálních dat. 2. vydání. Pardubice, 2018. ISBN 978-80-270-3611-0.
-
MELOUN, M., MILITKÝ, J., HILL, M. Počítačová analýza vícerozměrných dat v příkladech.. Praha, 2005. ISBN 80-200-1335-0.
|