SMAD – Statystyczne metody analizy danych

SMAD – Statystyczne metody analizy danych

Agnieszka Nowak - Brzezioska

literatura

• http://www.biecek.pl/R/Rwydanie2.pdf

• http://www.biecek.pl/R/R.pdf

• http://cran.r-project.org/doc/contrib/Komsta- Wprowadzenie.pdf

• http://www.biecek.pl/NaPrzelajPrzezDataMining/

Oraz

• http://www.r-project.org/

• http://addictedtor.free.fr/graphiques/thumbs.php

• http://www.r-tutor.com/elementary-statistics

Wykłady

1. Statystyka opisowa

2. Reprezentacja graficzna 3. Analiza korelacji

4. Przygotowanie danych do analizy 5. Analiza regresji

6. Drzewa decyzyjne 7. Analiza skupieo

8. PCA, reguły asocjacyjne

9. Testowanie hipotez statystycznych

10. podsumowanie

laboratorium

1. Instalacja środowiska R, zapoznanie się ze środowiskiem 2. Statystyka opisowa – dwiczenia w R

3. Reprezentacja graficzna - dwiczenia w R 4. Analiza korelacji - dwiczenia w R

5. kolokwium

6. Przygotowanie danych do analizy w R 7. Analiza regresji w R

8. Drzewa decyzyjne w R 9. Analiza skupieo w R

10. PCA, reguły asocjacyjne w R 11. Kolokwium

12. Testowanie hipotez statystycznych 13. kolokwium

14. Zaliczenie

Egzamin

• Test wielokrotnego wyboru z materiału

wykładowego

Zaliczenie laboratorium

• 3 x kolokwia: Treśd zadao podana na kartkach, student rozwiązuje problem, wykonuje

obliczenia w środowisku R i na kartce wypisuje tylko wyniki (odpowiedzi na pytania).

• Obecnośd na 80 % zajęd.