Detail předmětu
Regresní modely
Akademický rok 2022/23
DAB037 předmět zařazen v 20 studijních plánech
DPC-V zimní semestr 1. ročník
DPC-E zimní semestr 1. ročník
DKC-E zimní semestr 1. ročník
DPA-E zimní semestr 1. ročník
DKA-E zimní semestr 1. ročník
DKC-S zimní semestr 1. ročník
DPC-S zimní semestr 1. ročník
DPA-S zimní semestr 1. ročník
DKA-S zimní semestr 1. ročník
DKC-V zimní semestr 1. ročník
DKA-V zimní semestr 1. ročník
DPA-V zimní semestr 1. ročník
DKC-K zimní semestr 1. ročník
DPC-K zimní semestr 1. ročník
DKA-K zimní semestr 1. ročník
DPA-K zimní semestr 1. ročník
DKC-M zimní semestr 1. ročník
DPC-M zimní semestr 1. ročník
DKA-M zimní semestr 1. ročník
DPA-M zimní semestr 1. 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
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
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 výuky
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
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.