Detail předmětu

Regresní modely

FAST-DAB037Ak. rok: 2025/2026

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.

Jazyk výuky

čeština

Počet kreditů

Garant předmětu

prof. RNDr. Josef Diblík, DrSc.

Zajišťuje ústav

Ústav matematiky a deskriptivní geometrie (MAT)

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.

Pravidla hodnocení a ukončení předmětu

Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění stanoví každoročně aktualizovaná vyhláška garanta předmětu.

Učební cíle

Vytvoření předpokladů pro sofistikovanou aplikaci statistických metod.

Základní literatura

ANDĚL, J.: Statistické metody. Praha: MatFyzPress, 2007, 299 s. ISBN 80-7378-003-8. (CS)
ANDĚL, J.: Základy matematické statistiky. Praha: MatFyzPress, 2007, 358 s. ISBN 80-7378-001-1. (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)
HEBÁK, P., HUSTOPECKÝ, J. Vícerozměrné statistické metody 1. Praha: Informatorium, 2007. 253 p. ISBN 8-07-3330356-9.  (CS)
MELOUN, M., MILITKÝ, J.: Statistické zpracování experimentálních dat. Praha: PLUS, 1994, 839 s. ISBN 80-85297-56-6.  (CS)

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program DKA-V doktorský 2 ročník, zimní semestr, povinně volitelný
  • Program DKC-V doktorský 2 ročník, zimní semestr, povinně volitelný
  • Program DPA-V doktorský 2 ročník, zimní semestr, povinně volitelný
  • Program DPC-V doktorský 2 ročník, zimní semestr, povinně volitelný
  • Program DKA-E doktorský 2 ročník, zimní semestr, povinně volitelný
  • Program DKC-E doktorský 2 ročník, zimní semestr, povinně volitelný
  • Program DPA-E doktorský 2 ročník, zimní semestr, povinně volitelný
  • Program DPC-E doktorský 2 ročník, zimní semestr, povinně volitelný
  • Program DKA-K doktorský 2 ročník, zimní semestr, povinně volitelný
  • Program DKC-K doktorský 2 ročník, zimní semestr, povinně volitelný
  • Program DPA-K doktorský 2 ročník, zimní semestr, povinně volitelný
  • Program DPC-K doktorský 2 ročník, zimní semestr, povinně volitelný
  • Program DKA-M doktorský 2 ročník, zimní semestr, povinně volitelný
  • Program DKC-M doktorský 2 ročník, zimní semestr, povinně volitelný
  • Program DPA-M doktorský 2 ročník, zimní semestr, povinně volitelný
  • Program DPC-M doktorský 2 ročník, zimní semestr, povinně volitelný
  • Program DPC-S doktorský 2 ročník, zimní semestr, povinně volitelný
  • Program DPA-S doktorský 2 ročník, zimní semestr, povinně volitelný
  • Program DKC-S doktorský 2 ročník, zimní semestr, povinně volitelný
  • Program DKA-S doktorský 2 ročník, zimní semestr, povinně volitelný

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

39 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

Ing. Jan Holešovský, Ph.D.

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.