Předmět je základní jednotka výuky, jejímž prostřednictvím si student osvojí ucelenou část souboru znalostí a dovedností, potřebnou pro zvládnutí studijního oboru/specializace. Za věcný obsah předmětu zodpovídá garant předmětu. Časovou náročnost předmětu zhruba vyjadřuje atribut předmětu rozsah kontaktní výuky. Například rozsah = 2+2  značí, že předmět bude mít týdně dvě hodiny přednášek a dvě hodiny cvičení týdně. Na závěr semestru musí vyučující provést vyhodnocení, nakolik si ten který student osvojil poznatky a dovednosti, kterých měl během výuky nabýt. Jakým způsobem toto hodnocení vyučující provedou určuje atribut způsob zakončení. U předmětu lze definovat, že předmět je zakončen pouze zápočtem(Z), klasifikovaným zápočtem(KZ), pouze zkouškou(ZK), nebo zápočtem a zkouškou(Z,ZK). Náročnost úspěšného absolvování předmětu je vyjádřena ECTS kreditními body. Výuka předmětu probíhá během semestru. Opakovaně se předmět vyučuje vždy v zimním(Z), nebo v letním(L) semestru každého akademického roku. Výjimečně může předmět být nabízen studentům v obou semestrech(Z,L). Za organizační zajištění výuky zodpovídá přiřazená katedra, která zejména vytvoří časový rozvrh předmětu a zajistí pro předmět vyučující. Někteří přednáší a zkouší, jiní vedou cvičení a udělují zápočty.
Obsahová náplň a další organizační informace, týkající se předmětu je popsána pomocí různých popisných textů(anotace, týdenní osnova, literatura, apod.)
$DODATEK_POPIS

Anotace:
Studenti se seznámí s metodami aplikované statistiky. Naučí se pracovat s různými druhy dat, provádět analýzy a vhodně volit model, který data vystihuje. Probrána bude regresní a korelační analýza, analýza rozptylu a úvod do neparametrických metod. Studenti se seznámí se statistickým prostředím jazyka R a použití metod si osvojí na datech z praxe.

Osnovy přednášek:

1.		Úvod do problematiky statistických analýz, seznámení s prostředím jazyka R.
2.		Základní popisné statistiky, vizualizace dat - tabulky a grafy.
3.		Statistické testy, porovnávání více datových souborů.
4.		Neparametrické metody.
5.		Regresní analýza, odhad, vyhodnocení výsledků.
6.		Regresní analýza s faktorovými proměnnými.
7.		Pokročilé regresní modely, odhad parametrů, vyhodnocení.
8.		Detekce odlehlých pozorování, základní metody.
9.		Problematika volby modelu, kritéria výběru.
10.		Analýza rozptylu.
11.		Mnohonásobné porovnávání.
12.		Analýza kategoriálních dat.
13.		R a LaTeX.

Osnovy cvičení:

1.		Úvod do problematiky statistických analýz, seznámení s prostředím jazyka R.
2.		Základní popisné statistiky, vizualizace dat - tabulky a grafy.
3.		Statistické testy, porovnávání více datových souborů.
4.		Neparametrické metody.
5.		Regresní analýza, odhad, vyhodnocení výsledků.
6.		Regresní analýza s faktorovými proměnnými.
7.		Pokročilé regresní modely, odhad parametrů, vyhodnocení.
8.		Detekce odlehlých pozorování, základní metody.
9.		Problematika volby modelu, kritéria výběru.
10.		Analýza rozptylu.
11.		Mnohonásobné porovnávání.
12.		Analýza kategoriálních dat.
13.		R a LaTeX.

Literatura:

1.		Ahn H. : Probability and Statistics for Science and Engineering with Examples in R. Cognella, 2017. ISBN 978-1516513987.
2.		Bruce P., Bruce A. : Practical Statistics for Data Scientists: 50 Essential Concepts. O?Reilly Media, 2017. ISBN 978-1491952962.
3.		Venables W. N., Smith D. M. : An Introduction to R. R Foundation for Statistical Computing, 2009. ISBN 978-0954612085.
4.		Chambers J. M. : Software for Data Analysis: Programming with R. Springer, 2008. ISBN 978-0-387-75935-7.
5.		Anděl J. : Základy matematické statistiky. Matfyzpress, 2011. ISBN 978-80-7378-162-0.

Požadavky:
Základy pravděpodobnosti a statistiky, matematická analýzy a lineární algebry.

Chybí webová stránka.

Předmět je zahrnut do těchto studijních plánů:

Plán Obor Role Dop. semestr BI-PS.21 Počítačové sítě a Internet 2021 V 4 BI-MI.21 Manažerská informatika 2021 V 4 BI-PV.21 Počítačové systémy a virtualizace 2021 V 4 BI-TI.21 Teoretická informatika 2021 V 4 BI-IB.24 Informační bezpečnost 2021 V 4 BI-IB.21 Informační bezpečnost 2021 V 4 BI-SI.21 Softwarové inženýrství 2021 V 4 BI-PG.21 Počítačová grafika 2021 V 4 BI-SPOL.21 Nespecifikovaný/á obor/specializace studia - Unspecified Branch/Specialisation of Study VO 4 BI-SPOL.24 Nespecifikovaný/á obor/specializace studia - Unspecified Branch/Specialisation of Study VO 4 BI-WI.21 Webové inženýrství 2021 V 4 BI-PI.21 Počítačové inženýrství 2021 V 4 BI-UI.21 Umělá inteligence 2021 PS 4