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:
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.
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.
Prosty eksperyment blokowy. Test analizy wariancji przy założeniu normalności błędu losowego. Analiza wolna od rozkładu. Test Friedmana.
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.
Elementy sterowania - modele analizy wariancji z efektami losowymi. Prosta klasyfikacja hierarchiczna. Współczynnik korelacji wewnątrz klasowej.
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.
Plany czynnikowe dla MANOVA z dwiema niezależnymi zmiennymi. Testy istotności i ich moc. Interpretacja wyników wielowymiarowej analizy wariancji.
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:
Ahrens H., Laeuter J., Wielowymiarowa analiza wariancji, PWN Warszawa 1979.
Fisz M., Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna. PWN Warszawa 1967.
Greń J., Statystyka matematyczna. Modele i zadania. PWN Warszawa 1984.
Hair J.F., Anderson R. E., Tatham R. L., Black W. C., Multivariate Data Analysis. Prentice-Hall International Inc. New Jersey 1998.
Hartung J., Elpelt B., Kloesener KH., Statistik. R. Oldenbourg Verlag Wiedeń Monachium 1998.
Hebak P., Hustopecky J., Vicerazmerne statisticke metody s aplikacemi. SNTL Praha 1987.
Pawłowski Z., Statystyka matematyczna, PWN Warszawa 1980.
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.
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