Drukuj Eksport do pliku (MS Word)
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. 2009/2010
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
  • Laboratorium30h
  • 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