Odjel za matematiku

Multivarijatna analiza

M032 (2+1+1) - 6 ECTS bodova

 

OSNOVNE INFORMACIJE

 

Cilj predmeta je upoznati studente s osnovnim modelima za statističko zaključivanje o slučajnom vektoru, osposobiti ih  da  razumiju  i primjenjuju metoda multivarijatne analize na analizu  podataka.

Okvirni sadržaj predmeta.

Višestruka linearna regresija i primjene (procjena i teorija distribucije, testiranje hipoteza, odstupanje od klasičnih pretpostavki, razvoj modela, izbor varijabli, transformacije varijabli, kategorijalne nezavisne varijable, matrica dizajna, ANOVA).

Generalizirani linearni modeli (Poissonova zavisna varijabla, binarna (ili binomna) zavisna varijabla).

Faktorska analiza.

Klaster analiza.

Modeliranje strukturnim jednadžbama.


 NASTAVNIKKONZULTACIJE
VODITELJ KOLEGIJA Prof.dr.sc. Mirta Benšić vrijeme konzultacija
     

 

OSNOVNA LITERATURA

F.E. Harrell, Ir. Regression Modeling Strategies with Applications to Linear Models, Logistic Regression and Survival Analysis, Springer, New York, 2001.

A. Basilevsky, Statistical Factor Analysisi and Related Models: Theory and Applications, Wiley-Interscience, New York, 1994.

Bruce Hansen  http://www.ssc.wisc.edu/~bhansen/econometrics/

J.M. Wooldridge, Introductory Econometrics, South-Western, Cengage Learning, Mason, 2013.

 

PRAVILA POLAGANJA ISPITA

  • teorija se polaže unutar dva kolokvija ili na usmenom ispitu
  • kolokvijima mogu pristupiti samo studenti koji su položili statistiku 

Formiranje ocjene: Ukupna ocjena se formira počevši od ocjene teorijskog dijela  korekcijom u odnosu na kvalitetu izrade i prezentacije seminara (+1,-1 ili 0)

Upute  za izradu seminara

Ispitne teme

 

 

NASTAVNI MATERIJALI

Grafički prikazi mv podataka

Interpretacija projekcijskih koeficijenata - problemi

Baze podataka

Vježbe 1. Jednostavna linearna regresija

Vježbe 2. Linearna regresija - model i reziduali, transformacija ovisne varijable, heteroskedastičnost

Vježbe 3. Linearna regresija - interpretacija regresijskih koeficijenata

Vježbe 4. Linearna regresija  - stršeće vrijednosti, utjecajna mjerenja

Vježbe 5. Linearna regresija  - izbor prediktora 

Vježbe 6. GLM

 

 

 

OBAVIJESTI

Kod za priključivanje timu koji prati MVA u akademskoj godini 2021./2022. 

 

Usmeni ispiti

Studenti koji su ostvarili pravo pristupanja usmenom ispitu trebaju odabrati termin i  prijaviti svoj dolazak najkasnije 7 dana prije odabranog termina korištenjem poveznice navedene ispod ovog odjeljka. Termini su navedeni na istoj poveznici. Naglašavam da je potrebno prijaviti ispit i preko ISVU sustava da bih mogla upisati ocjenu.  Ukoliko je prijavljeno pristupanje usmenom ispitu za jedan termin, eventualnu ponovnu prijavu moguće je napraviti nakon  14 dana. 

 Poveznica za prijavu usmenih ispita 

 

 

 

You are not authorised to post comments.

Comments powered by CComment