Detail předmětu

Matematika 5 (E)

FAST-NAA024Ak. rok: 2021/2022

Parametrické a neparametrické úlohy o jednom a dvou náhodných výběrech, analýza závislostí, regresní analýza, úvod do časových řad, analýza rozptylu. Využití programu EXCEL.

Jazyk výuky

čeština

Počet kreditů

4

Garant předmětu

doc. RNDr. Jiří Novotný, CSc.

Zajišťuje ústav

Ústav matematiky a deskriptivní geometrie (MAT)

Výsledky učení předmětu

Znalost práce se statistickým softwarem při aplikacích v oblasti regrese, analýzy závislostí a časových řad. Znalost numerických metod řešení nelineární rovnice a systémů lineárních rovnic, interpolací funkce polynomy, numerického derivování a integrování.

Prerekvizity

Znát základy teorie pravděpodobnosti a matematické statistiky.

Osnovy výuky

1. Parametrické úlohy o jednom náhodném výběru.
2. Parametrické úlohy o dvou náhodných výběrech.
3. Neparametrické testy. Testy shody.
4. Analýza závislostí kvantitativních znaků.
5. Analýza závislostí kvalitativních znaků.
6. Průzkumová analýza vícerozměrných dat.
7. Shluková analýza.
8. Regresní analýza. Klasický lineární model.
9. Volba regresní funkce. Nelineární regresní modely.
10. Regresní polynom. Obecný lineární model.
11. Časové řady.
12. Dekompozice časových řad.
13. Analýza rozptylu.

Učební cíle

Studenti se seznámí se s využitím programů EXCEL a STATISTICA při aplikacích statistiky, poznatky z oblastí regrese, analýzy závislostí, analýzy časových řad. Dále pak s metodami řešení nelineární rovnice, iteračními metodami řešení systémů lineárních a nelineárních rovnic, interpolací funkce polynomy a kubickými splajny, numerickým derivováním, řešením okrajových úloh pro obyčejné diferenciální rovnice 2. řádu metodou sítí a numerickou integrací.

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.

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program NPC-SIE magisterský navazující 1 ročník, zimní semestr, povinný

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

26 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

doc. RNDr. Jiří Novotný, CSc.

Osnova

1. Parametrické úlohy o jednom náhodném výběru. 2. Parametrické úlohy o dvou náhodných výběrech. 3. Neparametrické testy. Testy shody. 4. Analýza závislostí kvantitativních znaků. 5. Analýza závislostí kvalitativních znaků. 6. Průzkumová analýza vícerozměrných dat. 7. Shluková analýza. 8. Regresní analýza. Klasický lineární model. 9. Volba regresní funkce. Nelineární regresní modely. 10. Regresní polynom. Obecný lineární model. 11. Časové řady. 12. Dekompozice časových řad. 13. Analýza rozptylu.

Cvičení

13 hod., povinná

Vyučující / Lektor

doc. RNDr. Jiří Novotný, CSc.

Osnova

1. Grafické metody reprezentace datových souborů I. 2. Grafické metody reprezentace datových souborů II. 3. Výpočetní metody zpracování datových souborů I. 4. Výpočetní metody zpracování datových souborů II. 5. Souhrn průzkumové analýzy jednorozměrných dat. 6. Dvourozměrné datové soubory. 7. Lineární regrese. 8. Nelineární regrese. 9. Lineární prognózování. 10. Mnohonásobná korelace a regrese. 11. Časové řady. 12. Intervaly spolehlivosti. 13. Testování hypotéz. Zápočet.