Kurz: Statistická analýza dat v praxi

Účastníci kurzu získají ucelený přehled o nejčastěji využívaných postupech analýzy dat, které je možné aplikovat bez ohledu na statistický software. Seznámíte se s základy pro analytickou práci a statistickými metodami od základních měr po vícerozměrné.

• Základní pojmy statistické analýzy dat
  • definice a rozbor statistických pojmů, typy statistických analýz, inference, explorační techniky
• Popisné statistiky
  • popis statistických dat (tabelace, grafické znázornění) – jak vytvářet statistické tabulky a grafy
• Měření úrovně a heterogenity dat
  • momentové a kvantilové míry: průměry, mediány, kvartily, decily, rozptyl, měření vnitřní heterogenity souboru
  • grafy rozptýlení dat (box-ploty) a grafy rozptylu
  • konfidenční intervaly
• Testování hypotéz a intervaly spolehlivosti
  • neurčitost v datech – rozhodování za neurčitosti, statistické hypotézy, jejich přijímání a zamítání
• Testy hypotéz o průměrech (t-testy)
• Analýza průměrů ve skupinách
  • jednoduchá analýza rozptylu, porovnání skupinových průměrů a rozptylů, spojování skupin se stejnou úrovní vlastnosti, apriorní komparace (kontrasty), aposteriorní seskupování podle jedné a více proměnných (postupné vyhledávání interakcí na stromech)
  • vícefaktorová analýza rozptylu
• Kontingenční tabulky
  • základní zobrazení souvislosti dvou proměnných, různé formy procent, Chi-kvadrát test nezávislosti, kontingenční koeficient, znaménkové schéma v kontingenčních tabulkách
• Korelační analýza
  • lineární korelace, práce s korelační maticí, vlastnosti korelačních měr
  • parciální korelace, řetězení vlivů, společná příčina dvou vlastností (nepravé korelace)
  • korelační grafy
  • korelace a kauzalita
• Regresní analýza
  • lineární regresní analýza, interpretace regresní přímky, popis, vysvětlení a predikce
  • nelineární vztahy
  • vícenásobná regresní analýza; metody výběru regresorů v rovnici; určení kvality modelu regresního vztahu
• Faktorová analýza
  • latentní vlastnosti a jejich indikace, faktory ovlivňující korelační matici, faktorová řešení, rotace, zobrazení faktorů, interpretace, uložení a analýza faktorů
• Seskupovací metody, segmentace a vytváření typologií
  • seskupování případů z hlediska datového profilu, typ a typologie, segmenty trhu, analýza a interpretace typů
• Časové řady
  • ARIMA modely, typy trendů, sezónnost
• Analýza délky přežití
  • Kaplan-Meierova funkce
  • Coxova regrese