Název předmětu:		Statistická analýza dat
Ústav:		445 - Ústav počítačové a řídicí techniky
Přednášející:		Doc. Ing. Jaromír Kukal, PhD
Zástupce:		Doc. Ing. B. Jakeš, CSc
Typ předmětu:		povinný
Rozsah / zakončení:		2/2 kz
Kredity		5
Doporučený ročník / semestr:		2/3
Povinné předcházející předměty:
Doporučené předcházející předměty:
Souhrn:
Předmět zahrnuje vybrané metody statistického zpracování dat včetně využití robustních odhadů k lineární a nelineární regresi. Součástí předmětu je i presentace stochastických metod, studium náhodných a pseudonáhodných veličin a problematika plánování experimentů
Anotace:
1	Nelineární regrese: quasilineární regrese, Gauss-Newtonova metoda
2	Bodový odhad: nestranný, vychýlený, vydatný, konzistentní. Vychýlení a vydatnost
3	Konstrukce bodového odhadu: momentová metoda, metoda max. věrohodnosti
4	Apriorní informace. Bayesovský přístup ke konstrukci bodového odhadu
5	Teorie měření a MNČ: předpoklady, odvození, oprávněnost použití
6	Robustní statistické metody: smysl, vlastnosti, realizace
7	Robustní odhady: L1, Andrews, Tukey, Huber, Hampel
8	Využití robustních odhadů k lineární a nelineární regresi
9	Regularizace odhadu: smysl, vlastnosti, realizace
10	Regularizace: penalizace, apriorní informace, snížení rozptylu, zvýšení vychýlení
11	Regularizovaná regrese: lineární a nelineární
12	Náhodné a pseudonáhodné veličiny, metoda Monte Carlo, užitečné transformace
13	Stochastické metody: simulace, řešení rovnic, stochastická minimalizace
14	Plánování experimentů: smysl, metody, optimální plánování
Literatura:
[1]	Anděl J.: Matematická statistika, SNTL, Praha, 1978
[2]	Meloun M., Militký J.: Statistické zpracování experimentálních dat, Plus, Praha, 1995
[3]	Kubáčková L.: Metódy spracovania experimentálnych údajov, Veda, Bratislava, 1990
[4]	Ruanaidh J.J.K. Fitzgerald W.J., Numerical Bayesian Methods Applied to Signal Processing, Springer, 1996
[5]	Meloun M., Militký J., Statistická analýza experimentálních dat, Academia, 2004