Detail předmětu

Regresní modely

Akademický rok 2023/24

DAB037 předmět zařazen v 20 studijních plánech

​ DPC-V zimní semestr 2. ročník

​ DPC-S zimní semestr 2. ročník

​ DPC-M zimní semestr 2. ročník

​ DPC-K zimní semestr 2. ročník

​ DPC-E zimní semestr 2. ročník

​ DPA-V zimní semestr 2. ročník

​ DPA-S zimní semestr 2. ročník

​ DPA-M zimní semestr 2. ročník

​ DPA-K zimní semestr 2. ročník

​ DPA-E zimní semestr 2. ročník

​ DKC-V zimní semestr 2. ročník

​ DKC-S zimní semestr 2. ročník

​ DKC-M zimní semestr 2. ročník

​ DKC-K zimní semestr 2. ročník

​ DKC-E zimní semestr 2. ročník

​ DKA-V zimní semestr 2. ročník

​ DKA-S zimní semestr 2. ročník

​ DKA-M zimní semestr 2. ročník

​ DKA-K zimní semestr 2. ročník

​ DKA-E zimní semestr 2. ročník

Vícerozměrné normální rozdělení, podmíněná rozdělení. Regresní funkce. Lineární regresní model. Nelineární regresní model. Analýza rozptylu. Faktorová analýza. Průběžná informace o možnosti využití statistického software při aplikacích probírané látky.

Garant předmětu

Ing. Jan Holešovský, Ph.D.

Zajišťuje ústav

Ústav matematiky a deskriptivní geometrie

Cíl

Vytvoření předpokladů pro sofistikovanou aplikaci statistických metod.

Osnova

1. Vícerozměrné normální rozdělení,podmíněná rozdělení.
2. Regresní funkce.
3.–5. Základní lineární regresní model.
6.–7. Zobecněný lineární regresní model.
8. Singulární lineární regresní model.
9.–10. Analýza rozptylu.
11.–12. Faktorová analýza.
13. Nelineární regresní model.

Prerekvizity

Základní znalosti z teorie pravděpodobnosti, matematické statistiky a lineární algebry – zákon rozdělení náhodné veličiny a vektoru, číselné charakteristiky náhodných veličin a vektorů a jejich bodové a intervalové odhady, podstata testování statistických hypotéz, řešení soustavy lineárních rovnic, inverzní matice.

Jazyk studia

čeština

Kredity

10 kreditů

semestr

zimní

Způsob a kritéria hodnocení

zkouška

Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění a formy nahrazování zameškané výuky

Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění stanoví každoročně aktualizovaná vyhláška garanta předmětu.

Nabízet zahraničním studentům

Nenabízet

Předmět na webu VUT

https://www.vut.cz/studenti/predmety/detail/272135

Přednáška

13 týdnů, 3 hod./týden, nepovinné

Osnova

1. Vícerozměrné normální rozdělení,podmíněná rozdělení. 

2. Regresní funkce. 

3.–5. Základní lineární regresní model.

6.–7. Zobecněný lineární regresní model.

8. Singulární lineární regresní model.

9.–10. Analýza rozptylu.

11.–12. Faktorová analýza.

13. Nelineární regresní model.