541-0135/01 – Pokročilé statistické metody pro zpracování dat (PSM)

Garantující katedra	Katedra geologického inženýrství	Kredity	5
Garant předmětu	Doc. PaedDr. Vladimír Homola, Ph.D.	Garant verze předmětu	Doc. PaedDr. Vladimír Homola, Ph.D.
Úroveň studia	pregraduální nebo graduální	Povinnost	povinně volitelný
Ročník	2	Semestr	zimní
		Jazyk výuky	čeština
Rok zavedení	2017/2018	Rok zrušení	2018/2019
Určeno pro fakulty	HGF	Určeno pro typy studia	navazující magisterské

Výuku zajišťuje
Os. čís.	Jméno	Cvičící	Přednášející
HOM50	Doc. PaedDr. Vladimír Homola, Ph.D.

Rozsah výuky pro formy studia
Forma studia	Zp.zak.	Rozsah
prezenční	Zápočet a zkouška	2+2
kombinovaná	Zápočet a zkouška	6+6

Cíle předmětu vyjádřené dosaženými dovednostmi a kompetencemi

Cílem předmětu je seznámit studenty s pokročilými metodami statistické analýzy, které jsou v současnosti hojně využívány, nejen v rámci vědy a výzkumu, ale i v aplikační sféře. Mezi tyto metody patří především korelační a regresní analýza, testování statistických hypotéz, analýza rozptylu (ANOVA), vícerozměrné statistické metody, modelování a vizualizace sledovaného parametru ve 2D a 3D zobrazení atd. Hlavní důraz je kladen na pochopení podstaty pokročilých metod statistické analýzy, jejich aplikaci a praktické využití. V rámci předmětu se studenti naučí rigorózně provést exploratorní a konfirmatorní analýzu dat, včetně ověření předpokladů pro následnou aplikaci výše uvedených statistických metod. Důležitou součástí předmětu je vlastní práce studentů s experimentálními daty v prostředí vhodného statistického software, následné vyhodnocení a interpretace výsledků použitých metod statistické analýzy.

Vyučovací metody

Přednášky
Cvičení (v učebně)

Anotace

Předmět se zabývá aplikací pokročilých metod statistické analýzy na experimentální data a následnými interpretacemi takto získaných výsledků. Objasňuje matematické principy jednotlivých metod a definuje základní předpoklady pro jejich použití. Důraz je kladen především na správný výběr metod s cílem získat co největší množství relevantních poznatků a informací pro následné využití v praxi. Nedílnou součástí předmětu je rovněž praktická aplikace metod na reálných datech v prostředí statistického software (podle aktuálního stavu vědního oboru, např. Statgraphics, SAS, SPSS, Surfer apod.) při cvičeních v počítačové učebně.

Povinná literatura:

DROZDOVÁ, Jarmila. 2014. Environmentální data - metody statistického vyhodnocení. [CD]. Ostrava: ENET, VŠB-TU Ostrava. MELOUN, Milan, Jiří MILITKÝ a Martin HILL. Statistická analýza vícerozměrných dat v příkladech. Vyd. 2. Praha: Academia, 2012. Gerstner, sv. 7. ISBN 978-80-200-2071-0. MELOUN, Milan a Jiří MILITKÝ. Kompendium statistického zpracování dat. 3. vyd. Praha: Karolinum, 2012. ISBN 978-80-246-2196-8. RENCHER, Alvin C. a William F. CHRISTENSEN. Methods of multivariate analysis. 3rd ed. Hoboken: Wiley, 2012. Wiley series in probability and statistics. ISBN 978-0-470-17896-6.

Doporučená literatura:

BERTHOUEX, P. Mac a Linfield C. BROWN. Statistics for environmental engineers. 2nd ed. Boca Raton: Lewis Publishers, 2002. ISBN 15-667-0592-4. HEBÁK, Petr. Vícerozměrné statistické metody. 2. přeprac. vyd. Praha: Informatorium, 2007. ISBN 978-80-7333-056-9. MCKILLUP, Steve a M. Darby DYAR. Geostatistics explained: an introductory guide for earth scientists. Cambridge: Cambridge University Press, 2010. ISBN 978-0-521-74656-4. MELOUN, Milan a Jiří MILITKÝ. Interaktivní statistická analýza dat. Vyd. 3., 3. vyd. Praha: Karolinum, 2012. ISBN 978-80-246-2173-9.

Forma způsobu ověření studijních výsledků a další požadavky na studenta

Kontrolní otázky, vypracování a odevzdání seminární práce.

E-learning

Další požadavky na studenta

Aktivní, min. 70% účast na cvičeních a úspěšné splnění zápočtových testů. Vykonání zkoušky (ústní s písemnou přípravou).

Prerekvizity

Předmět nemá žádné prerekvizity.

Korekvizity

Předmět nemá žádné korekvizity.

Osnova předmětu

1. Úvod do statistické analýzy dat 2. Problematika zápisu hodnot (desetinná místa), zaokrouhlování a chybějící hodnoty (mez detekce) 3. Exploratorní analýza dat – grafické diagnostiky, odlehlé hodnoty, statistické testy a transformace dat 4. Konfirmatorní analýza dat – klasické a robustní odhady míry polohy a variability, malé výběry 5. Testování statistických hypotéz – parametrické a neparametrické testy 6. Lineární regrese a korelační analýza 7. Analýza rozptylu (ANOVA) – jednofaktorová analýza rozptylu 8. Analýza rozptylu (ANOVA) – vícefaktorová analýza rozptylu 9. Vícerozměrné metody statistické analýzy – základní předpoklady 10. Shlukovací analýza 11. Analýza hlavních komponent 12. Faktorová analýza 13. Interpolace, extrapolace, aproximace v ploše 14. Interpolace, extrapolace, aproximace v prostoru

Podmínky absolvování předmětu

Prezenční forma (platnost od: 2017/2018 zimní semestr, platnost do: 2018/2019 letní semestr)

Název úlohy	Typ úlohy	Max. počet bodů (akt. za podúlohy)	Min. počet bodů	Max. počet pokusů
Zápočet a zkouška	Zápočet a zkouška	100 (100)	51
Zápočet	Zápočet	33	17
Zkouška	Zkouška	67	18	3

Rozsah povinné účasti:

Zobrazit historii

Podmínky absolvování předmětu a účast na cvičeních v rámci ISP:

Zobrazit historii

Výskyt ve studijních plánech

Akademický rok	Program	Obor/spec.	Forma	Jazyk výuky	Konz. stř.	Ročník	Typ povinnosti
2017/2018	(N2102) Nerostné suroviny	(3904T029) Minerální biotechnologie	P	čeština	Ostrava	2	povinně volitelný	stu. plán
2017/2018	(N2102) Nerostné suroviny	(2102T006) Technologie a hospodaření s vodou	K	čeština	Ostrava	2	povinně volitelný	stu. plán
2017/2018	(N2102) Nerostné suroviny	(2102T006) Technologie a hospodaření s vodou	K	čeština	Most	2	povinně volitelný	stu. plán
2017/2018	(N2102) Nerostné suroviny	(2102T006) Technologie a hospodaření s vodou	P	čeština	Ostrava	2	povinně volitelný	stu. plán

Výskyt ve speciálních blocích

Název bloku	Akademický rok	Forma studia	Jazyk výuky	Ročník	Z	L	Typ bloku	Vlastník bloku

Hodnocení Výuky

Předmět neobsahuje žádné hodnocení.