- Nazwa przedmiotu:
- Statystyka matematyczna III
- Koordynator przedmiotu:
- prof. dr hab. Jan Mielniczuk
- Status przedmiotu:
- Obowiązkowy
- Poziom kształcenia:
- Studia II stopnia
- Program:
- Matematyka
- Grupa przedmiotów:
- Wspólne
- Kod przedmiotu:
- Semestr nominalny:
- 2 / rok ak. 2011/2012
- Liczba punktów ECTS:
- 7
- Liczba godzin pracy studenta związanych z osiągnięciem efektów uczenia się:
- Liczba punktów ECTS na zajęciach wymagających bezpośredniego udziału nauczycieli akademickich:
- Język prowadzenia zajęć:
- polski
- Liczba punktów ECTS, którą student uzyskuje w ramach zajęć o charakterze praktycznym:
- Formy zajęć i ich wymiar w semestrze:
-
- Wykład30h
- Ćwiczenia0h
- Laboratorium0h
- Projekt0h
- Lekcje komputerowe0h
- Wymagania wstępne:
- Znajomość modelowania statystycznego przy wykorzystaniu wielokrotnej regresji liniowej i regresji logistycznej, umiejętność przeprowadzenia diagnostyki dopasowania takich modeli, metoda największej wiarogodności, znajomość standardowych testów statystycznych.
Podstawowe metody poszukiwania minimum i zera funkcji (metoda gradientu, metoda Raphsona-Newtona) . Konieczne zaliczenie przedmiotu Statystyka Matematyczna 2.
- Limit liczby studentów:
- Cel przedmiotu:
- Poznanie podstawowych metod wielowymiarowej statystycznej eksploracji danych i zdobycie umiejętności posługiwania się nimi
- Treści kształcenia:
- 1. Analiza składowych głównych
2. Liniowa analiza dyskryminacyjna
2.1 Uogólnione podejście Fishera.
2.2 Klasyfikator bayesowski i metoda największej wiarogodności.
2.3 Dyskryminacja oparta na regresji liniowej oraz dyskryminacja logistyczna.
2.4 Uogólnienia:
3. Drzewa klasyfikacyjne i regresyjne
3.1 Ogólne zasady budowy drzewa.
3.2 Reguły podziału (miary zróżnicowania rozkładu) i reguły przycinania drzew.
3.3 Uogólnienia: MARS
4. Metody nieparametrycznej estymacji regresji.
5. Analiza skupień
5.1 Metoda k-średnich i metody z nią związane.
5.2 Dendrogramy.
6. Wnioskowanie statystyczne w wielu wymiarach
6.1 Wielowymiarowy rozkład normalny i rozkłady z nim związane.
6.2 Metoda największej wiarogodności w wielu wymiarach
6.3 Wprowadzenie do testowania hipotez w wielu wymiarach.
7. Wzmianka o systematyce modeli regresyjnych: od modeli liniowych poprzez uogólnione modele liniowe do uogólnionych modeli addytywnych.
- Metody oceny:
- • Uczestnictwo w zajęciach laboratoryjnych jest obowiązkowe. Zajęcia zostają zaliczone na podstawie: (i) samodzielnego lub w grupach rozwiązania problemów zadawanych na kolejnych zajęciach (przy rozwiązywaniu problemów można korzystać z materiałów pomocniczych oraz konsultacji prowadzącego zajęcia) (ii) kolokwium połówkowego i końcowego
• Egzamin ustny, w czasie którego nie wolno korzystać z żadnych materiałów pomocniczych.
• Ocena z laboratorium stanowi 25% oceny końcowej. Zaliczenie laboratorium jest warunkiem koniecznym dopuszczenia do egzaminu.
- Egzamin:
- Literatura:
- Koronacki J., Ćwik, J. Statystyczne systemy uczące się. WNT 2005, wydanie pierwsze, wydanie 2: Exit 2008
Webb, A., Statistical Pattern Recognition, Wiley, 2003, wydanie drugie
- Witryna www przedmiotu:
- Uwagi:
Efekty uczenia się