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
  • vještina provođenja analiza korištenjem R-a provjerava se na trećem kolokviju
  • vrednuje se prezentacija seminara i pisani oblik seminara

Formiranje ocjene: ako su postignute pozitivne ocjene na sva tri dijela, ukupna ocjena se formira počevši od ocjene teorijskog dijela  korekcijom u odnosu na postignute rezultate na ostalim dijelovima (+1,-1 ili 0)

Upute za izradu projekta

NASTAVNI MATERIJALI

Grafički prikazi mv podataka

Ilustracija uvjetnih distribucija i uvjetnih očekivanja

Interpretacija projekcijskih koeficijenata - problemi

Baze podataka

Vježbe 1. Jednostavna linearna regresija

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

Vježbe 3. Linearna regresija - interpretacija regresijskih koeficijenata

Vježbe 4. Linearna regresija  - stršeće vrijednosti, utjecajna mjerenja

Vježbe 5. Linearna regresija  - izbor prediktora 

Vježbe 6. GLM

Baza za vježbu

 

 

OBAVIJESTI

 2.7. 2019.  Usmeni ispiti 8.7. 2019. održat će se u 8h.

 

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 uspitu za jedan termin, eventualnu ponovnu prijavu moguće je napraviti nakon  14 dana. 

 Poveznica za prijavu usmenih ispita 

12.3.2019. Dodatni termin za izlaganja seminara: 29.3.2019. u 9 h

31.1.2019.  Kolokvije možete dobiti na uvid  1.2.2019. u 10h 

30.1.2019. Termini za izlaganje seminara: 7.2.2019. u 12h i 22.2.2019. u 9h. Seminare je potrebno poslati na email tri dana ranije i to: tekst seminara, prezentaciju i bazu podataka 

22.1.2019. Pitanja iz teorije

20.12.2018.

  • Na usmeni ispit možete doći srijedom ili četvrtkom tijekom veljače 2019. godine nakon što prijavite dolazak preko poveznice najkasnije do ponedjeljka u tjednu u kojemu želite doći na ispit. Raspored usmenih ispita za dani tjedan bit će objavljen utorkom. 

 

You are not authorised to post comments.

Comments powered by CComment