Detail předmětu

Regresní modely

Akademický rok 2023/24

DA64 předmět zařazen v 12 studijních plánech

D-P-C-SI (N) / PST zimní semestr 2. ročník

D-P-C-SI (N) / FMI zimní semestr 2. ročník

D-P-C-SI (N) / KDS zimní semestr 2. ročník

D-P-C-SI (N) / MGS zimní semestr 2. ročník

D-P-C-SI (N) / VHS zimní semestr 2. ročník

D-K-C-SI (N) / VHS zimní semestr 2. ročník

D-K-C-SI (N) / MGS zimní semestr 2. ročník

D-K-C-SI (N) / PST zimní semestr 2. ročník

D-K-C-SI (N) / FMI zimní semestr 2. ročník

D-K-C-SI (N) / KDS zimní semestr 2. ročník

D-K-C-GK / GAK zimní semestr 2. ročník

D-K-E-SI (N) / PST 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 STATISTICA a EXCEL při aplikacích probírané látky.

Garant předmětu

Zajišťuje ústav

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

Pojmy z předmětu "DA03", "DA62" - Pravděpodobnost a matematická statistika
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

letní

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

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.