Domácí | Domácí (EN) | Výuka | Software (EN) | Publikace (EN) | Curriculum Vitae (EN) | Profesní zájmy (EN) |
Během zkouškového období konzultace
pouze na základě předběžné domluvy
(e-mailem, ...).
Dosažitelnost během letních měsíců:
Během léta 2009 jsem v následující dny buď na pracovní cestě
nebo na dovolené a pracovní e-maily budu číst (a odpovídat na ně)
pouze v omezeném rozsahu:
NSTP179 (přednáška a cvičení):     | Navrhování experimenů a sekvenční analýza |
NSTP022 (cvičení):     | Pravděpodobnost a matematická statistika |
NSTP070 (MS710P09 cvičení):     | Základy biostatistiky |
NSTP129 (přednáška):     | Pravděpodobnost a statistika |
NSTP191 (cvičení k NSTP201, resp. NSTP001):     | Matematická statistika |
NSTP195 (cvičení k NSTP194, resp. NSTP094):     | Regrese |
Přednáška: | Úterý 14:00 v K2    |
Cvičení: | Úterý 12:20 v K11    |
Úlohy pro zkoušku (včetně instrukcí): | pdf soubor | |
Data kuřata (pro jednu ze zkouškových úloh): | ASCII soubor | (zveřejněno 19.5.2009). |
  | ||
R ukázka: | ASCII soubor | |
Data pro R ukázku: | ASCII soubor | (zveřejněno 19.5.2009). |
  | ||
Fólie (Inference v LMM): | pdf soubor | (zveřejněno 19.5.2009). |
  | ||
Fólie (ML/REML odhad v LMM): | pdf soubor | (zveřejněno 19.5.2009). |
  | ||
Odkaz na diskuzní příspěvek D. Batese: | ||
,,Proč nepoužívat t- a F-testy pro pevné efekty v lineárním smíšeném modelu.`` | (zveřejněno 4.5.2009). | |
  | ||
V prvním týdnu semestru (24.2.2009) se v časech pro cvičení i přednášku      | ||
uskuteční přednáška věnující se sekvenčním metodám. | (zveřejněno 20.2.2009). |
Cvičení a: | Úterý 8:10 v K4    | |
Cvičení b: | Úterý 8:10 v K3    | (Mgr. Šárka Došlá, MSc.) |
Cvičení c: | Úterý 8:10 v K12    | (Doc. RNDr. Daniel Hlubinka, Ph.D.) |
Cvičení d: | Úterý 9:50 v K9    | (Mgr. Matúš Maciak, MSc.) |
Cvičení e: | Pondělí 15:40 v K9    | (Mgr. Šárka Došlá, MSc.) |
Cvičení f: | Středa 9:00 v K4    | (Ing. Marek Omelka, Ph.D.) |
Přednášky: | Pondělí 14:00 v K1 a středa 10:40 v K1    | (Prof. RNDr. Marie Hušková, DrSc.) |
Opravná zápočtová písemka se bude konat | ||
ve středu 27. května 2009 od 13:00 v K1. | (zveřejněno 8.5.2009). | |
  | ||
Info k zápočtové písemce a ukázka příkladů: | pdf soubor | (zveřejněno 28.4.2009). |
  | ||
Zápočtová písemka se bude konat 5. května 2009. | (zveřejněno 31.3.2009). | |
  | ||
Podmínky získání zápočtu:  | pdf soubor | (zveřejněno 20.2.2009). |
  | ||
Zápočet uděluji pouze studentům, kteří jsou zapsáni v mé skupině v SISu!    | (zveřejněno 20.2.2009). | |
  | ||
Jakékoliv dotazy prosím pokládejte buď ústně během cvičení | ||
nebo během konzultační hodiny. Konzultace v jinou dobu je též možná, | ||
avšak pouze po předchozí ústní domluvě provedené buď na cvičení | ||
nebo během běžné konzultační hodiny. Prosím, nepokládejte dotazy e-mailem,    | ||
není v mých silách na (často opakující se) dotazy odpovídat písemně. | (zveřejněno 20.2.2009). | |
  |
Domácí úkol č. 1 | (do 10. března 2009): | pdf soubor |
Domácí úkol č. 2 | (do 24. března 2009): | pdf soubor |
Domácí úkol č. 3 | (do 14. dubna 2009): | pdf soubor |
Domácí úkol č. 4 | (do 28. dubna 2009): | pdf soubor |
Domácí úkol č. 5 | (do 19. května 2009): | pdf soubor |
Dodání 5. domácího úkolu je dobrovolné. | ||
V případě dodání bude opraven a připraven k vyzvednutí během opravné zápočtové písemky. |
Cvičení a: | Středa 8:10 v B5 (Viničná 7)    | |
Cvičení b: | Středa 9:50 v B5 (Viničná 7)    | |
Přednáška: | Úterý 9:00 v B7 (Viničná 7)    | (Doc. RNDr. Karel Zvára, CSc.) |
Přednášky: | Úterý 8:10 v K3 a středa 15:40 v K1    | |
Cvičení a: | Úterý 9:50 v K8/K10A    | (Mgr. Andrea Kvitkovičová, MSc.) |
Cvičení b: | Středa 17:20 v K8/K10A    | (Mgr. Šárka Došlá, MSc.) |
Program přednášky: | pdf soubor | (poslední změna 4.1.2009). |
OZNÁMENÍ: Na poslední přednášce ve středu 14.1.2009 bude podrobně ukázána moje představa ideálního řešení statistické části zkouškové písemky a budou zodpovězeny libovolné dotazy (mající vztah k probrané látce nebo k formě zkoušky). | ||
(zveřejněno 4.1.2009). |
Obecná informace o formě zkoušky:    | (zveřejněno 2.1.2009). | |
Ukázka zkouškové písemky:    | (zveřejněno 2.1.2009). | |
Statistické tabulky pro ukázkovou písemku:    | (zveřejněno 2.1.2009). |
Úvodní informace:  | přednáška (pdf) | tisk (pdf) | (poslední změna 17.9.2008). |
Náhodné jevy a jejich pravděpodobnost:  | přednáška (pdf) | tisk (pdf) | (poslední změna 8.10.2008). |
Náhodné veličiny:  | přednáška (pdf) | tisk (pdf) | (poslední změna 5.11.2008). |
Základy matematické statistiky, bodové odhady:  | přednáška (pdf) | tisk (pdf) | (poslední změna 19.11.2008) |
Intervalové odhady a testování hypotéz:  | přednáška (pdf) | tisk (pdf) | (poslední změna 4.1.2009) |
Při poslední změně této části fólií zejména přibyly strany 149-152, na kterých naleznete dodělávku z poslední předvánoční přednášky. |
Stručný manuál:  | (poslední změna 17.11.2008). | |||
Ukázkový R skript:  | R skript (ASCII) | (poslední změna 17.11.2008). | ||
Data použitá v manuálu:  | auta04.dat (ASCII) | auta04.csv (ASCII) | auta04.xls (Excel) | (poslední změna 17.12.2008). |
Paralelka a: | Úterý 14:00 v K7    | |
Paralelka b: | Středa 10:40 v K8    | (Doc. RNDr. Daniel Hlubinka, Ph.D.) |
Přednášky: | Pondělí 15:40 v K2 a Čtvrtek 10:40 v K2    | (Prof. RNDr. Jiří Andĕl, DrSc.) |
Tady (pdf) jsou nějaké příklady, kterými si můžete vše procvičit. | (zveřejněno 14.1.2009). | |
  | ||
Opravná zápočtová písemka se bude konat | ||
ve čtvrtek 22. ledna 2009 v 8:00 v K3    | (zveřejněno 17.12.2008). | |
  | ||
Příklady pro cvičení 21. a 28. října 2008:  | pdf soubor | (zveřejněno 21.10.2008). |
  | ||
Podmínky získání zápočtu:  | pdf soubor | (zveřejněno 29.9.2008). |
  | ||
Zápočet uděluji pouze studentům, kteří jsou zapsáni v mé skupině v SISu!    | (zveřejněno 29.9.2008). |
Stručný manuál:  | (poslední změna 17.12.2008). | |||
R skript | ||||
ze stručného manuálu:  | R skript (ASCII) | (poslední změna 17.12.2008). | ||
Ukázkový R skript  | ||||
(ze cvičení 16.12.2008): | R skript (ASCII) | (poslední změna 16.12.2008). | ||
Data použitá v manuálu:  | auta04.dat (ASCII) | auta04.csv (ASCII) | auta04.xls (Excel) | (poslední změna 17.12.2008). |
Domácí úkol č. 1 | (do 21. října 2008): | pdf soubor |
Domácí úkol č. 2 | (do 4. listopadu 2008): | pdf soubor |
Domácí úkol č. 3 | (do 18. listopadu 2008): | pdf soubor |
Domácí úkol č. 4 | (do 16. prosince 2008): | pdf soubor |
Domácí úkol č. 5 | (do 6. ledna 2009): | pdf soubor |
Paralelka b: | Úterý 15:40 v K11    | |
Paralelka a: | Pondělí 9:00 v K11    | (Doc. RNDr. Karel Zvára, CSc.) |
Přednášky: | Úterý 12:20 v K2 a čtvrtek 12:20 v K3    | (Doc. RNDr. Karel Zvára, CSc.) |
Program cvičení: | pdf soubor | (poslední změna 3.12.2008). |
Podmínky získání zápočtu:  | pdf soubor | (zveřejněno 30.9.2008). |
Zápočet uděluji pouze studentům, kteří jsou zapsáni v mé skupině v SISu!    | (zveřejněno 29.9.2008). |
Ukázky regresních závislostí | (data Hosi0) | zadání (pdf) | R skript (ASCII) | (poslední změna 20.10.2008). | ||
Ukázky závislostí | (data Kojeni) | zadání (pdf) | R skript (ASCII) | (poslední změna 20.10.2008). | ||
Síla testu | (data Vysky) | zadání (pdf) | R skript (ASCII) | (poslední změna 20.10.2008). | ||
Pozadí lineární regrese a maticové rozklady | zadání (pdf) | R skript (ASCII) | (poslední změna 5.11.2008). | |||
Pásy spolehlivosti, predikční pásy, | (data Dris) | zadání (pdf) | R skript (ASCII) | (poslední změna 5.11.2008). | ||
testy podmodelu | ||||||
Analýza rozptylu a lineární model | (data Koreny) | zadání (pdf) | R skript (ASCII) | (poslední změna 30.10.2008). | ||
Vyšetření možné rovnoběžnosti přímek, | (data Listy) | zadání (pdf) | R skript (ASCII) | (poslední změna 5.11.2008). | ||
kalibrace | ||||||
Porovnání modelů, prověření kvality modelu | (data Policie) | zadání (pdf) | R skript (ASCII) | (poslední změna 9.11.2008). | ||
Tvar závislosti, stabilita rozptylu | (data Draha) | zadání (pdf) | R skript (ASCII) | (poslední změna 12.11.2008). | ||
Vážená lineární regrese, testování podmodelu | (data Hlavy) | zadání (pdf) | R skript (ASCII) | (poslední změna 12.11.2008). | ||
Transformace, kroková regrese, | (data Fazekas) | zadání (pdf) | R skript (ASCII) | (poslední změna 19.11.2008). | ||
korelační a parciální korelační koeficient | ||||||
Analýza rozptylu dvojného třídění | (data Howells) | zadání (pdf) | R skript (ASCII) | (poslední změna 27.11.2008). | ||
Celková analýza | (data Melanom) | zadání (pdf) | R skript (ASCII) | (poslední změna 29.11.2008). | ||
Multikolinearita | (data IQ) | zadání (pdf) | R skript (ASCII) | (poslední změna 27.11.2008). | ||
Autokorelace | (data Voda) | zadání (pdf) | R skript (ASCII) | (poslední změna 9.12.2008). | ||
Nelineární regrese | (data Hepaga) | zadání (pdf) | R skript (ASCII) | (poslední změna 15.12.2008). | ||
Nelineární regrese | (data Puromycin) | zadání (pdf) | R skript (ASCII) | (poslední změna 17.12.2008). |
R lze zdarma stáhnout z http://www.R-project.org a poté používat při dodržení podmínek GNU GPL licence (nevylučuje komerční využití).
Stručný manuál číslo 1:   | pdf soubor |
Ukázková data (ASCII soubory):   | kamaradi.dat, kamaradi2.dat, kamaradi3.dat, kamaradi4.dat, kamaradi5.dat, kamaradi6.dat |
  | |
Stručný manuál číslo 2:   | pdf soubor |
Ukázková data (ASCII soubor): | car.dat |
Tento manuál byl napsán primárně pro studenty FM VŠE. | |
Ostatní musejí při četbě ignorovat (zejména v oddíle věnovanému instalaci) odkazy na tamní síťové disky K:/PED/KMIH/... | |
  | |
Učebnice statistiky s příklady v R:   | Stránka s omezeným přístupem |
(přihlašovací údaje sdělím na požádání) | |
  | |
Další stručné manuály a jiné odkazy:   | Stránka Michala Kulicha |
  | |
Úvod do R psaný pro biology:   | pdf soubor |
(od Karla Zváry) |
Zadáno 30.9.2008: Martin Otava
Anotace: Zobecněný lineární smíšený model (GLMM) je v současnosti patrně nejpoužívanějším prostředkem pro regresní analýzu korelovaných kategoriálních dat. Vzhledem k tomu, že věrohodnost GLMM není obvykle možné maximalizovat analyticky, bylo v literatuře v posledních 15 letech navrženo několik aproximativních způsobů pro výpočet maximálnč včrohodných odhadů (MLE). Cílem práce bude seznámit se s problematikou GLMM s důrazem na výpočetní aspekty při hledání MLE a kriticky srovnat (teoreticky, simulací, analýzou reálných dat) některé z metod navržených v literatuře.
Zásady pro vypracování: Jedná se částečně o kompilační práci, v jejímž rámci student nastuduje problematiku zobecněných lineárních smíšených modelů s důrazem na výpočetní aspekty hledání maximálně věrohodných odhadů (MLE). Posluchač při jednotném značení popíše některé aproximativní metody výpočtu MLE, uvede explicitně matematická odůvodnění použití jednotlivých aproximací a kriticky srovná jednotlivé metody (teoreticky, simulační studií, analýzou reálných dat).
Během 1. ročníku navazujícího magisterského studia nutno absolvovat předměty NSTP094, resp. NSTP194/195 (Regrese včetně cvičení) a NSTP126, resp. NSTP196/197 (Zobecněné lineární modely včetně cvičení).
Alespoň pasivní znalost angličtiny a znalost, či ochota se naučit pracovat se statistickými balíky R a SAS nutné.
Literatura:
Breslow, N. E. and Clayton, D. G. (1993).
Approximate inference in generalized linear mixed models.
Journal of the American Statistical Association, 88, 9-25.
Clarkson, D. B. and Zhan, Y. (2002).
Using spherical-radial quadrature to fit generalized linear mixed effects-models.
Journal of Computational and Graphical Statistics, 11, 639-659.
Goldstein, H. and Rasbash, J. (1996).
Improved approximations for multilevel models with binary responses.
Journal of the Royal Statistical Society, Series A, 159, 505-513.
Liu, L. and Yu, Z. (2008).
A likelihood reformulation method in non-normal random effects models.
Statistics in Medicine, 27, 3105-3124.
McCullagh, P. and Nelder, J. A. (1989).
Generalized Linear Models, Second Edition.
Boca Raton: Chapman & Hall/CRC. ISBN 0-412-31760-5.
Molenberghs, G. and Verbeke, G. (2005).
Models for Discrete Longitudinal Data.
New York: Springer. ISBN 978-0387-25144-8.
Nelson, K. P., Lipsitz, S. R., Fitzmaurice, G. M., Ibrahim, J., Parzen, M., and Strawderman, R. (2006).
Use of the probability integral transformation to fit nonlinear mixed-effects models with nonnormal random effects.
Journal of Computational and Graphical Statistics, 15, 39-57.
Pinheiro, J. C. and Bates, D. M. (1995).
Approximations to the log-likelihood function in the nonlinear mixed effects model.
Journal of Computational and Graphical Statistics, 4, 12-35.
Pinheiro, J. C. and Chao, E. C. (2006).
Efficient Laplacian and adaptive Gaussian quadrature algorithms for multilevel generalized linear mixed models.
Journal of Computational and Graphical Statistics, 15, 58-81.
Zadáno 13.9.2008: Petr Kubík
Anotace: Součástí bakalářské práce budou zejména následující problémy: statistický úsudek o neznámé proporci (pravděpodobnosti úspěchu) v náhodném výběru z alternativního rozdělení, kvantifikace rozdílnosti proporcí dvou nezávislých náhodných výběrů z alternativního rozdělení (rozdíl proporcí, relativní riziko, poměr šancí) a související metody statistického úsudku, porovnání proporcí v několika nezávislých náhodných výběrech z alternativního rozdělení. Dle zájmu uchazeče lze práci případně rozšířit o základy a aplikaci logistické regrese, zejména s důrazem na interpretaci získaných výsledků.
Zásady pro vypracování: Jedná se o kompilační práci, v jejímž rámci student nastuduje statistické metody pro analýzu proporcí (podrobněji viz anotace). Vlastní příspěvek studenta bude spočívat zejména: v přehledném a uceleném popisu nastudovaných metod a jejich statistických vlastností, vše při jednotném značení, v explicitním vyjádření některých souvislostí mezi studovanými metodami, ve vypracování vybraných cvičení z Fleiss et al. (2003), resp. Agresti (2002), v aplikaci nastudovaných metod na reálná data spolu s interpretací získaných výsledků. Studijní literatura bude k dispozici vesměs v angličtině, práce bude psána v češtině nebo slovenštině.
Alespoň pasivní znalost angličtiny a znalost, či ochota se naučit pracovat se statistickým balíkem R nutné.
Literatura:
Agresti, A. (2002).
Categorical Data Analysis, Second Edition.
Hoboken: John Wiley and Sons. ISBN 0-471-36093-7.
Fleiss, J. L., Levin, B. and Paik, M. C. (2003).
Statistical Methods for Rates and Proportions, Third Edition.
Hoboken: John Wiley and Sons. ISBN 0-471-52629-0.
Zadáno 30.9.2008: Josef Orel
Anotace: Bootstrap je počítačová metoda sloužcí k odhadu přesnosti (směrodatné chyby apod.) statistických odhadů v situacích, kdy teoretické odvození přesnosti odhadu je buď vůbec nebo obtížně proveditelné. Součástí bakalářské práce bude: popis principů bootstrapu a odvození základních statistických vlastností, porovnání boostrapových odhadů přesnosti s těmi teoretickými v situacích, kdy lze teoretickou přesnost snadno odvodit (výběrový průměr, lineární regrese s metodou nejmenších čtverců, ...), aplikace nastudovaných metod na reálná data.
Zásady pro vypracování: Jedná se o kompilační práci, v jejímž rámci student nastuduje základy bootstrapu. Vlastní příspěvek studenta bude spočívat zejména: v přehledném a uceleném popisu nastudovaných metod a jejich statistických vlastností, vše při jednotném značení, v explicitním vyjádření některých souvislostí mezi studovanými metodami, ve vypracování vybraných cvičení z Efron a Tibshirani (1993), resp. Davison a Hinkley (1997), v aplikaci nastudovaných metod na reálná data spolu s interpretací získaných výsledků. Studijní literatura bude k dispozici vesměs v angličtině, práce bude psána v češtině nebo slovenštině.
Alespoň pasivní znalost angličtiny a znalost, či ochota se naučit pracovat se statistickým balíkem R nutné.
Literatura:
Efron, B. and Tibshirani, R. J. (1993).
An Introduction to the Bootstrap.
Boca Raton: Chapman & Hall/CRC. ISBN 0-412-04231-2.
Davison, A. C. and Hinkley, D. V. (1997).
Bootstrap Methods and their Application.
New York: Cambridge University Press. ISBN 978-0-521-57471-4.