Co lze na síti nalézt o výuce statistiky pro studenty KPMS

EKN001 - Ekonometrie 
Staré označení: M016		Vyučující: Cipra, Tomáš 
Stav předmětu: Vyučován		Rozsah v ZS: 4/2 Z, Zk	Rozsah v LS: 0/0 
Třídy: EK			Neslučitelnost: MOD010

Anotace: Úvod do předmětu. Průřez moderními ekonometrickými metodami, identifikace a nejpoužívanější odhadové metody pro simultánní soustavy rovnic. 

Předpoklady: STP001 nebo STP097 

Osnova:
1. Předmět ekonometrie. 
2. Klasický model lineární regrese v ekonomických aplikacích. 
3. Heteroskedasticita a autokorelovaná rezidua. 
4. Kvalitativní proměnná. 
5. Vícerozměrné ekonometrické modely. 
6. Modely s náhodnými parametry. 
7. Soustavy simultánních rovnic; strukturální a redukovaný tvar. 
8. Problém identifikovatelnosti. 
9. Odhadové metody v soustavách simultánních rovnic: - nepřímá metoda nejmenších čtverců - dvou- a třístupňová metoda nejmenších čtverců – metoda maximální věrohodnosti s úplnou informací - srovnání metod. 
10. Některé další problémy. 

Základní literatura:
Cipra T.: Ekonometrie. SPN, Praha 1984

EKN007 - Pokročilé partie ekonometrie 
Staré označení: M655		Vyučující: Lachout, Petr
Stav předmětu: Vyučován		Rozsah v ZS: 0/0 		Rozsah v LS: 2/0 Zk
Třídy: EK(PV)

Anotace: Přednáška navazující na přednášku EKN001 se zaměřením na matematickou teorii moderní ekonomie. Lineární regrese s obecnou ztrátovou funkcí. Cenzorovaná data. 

Předpoklady: EKN001, STP031 nebo STP050, STP032 nebo STP051, STP001, STP002, STP038 

Osnova:
1. Model lineární regrese. 
2. Různé typy odhadu parametrů regrese. 
3. M-odhady a eficientní odhady. 
4. Konzistence a rychlost konvergence těchto odhadů. 
5. Model lineární regrese vhodný pro ekonomické aplikace. 
6. Různé typy závislostí chyb modelu. 
7. Model autoregrese. 
8. Lineární regrese s cenzorovanými daty. 

Základní literatura:
Drymes, P. J.: Mathematics for Econometrics. Springer Verlag, New York, 1984 
Drymes, P. J.: Topics in Advanced Econometrics. Springer Verlag, New York, 1994 
Fomby, T. B., Hill, R. C., Johnson, S. R.:Advance Econometric Methods. Springer Verlag, New York, 1984 

MAN004 - Řízení jakosti a spolehlivosti 
Staré označení: M650		Vyučující: Hurt, Jan
Stav předmětu: Vyučován		Rozsah v ZS: 2/2 Z, Zk	Rozsah v LS: 0/0 
Třídy: MMN, MS(PV), TP(PV)

Anotace: Demingův a Taguchiho přístup. Základy TQM (Total Quality Management). Normy ISO 9000. Řízení jakosti a modelování pomocí simulací. Modely teorie spolehlivosti. Teorie obnovy. Odhady charakteristik spolehlivosti. Optimální strategie údržby. 

Předpoklady: Základní znalosti pravděpodobnosti a statistiky. 

Osnova:
1. Demingův a Taguchiho přístup. 
2. Základy komplexního řízení jakosti (TQM, Total Quality Management). 
3. Normy ISO 9000. 
4. Řízení jakosti a modelování pomocí simulací. 
5. Modely teorie spolehlivosti, rozdělení používaná při spolehlivostní analýze a jejich vlastnosti. 
6. Základy teorie obnovy. 
7. Odhady charakteristik spolehlivosti. 
8. Optimální strategie údržby. 

Základní literatura:
Hurt, J.: Teorie spolehlivosti. Skripta, SPN, Praha, 1984 
Logothetis N., Wynn H. P.: Quality Through Design. Clarendon Press. Oxford, 1989 
Fox M. J.: Quality Assurance Management. Chapman & Hall. London 1994 
Normy pro řízení jakosti a spolehlivosti (ISO 9000). Vydavatelství norem, Praha, 1991 

STP001 - Matematická statistika 1 
Staré označení: M001		Vyučující: Anděl, Jiří
Stav předmětu: Vyučován		Rozsah v ZS: 4/2 Z, Zk	Rozsah v LS: / 
Třídy: EK, MS, TP

Anotace: Náhodné veličiny s diskrétním a spojitým rozdělením, kvantilová funkce, charakteristická funkce, charakteristiky rozdělení. Náhodné vektory, jejich charakteristiky. Nezávislost náhodných veličin a náhodných vektorů. Náhodný výběr a uspořádaný náhodný výběr. Teoretické základy lineární regrese a korelace. Hustota, marginální hustota, podmíněná hustota. Transformace náhodných veličin a vektorů, konvoluce. Podmíněná střední hodnota. Speciální typy matic, jejich vlastnosti a použití ve statistických modelech (positivně semidefinitní, idempotentní singulární matice). Normální rozdělení, chí kvadrát-, t- a F
rozdělení. Testy hypotéz a intervaly spolehlivosti.  

Předpoklady: Základní znalosti diferenciálního a integrálního počtu a teorie míry, některá ze základních přednášek z pravděpodobnosti a statistiky 

Osnova:
Teoretické základy matematické statistiky. 
1. Charakteristiky náhodných veličin a náhodných vektorů. 
2. Náhodný výběr a uspořádaný náhodný výběr. 
3. Teoretické základy lineární regrese a korelace. 
4. Transformace náhodných veličin. 
5. Normální rozdělení, t-rozdělení, F-rozdělení a jejich použití. 

Základní literatura:
Anděl J.: Matematická statistika, SNTL/ALFA, Praha 1978 
Anděl J.: Statistické metody. Matfyzpress, Praha 1993 

STP002 - Matematická statistika 2 
Staré označení: M001		Vyučující: Anděl, Jiří
Stav předmětu: Vyučován		Rozsah v ZS: / 	Rozsah v LS: 4/2 Z, Zk
Třídy: EK, MS, TP 	Korekvizity: STP001

Anotace: Lineární regresní model a jeho speciální případy. Lineární model s plnou i neúplnou hodností, obecná teorie testování submodelů. Mnohonásobná porovnávání, Scheffého a Tukeyova metoda, jednoduché, dvojné a trojné třídění s pevnými efekty, test linearity regrese. Přehled limitních vět týkajících se konvergence náhodných veličin. Testy dobré shody při známých i neznámých parametrech. Kontingenční tabulky, testy závislosti, interakce, některé speciální testy. Konzistetní odhady, eficience odhadů, Fisherova míra informace, postačující statistiky, metoda maximální věrohodnosti. 

Osnova:
Konkrétní statistické metody užívané při vyhodnocování dat. Praktické příklady. 
1. Metoda nejmenších čtverců a základní regresní model. 
2. Korelační koeficienty. 
3. Lineární modely, analýza rozptylu. 
4. Testy dobré shody, kontingenční tabulky. 
5. Základy teorie odhadu a testování hypotéz. 

Základní literatura:
Anděl J.: Matematická statistika, SNTL/ALFA, Praha 1978 
Anděl J.: Statistické metody. Matfyzpress, Praha 1993 

STP004 - Výpočetní prostředí pro statistickou analýzu dat 
Staré označení: M003		Vyučující: Antoch, Jaromír
Stav předmětu: Vyučován		Rozsah v ZS: 4/2 Z, Zk	Rozsah v LS: 0/0 
Třídy: EK(PV), MS(PV), MMN(PV)	Neslučitelnost: UOS002	Záměnnost: UOS002

Anotace: Hlavním cílem přednášky je seznámit se se základním programovým vybavením, jež je v současné době k dispozici pro statistickou analýzu dat. Probíraná témata: datové struktury ve statistice, databáze a jejich využití, knihovny statistických programů, statistické programovací jazyky, grafická analýza dat. Vhodné pro posluchače vyšších ročníků. 

Předpoklady: Základní znalosti statistiky a programování 

Osnova:
Datové struktury ve statistice. 
Databáze a jejich využití pro potřeby statistiky. 
Knihovny statistických programů (NAG, IMSL, CERN atd.). 
Programy pro grafickou analýzu dat (S+, ISP, Statgraphics atd.). 
Integrované systémy pro sběr a úpravu dat, jejich statistickou analýzu a přípravu výsledných zpráv (BMDP, SAS, SPSS). 

Základní literatura:
Manuály k probíranému software 

STP012 - Statistická kontrola jakosti 
Staré označení: M118		Vyučující: Antoch, Jaromír
Stav předmětu: Vyučován		Rozsah v ZS: 0/0 		Rozsah v LS: 4/2 Z, Zk
Třídy: EK(PV), MS(PV), TP(PV), MMN			Neslučitelnost: STP013

Anotace:
Metody teorie pravděpodobnosti a matematické statistiky aplikované v technologickém procesu k regulaci jeho průběhu a k posuzování jakosti dodávek hromadně vyráběných produktů. Základy teorie statistických rozhodovacích funkcí. 

Předpoklady: STP001 a STP002 nebo STP097 

Osnova:
Přehled použití statistických metod při řízení a analýze technologického procesu. 
Statistická přejímací kontrola: jednoduché, dvojnásobné, mnohonásobné a sekvenční postupy; informace o systémech přejímacích plánů; české a mezinárodní normy. Analýza přesnosti technologického procesu. 
Regulační diagramy obyčejné a založené na klouzavých součtech (CUSUM). 
Navrhování poloprovozních pokusů a statistický rozbor jejich výsledků; Taguchiova metoda, Boxova metoda (EVOP), hledání optimální kombinace parametrů procesu. 

Základní literatura::
Státní normy z oblasti řízení jakosti, zejména 
ČSN 01 02 65, Statistická regulace 
ČSN ISO 78 70, Regulační diagramy 
ČSN 010254, Statistická přejímka srovnáváním 
Sarkadi-Vincze, J.: Mathematical Methods of Quality Control 
Beljajev, Ju., Solovjev, V. M.: Vyboročnyj metod kontrolja kačestva 

STP018 - Mnohorozměrná statistická analýza 
Staré označení: M057		Vyučující: Hurt, Jan
Stav předmětu: Vyučován		Rozsah v ZS: 2/2 Z, Zk	Rozsah v LS: 0/0 
Třídy: EK(PV), MS(PV), MMN(PV)

Anotace: Normální, Wishartovo a Hottelingovo rozdělení. Kanonické korelace. Metoda hlavních komponent. Faktorová, diskriminační a shluková analýza. Použití balíků statistických programů. 

Předpoklady: Základní znalosti pravděpodobnosti a matematické statistiky 

Osnova:
1. Mnohorozměrné normální rozdělení. 
2. Wishartovo a Hotellingovo rozdělení. 
3. Statistická indukce v normálním rozdělení. 
4. Vícerozměrná regrese. 
5. Kanonické korelace. 
6. Metoda hlavních komponent. 
7. Faktorová analýza. 
8. Diskriminační analýza. 
9. Shluková analýza. 
10. Použití standardních programů. 

Základní literatura::
Hebák P., Hustopecký J.: Vícerozměrné statistické metody s aplikacemi. SNTL-Alfa. Praha, 1987 
Mardia K. V., Kent J. T., Bobby J. M.: Multivariate Analysis. Academia Press. London, 1979 
Rao C. R.: Linear Statistical Inference and Its Applications. 2nd edition. Wile. New York, 1973. (existuje český překlad) 

STP019 - Průzkumová analýza dat 
Staré označení: M061		Vyučující: Hurt, Jan
Stav předmětu: Nevyučován	Rozsah v ZS: 0/0 		Rozsah v LS: 0/2 Z
Třídy: V

Anotace: Metodika sběru dat a jejich transformace. Grafická prezentace dat. Neparametrické odhady křivek. Robustní metody. Použití symbolických jazyků. 

Předpoklady: Základní znalosti pravděpodobnosti a matematické statistiky 

Osnova:
1. Metodika sběru, jednoduchá analýza a transformace dat. 
2. Grafická prezentace dat. 
3. Neparametrické odhady křivek. 
4. Metody jacknife, bootstrap a re-sampling. 
5. Použití symbolických jazyků. 

Základní literatura::
Tukey J. W.: Exploratory Data Analysis. Addison-Wesley. Reading, 1976. existuje ruský překlad) 
Statistica for Windows. StatSoft, Tulsa (OK), 1994 
S-plus for Windows. StatSci, Seattle (WA), 1994 

STP020 - Analýza dat o přežití 
Staré označení: M350		Vyučující: Hurt, Jan
Stav předmětu: Nevyučován	Rozsah v ZS: 2/0 Zk	Rozsah v LS: 0/0 
Třídy: V

Anotace: Cenzorované výběry. Odhady v cenzorovaných výběrech. Metoda maximální věrohodnosti, bayesovské a neparametrické odhady. Coxův regresní model. Použití balíků statistických programů. 

Předpoklady: Základní znalosti z pravděpodobnosti a statistiky 

Osnova:
1. Cenzorované výběry, odhady v cenzorovaných výběrech. 
2. Metoda maximální věrohodnosti, bayesovské a neparametrické metody. 
3. Jádrové odhady. 
4. Coxův regresní model. 
5. Aplikace v pojišťovnictví. 
6. Použití balíků statistických programů. 

Základní literatura::
Cox, D. R., Oakes, D.: Analysis of Survival Data. University Printing House, Cambridge, 1984 
Hurt J.: Teorie spolehlivosti. Skripta SPN. Praha, 1984 
Statistica for Windows. StatSoft, Tulsa (OK), 1994 
S-plus for Windows. StatSci, Seattle (WA), 1994 

STP024 - Sekvenční a bayesovské metody 
Staré označení: M351		Vyučující: Hušková, Marie
Stav předmětu: Nevyučován	Rozsah v ZS: 0/0 		Rozsah v LS: 4/2 Z, Zk
Třídy: MS, TP			Záměnnost: STP021 STP023

Anotace: Při sekvenčních metodách provádíme postupně dílčí pokusy a po každém se rozhodujeme, zda jsme již schopni udělat spolehlivé závěry nebo budeme pokračovat v pokusech. Při bayesovském přístupu k závěrům použijeme jak výsledky pokusů, tak informace o neznámých parametrech dostupné nezávisle na pokusech. 

Předpoklady: Některý základní kurs pravděpodobnosti a statistiky 

Osnova:
I. Sekvenční metody: sekvenční testy pro jednoduché i složené hypotézy (Waldův test, Sobel-Waldův test, sekvenční t-test, sekvenční test pro porovnání hodnot parametrů dvou rozdělení, sekvenční znaménkový test), operační charakteristika a její aproximace, střední rozsah výběru a jeho aproximace, některé speciální sekvenční postupy. 
II. Bayesovské metody: Bayesova věta a její použití, apriorní a aposteriorní rozdělení, metody volby apriorního rozdělení. Statistické rozhodovací funkce (rozhodovací funkce, ztrátová a riziková funkce). Bayesovské bodové odhady a jejich vlastnosti. Věrohodnostní množiny. Bayesovské testování hypotéz, některé speciální testy. 

Základní literatura::
Hušková M.: Sekvenční analýza, SPN, skripta, 1982 
Hušková M.: Bayesovské metody, UK, skripta, 1985 

STP026 - Ankety a výběry z konečných populací 
Staré označení: M645		Vyučující: Jurečková, Jana
Stav předmětu: Vyučován		Rozsah v ZS: 2/2 Z, Zk	Rozsah v LS: 0/0 
Třídy: MMN, EK(PV), MS(PV), BA			
Prerekvizity: {STP022 nebo MAI016}			Neslučitelnost: STP027

Anotace: Základní metody výběru z konečného souboru. Odhad charakteristik konečného souboru. Aplikace na výběrová šetření. Cvičení je určeno pouze pro posluchače bakalářského studia BA, ostatní zapisují bez cvičení (viz STP027). 

Předpoklady: STP022 nebo MAI016 

Osnova:
1. Základní pojmy: Populace, znak (ukazatel) kvalitativní a kvantitativní, výběrový plán, opora výběru, populační a výběrový úhrn a průměr. 
2. Výběrový experiment, indikátor a pravděpodobnost zahrnutí a jejich momenty, rozsah výběru, výběr pevného rozsahu. Úhrn a průměr znaku Y, míry variability znaku Y, míry závislosti dvou znaků a jejich výběrové protějšky. 
3. Pravděpodobnostní výběr a jeho charakteristiky, prostý náhodný výběr bez vracení. 
4. Poissonův výběr a jeho modifikace: Zamítací výběr, Durbin-Sampfordův výběr, podmíněný náhodný výběr s vracením. 
5. Postupný výběr, systematický výběr, vícestupňový a oblastní výběr. 
6. Metody odhadu výběrového úhrnu znaku Y: Jednoduchý lineární odhad, regresní odhad, poměrový odhad a jejich rozptyly. Aplikace na různé výběrové plány. 
7. Odhady založené na oblastním výběru, optimální alokace. 

Základní literatura::
Čermák, V.: Výběrové statistické zjišťování. SNTL Praha, 1980 
Hájek, J.: Teorie pravděpodobnostního výběru s aplikacemi na výběrová šetření. ČSAV Praha, 1960 
Hájek, J.: Sampling from a Finite Population. M. Dekker, New York, 1981 

STP028 - Teorie odhadu a testování hypotéz 
Staré označení: M085		Vyučující: Jurečková, Jana
Stav předmětu: Vyučován		Rozsah v ZS: 4/2 Z, Zk	Rozsah v LS: 0/0 
Třídy: MS(PV), TP(PV)		Prerekvizity: STP001 STP002 {STP032 nebo STP051}

Anotace: Bodový odhad neznámého parametru a test statistické hypotézy jsou dvě úlohy, které statistika v reálném životě nejčastěji řeší. Matematická teorie testů a odhadů vede k zajímavým optimalizačním úlohám ve funkcionálních prostorech. Obecnými výsledky je pak zdůvodněna optimálnost řady běžně užívaných testů a odhadů. Lze zapsat i bez cvičení. 

Osnova:
1. Dominovaný systém rozdělení pravděpodobností. postačující statistiky, faktorizační kriterium. Úplné postačující statistiky. Exponenciální systém rozdělení. 
2. Stejnoměrně nejsilnější testy. Neyman-Pearsonovo lemma a jeho zobecnění. Testy jednostranných hypotéz a oboustranných hypotéz v jednoparametrickém exponenciálním systému. 
3. Stejnoměrně nejsilnější nestranné testy. Nestranné testy a po- dobné testy. Testy hypotéz H 1 : 0 1 < 0 < 0 2 a H 2 : 0=0 0 v jednoparametrickém exponenciálním systému. 
4. Nestranné testy v exponenciálním systému za přítomnosti ru- šivého parametru. Ancilární statistiky. Aplikace na testy o parametrech normálního rozdělení. Srovnání dvou binomických a dvou Poissonových rozdělení. 
5. Obecná formulace problému bodového parametru. Konvexní ztrátová funkce. Rao-Blackwellova věta. Nestranný odhad s mi- nimálním rozptylem. Lehmann-Scheffého věta. Rao-Cramérova věta. 
6. Odhad parametru posunutí. Pojem ekvivariance. Ekvivariatní odhad s minimálním rizikem. Kvadratická ztrátová funkce, Pitmanův odhad. 
7. Odhad parametrů obecného lineárního modelu za předpokladu normality. Kanonický tvar modelu. Stejnoměrně nejlepší nestranné odhady a odhady s minimálním rozptylem. Metoda nejmenších čtverců. 
8. Konsistentní odhady, asymptotická vydatnost odhadů. Maximálně věrohodné odhady. 

Základní literatura::
Jurečková J.: Testy parametrických hypotéz (skripta) 
Machek J.: Teorie odhadu (skripta) 
Lehmann E. L.: Theory of Point Estimation. J. Wiley, N. York.1983 
Lehmann E. L.: Testing Statistical Hypotheses. J. Wiley, N. York, 1959, 1986 

STP061 - Analýza biologických dat 
Staré označení: M117		Vyučující: Machek, Josef
Stav předmětu: Vyučován		Rozsah v ZS: 2/0 Zk	Rozsah v LS: 0/0 
Třídy: M

Anotace: Statistické metody zpracování výsledků biologických zkoušek. 

Předpoklady: STP001 nebo STP097 

Osnova:
Statistické metody zpracování výsledků biologických zkoušek: Zkoušky s kvantitativní a kvalitativní odezvou, zkoušky přímé a nepřímé, relativní účinnost podnětů. Rozdělení biologických tolerancí, odhad účinných dávek na různých hladinách, probitová analýza, logitová analýza, logistická regrese, přibližné metody. 

Základní literatura::
Josífko M., Malý V., Roth Z., Trčka V.: Statistické metody v experimentální medicíně. Praha 1955, (vybrané kapitoly) 

STP064 - Diskrétní pravděpodobnost 
Staré označení: M179		Vyučující: Kulich, Michal
Stav předmětu: Vyučován		Rozsah v ZS: 2/0 Zk	Rozsah v LS: 0/0 
Třídy: M			Neslučitelnost: UMP013 STP022 MAI016

Anotace: Diskrétní pravděpodobnostní prostor, kombinatorické pravděpodobnosti. Podmiňování, nezávislost. Náhodná veličina, střední hodnota, vytvořující funkce. Nula-jednotkový zákon, zákon velkých čísel, pravděpodobnostní myšlení. Markovské řetězce. Martingaly, spravedlivé a nespravedlivé hry. 

Osnova:
1. Náhodný pokus s konečnou množinou výsledků. Klasická pravděpodobnost. Klasický pravděpodobnostní prostor (konečně aditivní pravděpodobnost na algebře jevů). 
2. Kombinatorické pravděpodobnosti. Fyzikální statistiky (Maxwell-Boltzmann, Bose-Einsten), Pólyovo urnové schéma a další úlohy. 
3. Nezávislost náhodných jevů, podmíněné pravděpodobnosti, Bayesův vzorec. 
4. Diskrétní náhodná veličina, její rozdělení pravděpodobností, střední hodnota a rozptyl. Nezávislost náhodných veličin, Bernoulliova posloupnost, binomické, geometrické a Poissonovo rozdělení. 
5. Zákon velkých čísel a Moivre-Laplaceova věta. Normální rozdělení pravděpodobností. 
6. Diskrétní náhodná procházka a její vlastnosti. 
7. Markovské řetězce a jiné typy závislost. 
8. Geometrické pravděpodobnosti. 

Základní literatura::
Feller W.: An Introduction to Probability and its Applications. J. Wiley, N. York 1960 (existuje ruský překlad) 
Machek J., Štěpán J.: Pravděpodobnost a statistika pro učitelské studium. SPN Praha 1986 

STP085 - Neparametrické a robustní metody 
Staré označení: M353		Vyučující: Jurečková, Jana
Stav předmětu: Vyučován		Rozsah v ZS: 4/0 Zk	Rozsah v LS: 0/0 
Třídy: MS
Prerekvizity: STP001 STP002 {STP031 nebo STP050}	
Neslučitelnost: {STP048 a STP049}			Záměnnost: {STP048 a STP049}

Anotace: Neparametrické metody jsou takové, které pracují dobře pro velkou třídu rozdělení, např. pro všechna rozdělení s hustotou, hlavně pořadové testy. Robustní metody pracují dobře v určitém dostatečně velkém okolí daného rozdělení pravděpodobností. Z těch probereme hlavně odhady v modelu polohy a v lineárním regresním modelu. 

Předpoklady STP001 a STP002 

Osnova:
1. Některé pojmy z testování hypotéz: stejnoměrně nejsilnější test, nestranný test, lokálně nejsilnější test. Princip invariance v testování hypotéz. 
2. Pořadí a pořádkové statistiky. Jejich dualita, rozdělení pravděpodobností a některé další vztahy. Lineární pořadové statistiky, jejich momenty a asymptotické rozdělení. Výběrové kvantily a extrémní pořádkové statistiky. 
3. Lokálně nejsilnější pořadové testy hypotézy náhodnosti H 0 proti obecné třídě alternativ a jejich speciální případy: testy H 0 proti dvouvýběrové alternativě posunutí a proti regresní alternativě. 
4. Pořadové testy proti různým alternativám: (i) dvouvýběrová alternativa měřítka; (ii) obecná dvouvýběrová alternativa a Kolmogorov-Smirnovův test; (iii) k-výběrová alternativa (jednoduché třídění). 
5. Párově uspořádané znaménkové-pořadové testy o shodnosti dvou ošetření při uspořádání do bloků (dvojné třídění). 
6. Pořadové testy nezávislosti ve dvojrozměrné populaci. 
7. Diferencovatelný stochastický funkcionál. Jeho rozvoj, influenční funkce a citlivost. Kvalitativní robustnost funkcionálu a některé kvantitativní míry robustnosti. Bod selhání. 
8. Robustní odhady parametru polohy: M-odhady, L-odhady a R-odhady, jejich influenční funkce a další charakteristiky. 
9. Problémy robustní regrese: Náhodná a nenáhodná regresní matice. Vlivové body regresní matice. Body selhání. M-odhady, GM odhady, regresní kvantily a L-odhady, R-odhady. 
10. Metody jackknife a bootstrap; jejich užití a vztahy. Vlastnosti při konečném počtu pozorování i asymptotické vlastnosti. 

Základní literatura::
Jurečková J.: Pořadové testy (skripta) 
Huber P. J.: Robust Statistics. J. Wiley, N. York 1981 (ex. ruský překlad) 
Lecoutre J. P., Tassi P.: Statistique non parametrique et robustesse. Economica, Paris 1977 
Lehmann E. L.: Nonparametrics: Statistical Methods Based on Ranks. Holden-Day, S. Francisco 1975 

STP094 - Regrese 
Staré označení: M371		Vyučující: Zvára, Karel
Stav předmětu: Vyučován		Rozsah v ZS: 4/2 Z, Zk	Rozsah v LS: 0/0 
Třídy: MS(PV), EK(PV)		Prerekvizity: {jeden z (STP001 a STP002), STP097, MAI010}

Anotace: Lineární regresní modely, analýza reziduí, regresní diagnostika. Nelineární regrese, míry nelinearity. Logistická regrese. 

Předpoklady: STP001 a STP002 nebo STP097 nebo MAI010 

Osnova:
1) Přehled potřebných tvrzení z lineární algebry (spektrální rozklad, singulární rozklad, ortonormální projekce). 
2) Přehled potřebných tvrzení ve statistiky (mnohorozměrné normální rozdělení, střední čtvercová chyba, souvislost rozdělení F a beta, rozdělení kvadratických forem v N(0, I), rozdělení průmětu, odhad metodou maximální věrohodnosti, věrohodnostní poměr). 
3) Lineární model, metoda nejmenších čtverců. 
4) Normální lineární model, koeficient determinace, pásy spolehlivosti, regrese v programech BMDP NS, Statistica. 
5) Model bez jednoho pozorování, rozdělení reziduí, normovaná a studentizovaná rezidua výpočet jednotlivých reziduí, jejich grafy. 
6) Vliv jednotlivých pozorování, odlehlá a vzdálená pozorování, parciální rezidua. 
7) Testování tvaru závislosti, stálost rozptylu, nezávislost. 
8) Volba modelu, jejich porovnání, transformace dat. 
9) Nelineární regrese: statistika, kvadratická aproximace, volba parametrického vyjádření, výpočet a interpretace odhadů v nelineární regresi. 
10) Logistická regrese (nula-jedničková závisle proměnná). 
Součástí cvičení bude samostatná práce s rozsáhlejšími datovými soubory, hledáním vhodného modelu a jeho ověřováním. 

Základní literatura::
Seber G. A. F.: Linear regression analysis (rusky) 
Weisberg S.: Applied linear regression 
Zvára K.: Regresní analýza 

STP097 - Statistika 
Staré označení: M376		Vyučující: Zvára, Karel
Stav předmětu: Vyučován		Rozsah v ZS: 4/2 Z, Zk	Rozsah v LS: 0/0 
Třídy: FPM, PB, MMN, FB(PV)
Prerekvizity: {STP022 nebo STP129}			Neslučitelnost: {STP001 a STP002} STP094

Anotace: Přednáška je věnována výkladu statistických metod. Posluchači se seznámí s nejčastěji užívanými statistickými testy a s jejich provedením pomocí některého balíku statistických programů na počítačích. Přednáška je vhodná zejména pro posluchače, kteří nepočítají s dalším studiem pokročilejších partií matematické statistiky a chtějí se zaměřit hlavně na použití statistických metod v aplikacích. 

Předpoklady: Základy matematické analýzy, některá ze základních přednášek z pravděpodobnosti a statistiky 

Osnova:
1. Popisná statistika. 
2. Náhodné veličiny a náhodné vektory. 
3. Nezávislost, náhodný výběr. 
4. Jednovýběrové testy, dvouvýběrové testy, porovnání několika výběrů. 
5. Testy dobré shody, kontingenční tabulky. 
6. Korelační a regresní analýza. 
7. Základy výběrových šetření. 

Základní literatura::
Likeš J., Machek J.: Matematická statistika. SNTL, Praha 1983 
Anděl J.: Statistické metody. MATFYZPRES, Praha 1993 

STP106 - Statistické praktikum 
Staré označení: M477		Vyučující: Zvára, Karel
Stav předmětu: Vyučován		Rozsah v ZS: 0/0 		Rozsah v LS: 0/2 Z
Korekvizity: {(STP001 a STP002) nebo STP097}

Anotace: Cílem výuky je doplnit repertoár dostupných statistických metod a vyzkoušet jejich použití na reálných datech. 

Předpoklady: STP001 a STP002 nebo STP097 

Osnova: Výuka probíhá v počítačové laboratoři, kde se zadávají reálné úlohy (zpravidla s přírodovědnou motivací) a hledá se jejich (případně variantní) řešení. Důraz je kladen na myšlenkovou podstatu metod, na možnosti použití a na porovnání alternativních metod spíše, než na matematickou techniku. Vítány jsou úlohy, které si studenti přinesou sami. 
Některé tematické okruhy:. 
1. Neparametrické obdoby klasických metod. 
2. Modely obsahující náhodné či hierarchické faktory. 
3. Závislost ordinálních veličin. 
4. Spolehlivost měření. 
5. Mnohorozměrné statistické metody. 

STP120 - Navrhování experimentů 
Staré označení: M662
Vyučující: Hušková, Marie
Stav předmětu: Nevyučován	Rozsah v ZS: 2/2 Z, Zk	Rozsah v LS: 0/0 
Třídy: MMN(PV), MS(PV)

Anotace: Základy navrhování a analýzy experimentů, navrhování průmyslových experimentů, Taguchiho metodologie. 

Předpoklady: Některý základní kurs pravděpodobnosti a statistiky 

Osnova:
Opakování základů lineárních modelů. 
Některé modely ANOVA (úplné a neúplné náhodné bloky, latinské čtverce, hierarchické třídění). 
Analýza kovariance. 
Modely s náhodnými efekty (důraz na model jednoduchého třídění s náhodnými efekty). 
Faktoriální experimenty (úplné i zkrácené faktoriální experimenty). 
EVOP - principy metody Evolutionary operation. 
Plánování regresních experimentů (D-, G- optimalita, některé speciální případy). 
Taguchiho metodologie. 

Základní literatura::
Hušková M. Dupačová, J.: Analýza rozptylu, skripta, 1978 
Likeš, J. :Navrhování průmyslových experimentů, SNTL 1969 
Pázman, A.: Základy optimalizácie experimentu, Veda 1980 
Box, G. Draper : EVOP 

STP126 - Zobecněné lineární modely 
Staré označení: M739		Vyučující: Kulich, Michal
Stav předmětu: Vyučován		Rozsah v ZS: 2/2 Z, Zk	Rozsah v LS: 0/0 
Třídy: MS(PV)

Anotace: Zobecněný lineární model. Rozdělení exponenciálního typu. Testování modelů. Gamma regrese. Logistická regrese. Poissonovská regrese. Loglineární modely. 

Předpoklady: STP001 a STP002 nebo STP094 

Osnova:
Přednáška je zaměřena na moderní metody regresní analýzy dat pomocí zobecněných lineárních modelů. Tyto metody umožňují snadno modelovat data s normálním, Poissonovým, binomickým i gamma rozdělením, jakož i mnohorozměrné kontingenční tabulky. Cvičení bude věnováno aplikacím: práci s reálnýmim datovými soubory a zejména interpretaci a presentaci výsledků statistického modelování. 
1. Úvod. Komponenty zobecněného lineárního modelu (link, lineární prediktor, rozdělení odezvy). 
2. Rozdělení exponenciálního typu a jejich vlastnosti. Maximálně věrohodné odhady. Test poměrem věrohodností. Metoda iterativních vážených nejmenších čtverců. 
3. Inference v zobecněných lineárních modelech. Deviance. Strategie budování modelu. Residua. Ověřování předpokladů. Regresní diagnostika pro zobecněný lineární model. 
4. Normální regrese. Regresní modely pro spojité odezvy s nekonstnantním rozptylem. 
5. Binární a binomická data. Logistická regrese. 
6. Modelování četností. Poissonovská regrese. Loglineární modely pro kontingenční tabulky. 
7. Dodatky. Rušivé parametry. Nadměrná disperse. Kvazivěrohodnost. Zobecněné rovnice odhadu pro korelovaná data (GEE). 

Základní literatura::
Mc Cullagh, P. and Nelder, J. A.: Generalized Linear Models. 2nd Ed. Chapman and Hall, London, 1989 
Lindsey, J. K.: Generalized Linear Models. Limburghs Universitair Centrum, Diepenbeek, 1995 

STP128 - Analýza kategoriálních dat 
Staré označení: M357		Vyučující: Prášková, Zuzana
Stav předmětu: Nevyučován	Rozsah v ZS: 2/2 Z, Zk	Rozsah v LS: 0/0 
Třídy: MS(PV)

Anotace: Klasifikace dat. Logaritmicko-lineární modely, vícerozměrné tabulky. Teorie logaritmických interakcí, simultánní testy. 

Osnova:

24. března 2000
Karel Zvára