Detail předmětu

Regresní modely

Akademický rok 2025/26

DAB037 předmět zařazen v 20 studijních plánech

​ DKA-V zimní semestr 2. ročník

​ DKC-V zimní semestr 2. ročník

​ DPA-V zimní semestr 2. ročník

​ DPC-V zimní semestr 2. ročník

​ DKA-E zimní semestr 2. ročník

​ DKC-E zimní semestr 2. ročník

​ DPA-E zimní semestr 2. ročník

​ DPC-E zimní semestr 2. ročník

​ DKA-K zimní semestr 2. ročník

​ DKC-K zimní semestr 2. ročník

​ DPA-K zimní semestr 2. ročník

​ DPC-K zimní semestr 2. ročník

​ DKA-M zimní semestr 2. ročník

​ DKC-M zimní semestr 2. ročník

​ DPA-M zimní semestr 2. ročník

​ DPC-M zimní semestr 2. ročník

​ DPC-S zimní semestr 2. ročník

​ DPA-S zimní semestr 2. ročník

​ DKC-S zimní semestr 2. ročník

​ DKA-S 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.

Kredity

10 kreditů

Jazyk studia

čeština

semestr

zimní

Garant předmětu

prof. RNDr. Josef Diblík, DrSc.

Zajišťuje ústav

Ústav matematiky a deskriptivní geometrie

Způsob a kritéria hodnocení

doktorská zkouška

Vstupní znalosti

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.

Učební cíle

Vytvoření předpokladů pro sofistikovanou aplikaci statistických metod.

Základní literatura

ANDĚL, J.: Základy matematické statistiky. Praha: MatFyzPress, 2007, 358 s. ISBN 80-7378-001-1. (cs)
ANDĚL, J.: Statistické metody. Praha: MatFyzPress, 2007, 299 s. ISBN 80-7378-003-8. (cs)
WALPOLE, R.E., MYERS, R.H. Probability and Statistics for Engineers and Scientists. 8th ed. London: Prentice Hall, Pearson education LTD, 2007. 823 p. ISBN 0-13-204767-5.  (en)

Doporučená literatura

CASELLA, G., BERGER, R.L. Statistical Inference. Belmont: Brooks/Cole Cengage Learning, 2002. ISBN-13 978-0-534-24312-8.  (en)
MELOUN, M., MILITKÝ, J.: Statistické zpracování experimentálních dat. Praha: PLUS, 1994, 839 s. ISBN 80-85297-56-6.  (cs)
HEBÁK, P., HUSTOPECKÝ, J. Vícerozměrné statistické metody 1. Praha: Informatorium, 2007. 253 p. ISBN 8-07-3330356-9.  (cs)

Nabízet zahraničním studentům

Nenabízet

Předmět na webu VUT

https://www.vut.cz/studenti/predmety/detail/290142

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.