Multivarijatna analiza podataka

Ishodi učenja

  1. Definirati glavne pojmove u multivarijantnoj analizi podataka
  2. Objasniti matematičke pozadine glavnih procedura u multivarijantnoj statistici
  3. Primijeniti linearnu višestruku regresijsku analizu
  4. Razlikovati analizu glavnih komponenti i faktorsku analizu
  5. Objasniti prikladnost različitih metoda multivarijantne statistike za različite probleme
  6. Objasniti rezultate multivarijantne analize podataka i objasniti njihovo praktično značenje

Oblici nastave

Predavanja

Samostalni zadaci

Laboratorij

Tjedni plan nastave

  1. Cilj multivarijatne statističke analize. Podaci, objekti, varijable i skale (Stevensova klasifikacija). Klasificiranje multivarijantnih tehnika, Sažimanje, opisivanje i grafički prikaz multivarijatnih podataka
  2. Manipuliranje podacima prije multivarijantne analize (izgubljeni podaci, outlier detekcija, transformacija podataka, standardizacija, normalnost, linearnost, homoscesivnost, homoegenost), Podaci koji su prikladni za multivarijatnu analizu: podaci, korelacija, varijantna kovarijanca, suma kvadrata i unakrsnih proizvoda matrica, ostatak, udaljenosti (statistička i Mehalanobis)
  3. Geometrija uzorka i slučajno uzorkovanje
  4. Primijenjena korelacijska i regresijska analiza, interpretacija i odnos prema analizi varijance (ANOVA)
  5. (en) Discriminant analysis
  6. (en) Logistic regression
  7. Analiza glavnih komponenata
  8. Međuispit
  9. (en) Exploratory factor analysis
  10. (en) Cluster analysis
  11. (en) Multidimensional scaling
  12. (en) Correspondence analysis
  13. (en) Survival analysis/Failure analysis
  14. Lasso metoda za visoko-dimenzionalne podatke (Lasso za linearne modele. generalizirani linearni modeli i Lasso. grupni Lasso)
  15. Završni ispit

Studijski programi

Sveučilišni diplomski
Audiotehnologije i elektroakustika (profil)
Slobodni izborni predmeti (2. semestar)
Automatika i robotika (profil)
Slobodni izborni predmeti (2. semestar)
Elektroenergetika (profil)
Slobodni izborni predmeti (2. semestar)
Elektroničko i računalno inženjerstvo (profil)
Slobodni izborni predmeti (2. semestar)
Elektronika (profil)
Slobodni izborni predmeti (2. semestar)
Elektrostrojarstvo i automatizacija (profil)
Slobodni izborni predmeti (2. semestar)
Informacijsko i komunikacijsko inženjerstvo (profil)
Slobodni izborni predmeti (2. semestar)
Komunikacijske i svemirske tehnologije (profil)
Slobodni izborni predmeti (2. semestar)
Programsko inženjerstvo i informacijski sustavi (profil)
Slobodni izborni predmeti (2. semestar)
Računalno inženjerstvo (profil)
Slobodni izborni predmeti (2. semestar)
Računalno modeliranje u inženjerstvu (profil)
Slobodni izborni predmeti (2. semestar)
Računarska znanost (profil)
Slobodni izborni predmeti (2. semestar)
Znanost o mrežama (profil)
Slobodni izborni predmeti (2. semestar)
Znanost o podacima (profil)
(2. semestar)

Literatura

(.), 1. Johnson, R. A., and D. W. Wichern, Applied Multivariate Statistical Analysis, 5th Edition, Prentice Hall (2002),
(.), 2. B.G. Tabachnick, L.S. Fidell, Using multivariate statistics, 6th Edition, Pearson (2018),
(.), 3. Hair J.F. et al. Multivariate Data Analysis, 7th Edition, Pearson (2014).,

Za studente

Izvedba

ID 222481
  Ljetni semestar
5 ECTS
R3 Engleski jezik
R1 E-učenje
45 Predavanja
15 Auditorne vježbe
6 Laboratorijske vježbe

Ocjenjivanje

izvrstan
vrlo dobar
dobar
dovoljan