- Nazwa przedmiotu:
- Stosowana analiza regresji
- Koordynator przedmiotu:
- Małgorzata Wojtyś
- Status przedmiotu:
- Obowiązkowy
- Poziom kształcenia:
- Studia II stopnia
- Program:
- Matematyka
- Grupa przedmiotów:
- Wspólne
- Kod przedmiotu:
- M2SAR
- Semestr nominalny:
- 1 / rok ak. 2013/2014
- Liczba punktów ECTS:
- 6
- Liczba godzin pracy studenta związanych z osiągnięciem efektów uczenia się:
- 160 godz ( z tego 60 godzin uczestnictwo w zajęciach, 100 godz. praca wlasna)
- Liczba punktów ECTS na zajęciach wymagających bezpośredniego udziału nauczycieli akademickich:
- 2
- Język prowadzenia zajęć:
- polski
- Liczba punktów ECTS, którą student uzyskuje w ramach zajęć o charakterze praktycznym:
- 1
- Formy zajęć i ich wymiar w semestrze:
-
- Wykład30h
- Ćwiczenia0h
- Laboratorium30h
- Projekt0h
- Lekcje komputerowe0h
- Wymagania wstępne:
- brak
- Limit liczby studentów:
- Bez limitu
- Cel przedmiotu:
- Zaznajomienie słuchaczy z podstawowymi metodami modelowania przy użyciu modeli liniowych oraz ich diagnozowania; opanowanie praktycznych umiejętności w
tym zakresie
- Treści kształcenia:
- 1.Model regresji jednokrotnej, metoda najmniejszych kwadratów 2. Model regresji wielokrotnej, postać i własności estymatorów MNK. 3. Diagnostyka modelu regresji wielokrotnej. 4. Metody selekcji zmiennych w modelu. 5.Predykcja w modelu liniowym. 6.Regularyzacja MNK: metoda regresji grzbietowej i metoda lasso. 7.Metoda częściowych najmniejszych kwadratów, 8. Ogólna hipoteza liniowa, test ilorazu wiarogodności Wilka 9. Jednoczynnikowa i dwuczynnikowa analiza wariancji, 10.Problem porównań wielokrotnych, korekta Bonferroniego, metoda Tukeya i Scheffe, 11.Model analizy kowariancji ANCOVA. 12. Parametryczny model regresji nieliniowej, metoda największej wiarogodności 13. Estymatory nieparametryczne funkcji regresji.
- Metody oceny:
- .
- Egzamin:
- tak
- Literatura:
- .
- Witryna www przedmiotu:
- brak
- Uwagi:
Efekty uczenia się
Profil ogólnoakademicki - wiedza
- Efekt SAR_W01
- Zna postać modelu liniowego regresji wielokrotnej, postać macierzową estymatora najmniejszych kwadratów oraz jego własności. Wie, czym są rezydua, wartości prognozowane, obserwacje odstające i wpływowe. Zna podstawowe metody wyboru zmiennych w modelu liniowym.
Weryfikacja: Egzamin ustny
Powiązane efekty kierunkowe:
SMAD_W08
Powiązane efekty obszarowe:
X2A_W02, X2A_W03
- Efekt SAR_W02
- Zna podstawowe odstępstwa od modelu liniowego, metody ich wykrywania i sposoby modyfikacji. Wie, jak konstruować estymatory odporne i jak regularyzować estymatory.
Weryfikacja: Egzamin ustny
Powiązane efekty kierunkowe:
SMAD_W09
Powiązane efekty obszarowe:
X2A_W02, X2A_W03
- Efekt SAR_W03
- Zna modele jednoczynnikowy i dwuczynnikowy analizy wariancji i model analizy kowariancji oraz podstawowe testy w tych modelach. Wie, na czym polega problem wielokrotnego testowania i zna odpowiednie metody zaradcze.
Weryfikacja: Egzamin ustny
Powiązane efekty kierunkowe:
SMAD_W10
Powiązane efekty obszarowe:
X2A_W01, X2A_W02, X2A_W03, X2A_W04
- Efekt SAR_W04
- Zna model parametryczny regresji nieliniowej oraz model nieparametryczny regresji. Zna konstrukcję podstawowych nieparametrycznych estymatorów regresji.
Weryfikacja: Egzamin ustny
Powiązane efekty kierunkowe:
SMAD_W11
Powiązane efekty obszarowe:
X2A_W02, X2A_W03
Profil ogólnoakademicki - umiejętności
- Efekt SAR_U01
- Umie estymować, wykorzystując odpowiedni pakiet statystyczny, parametry w modelu liniowym, przeprowadzić diagnostykę i zastosować podstawowe metody zaradcze w przypadku złego dopasowania. Umie zinterpretować wyniki testów dopasowania i istotności zmiennych
Weryfikacja: Zaliczenie
Powiązane efekty kierunkowe:
SMAD_U08
Powiązane efekty obszarowe:
X2A_U01, X2A_U02, X2A_U04
- Efekt SAR_U02
- Posiada praktyczną umiejętność przeprowadzenia selekcji zmiennych w modelu liniowym oraz porównania liniowych modeli hierarchicznych.
Weryfikacja: Zaliczenie
Powiązane efekty kierunkowe:
SMAD_U09
Powiązane efekty obszarowe:
X2A_U01, X2A_U02, X2A_U04
- Efekt SAR_U03
- Umie skonstruować estymatory regularyzowane w modelu liniowym. Umie przeprowadzić parametryczną i nieparametryczną estymację funkcji regresji.
Weryfikacja: Zaliczenie
Powiązane efekty kierunkowe:
SMAD_U10
Powiązane efekty obszarowe:
X2A_U01, X2A_U02, X2A_U04
- Efekt SAR_U04
- Potrafi przeprowadzić jednoczynnikową i dwuczynnikową analizę wariancji i zinterpretować jej wyniki.
Weryfikacja: Zaliczenie
Powiązane efekty kierunkowe:
SMAD_U11
Powiązane efekty obszarowe:
X2A_U01, X2A_U02, X2A_U04
Profil ogólnoakademicki - kompetencje społeczne
- Efekt SAR_K_01
- Potrafi współdziałać i pracować w zespole przyjmując w nim różne role
Weryfikacja: Wpisz opis
Powiązane efekty kierunkowe:
SMAD_K01
Powiązane efekty obszarowe:
X2A_K02, X2A_K06, X2A_K07