Strona główna

1. Przedmiot: analiza wariancji wymagania wstępne


Pobieranie 23.24 Kb.
Data19.06.2016
Rozmiar23.24 Kb.
1.Przedmiot: ANALIZA WARIANCJI
2.Wymagania wstępne – zaliczone przedmioty:

matematyka, statystyka


3. Forma:

Forma

Liczba godzin

Semestr

Rok studiów

Punkty ECTS

Wykład

10

5

III





4.Prowadzący: tytuł i stopień naukowy, imię i nazwisko, telefon służbowy,

prof. dr hab. Witold Miszczak tel. 80-327 nr pokoju / budynku 6B

prof. dr hab. Jerzy Wawrzynek tel. 80-329 nr pokoju / budynku 410Z

5. Program przedmiotu:


  1. Podstawowe założenia i metody oraz zakres zastosowań analizy wariancji. Porównanie niezależnych prób. Klasyfikacja pojedyncza. Plan całkowicie zrandomizowany. Test F istotności jednakowości lokalizacji prób. Tablica analizy wariancji ANOVA.

  2. Test Kruskala-Wallisa. Jednoczesne porównanie wielu średnich. Testy Scheffego i Tukey’a. Testy Steela i Dwassa. Porównanie wariancji. Test Bartletta, Levene’a oraz 2 Scheffego. Modele obserwacji.

  3. Prosty eksperyment blokowy. Test analizy wariancji przy założeniu normalności błędu losowego. Analiza wolna od rozkładu. Test Friedmana.

  4. Klasyfikacja podwójna z wieloma obserwacjami dla ustalonego poziomu czynników. Modele z interakcjami czynników. Modele bez interakcji między czynnikami. Kwadraty łacińskie. Kwadraty grecko-łacińskie. Plany czynnikowe. Plany Split-Plot. Testy Newmana-Keulsa, Duncana, Bonferroniego-Fishera I Bonferroniego-Holma. Stabilizacja wariancji.

  5. Elementy sterowania – modele analizy wariancji z efektami losowymi. Prosta klasyfikacja hierarchiczna. Współczynnik korelacji wewnątrz klasowej.

  6. Wielowymiarowa analiza wariancji MANOVA. Liniowe modele w wielowymiarowej analizie wariancyjnej. Różnica między wielowymiarową analizą wariancji a analizą dyskryminacyjną. Funkcje dyskryminacyjne, testy specjalne. Analiza kowariancji a wielowymiarowa analiza kowariancji ANCOVA i MANCOVA. Założenia wielowymiarowej analizy wariancji. Różnice między grupami.

  7. Plany czynnikowe dla MANOVA z dwiema niezależnymi zmiennymi. Testy istotności i ich moc. Interpretacja wyników wielowymiarowej analizy wariancji.

  8. Wielowymiarowa analiza wariancji i analiza dyskryminacyjna w klasyfikacji pojedynczej.


6. Metodyka zajęć:

Przekazywanie wiadomości w formie wykładu.


7.Cel dydaktyczny przedmiotu:

wiadomości: ocena zawartości informacyjnej zmiennych losowych i zbiorów.Wykrywanie zmiennych redundancyjnych, systematyzowanie zbioru danych, zapoznanie z metodami dyskryminacji opartej na analizie wariancji i diagnozowaniem obiektów podlegających badaniu.

umiejętności: praktyczne wykonanie analiz opartych na analizie wariancji, rozpoznawanie, formułowanie i rozwiązywanie problemów. Wnioskowanie statystyczne.
8. Forma zaliczenia: Zaliczenie na stopień na podstawie oceny praktycznego opanowania materiału na ćwiczeniach w laboratorium komputerowym.
9.Literatura:


  1. Ahrens H., Laeuter J., Wielowymiarowa analiza wariancji, PWN Warszawa 1979.

  2. Fisz M., Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna. PWN Warszawa 1967.

  3. Greń J., Statystyka matematyczna. Modele i zadania. PWN Warszawa 1984.

  4. Hair J.F., Anderson R. E., Tatham R. L., Black W. C., Multivariate Data Analysis. Prentice-Hall International Inc. New Jersey 1998.

  5. Hartung J., Elpelt B., Kloesener KH., Statistik. R. Oldenbourg Verlag Wiedeń Monachium 1998.

  6. Hebak P., Hustopecky J., Vicerazmerne statisticke metody s aplikacemi. SNTL Praha 1987.

  7. Pawłowski Z., Statystyka matematyczna, PWN Warszawa 1980.

  8. Rao C. R., Modele liniowe statystyki matematycznej. PWN Warszawa 1982.


10. Wydział: Zarządzania i Informatyki,

Rodzaj studiów: dzienne,

Kierunek: Informatyka i Ekonometria,

Specjalizacja: Analiza Danych

1.Przedmiot:ANALIZA WARIANCJI
2.Wymagania wstępne – zaliczone przedmioty:

matematyka, statystyka


3. Forma:

Forma

Liczba godzin

Semestr

Rok studiów

Punkty ECTS

Laboratorium

5

5

III





4.Prowadzący: tytuł i stopień naukowy, imię i nazwisko, telefon służbowy,

prof. dr hab. Witold Miszczak tel. 80-327 nr pokoju / budynku 6B



5. Program przedmiotu:

1. Klasyfikacja pojedyncza. Plan całkowicie zrandomizowany. Test F istotności

jednakowości lokalizacji prób. Tablica analizy wariancji ANOVA.

2. Test Kruskala-Wallisa. Jednoczesne porównanie wielu średnich. Testy Scheffego i

Tukey’a. Testy Steela i Dwassa. Porównanie wariancji. Test Bartletta, Levene’a oraz 2 Scheffego.

3. Prosty eksperyment blokowy. Test analizy wariancji przy założeniu normalności błędu

losowego. Analiza wolna od rozkładu. Test Friedmana.

4. Klasyfikacja podwójna z wieloma obserwacjami dla ustalonego poziomu czynników.

Modele z interakcjami czynników. Modele bez interakcji między czynnikami. Kwadraty

łacińskie. Kwadraty grecko-łacińskie. Plany czynnikowe. Plany Split-Plot. Testy

Newmana-Keulsa, Duncana, Bonferroniego-Fishera I Bonferroniego-Holma.

Stabilizacja wariancji.

5. Elementy sterowania – modele analizy wariancji z efektami losowymi. Prosta

klasyfikacja hierarchiczna. Współczynnik korelacji wewnątrz klasowej.

6. Wielowymiarowa analiza wariancji MANOVA. Liniowe modele w wielowymiarowej

analizie wariancyjnej. Różnica między wielowymiarową analizą wariancji a analizą

dyskryminacyjną. Funkcje dyskryminacyjne, testy specjalne. Analiza kowariancji a

wielowymiarowa analiza kowariancji ANCOVA i MANCOVA. Różnice między

grupami. Plany czynnikowe dla MANOVA z dwiema niezależnymi zmiennymi. Testy

istotności i ich moc. Interpretacja wyników wielowymiarowej analizy wariancji.


6. Metodyka zajęć:

Przekazywanie wiadomości i praktyczne rozwiązywanie problemów w formie ćwiczeń w laboratorium komputerowym.


7.Cel dydaktyczny przedmiotu:

wiadomości: ocena zawartości informacyjnej zmiennych losowych i zbiorów. Wykrywanie zmiennych redundancyjnych, systematyzowanie zbioru danych, zapoznanie z metodami dyskryminacji opartej na analizie wariancji i diagnozowaniem obiektów podlegających badaniu.

umiejętności: praktyczne wykonanie analiz opartych na analizie wariancji, rozpoznawanie, formułowanie i rozwiązywanie problemów. Wnioskowanie statystyczne.
8. Forma zaliczenia: Zaliczenie na stopień na podstawie wykonywanych ćwiczeń studentów w laboratorium komputerowym.
9.Literatura:

1. Ahrens H., Laeuter J., Wielowymiarowa analiza wariancji, PWN Warszawa 1979.

2. Fisz M., Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna. PWN Warszawa 1967.

3. Greń J., Statystyka matematyczna. Modele i zadania. PWN Warszawa 1984.

4. Hair J.F., Anderson R. E., Tatham R. L., Black W. C., Multivariate Data Analysis.

5. Prentice-Hall International Inc. New Jersey 1998.

6. Hartung J., Elpelt B., Kloesener KH., Statistik. R. Oldenbourg Verlag Wiedeń Monachium 1998.

7. Hebak P., Hustopecky J., Vicerazmerne statisticke metody s aplikacemi. SNTL Praha 1987.



8. Pawłowski Z., Statystyka matematyczna, PWN Warszawa 1980.

  1. Rao C. R., Modele liniowe statystyki matematycznej. PWN Warszawa 1982.


10. Wydział: Zarządzania i Informatyki,

Rodzaj studiów: dzienne,

Kierunek: Informatyka i Ekonometria,

Specjalizacja: Analiza Danych


©snauka.pl 2016
wyślij wiadomość