.

0 (hodnocen0 x )

BK

Vyd. 1.

Praha : Informatorium, 2013

877 s. : il. ; 26 cm

ISBN 978-80-7333-105-4 (váz.)

Obsahuje bibliografie a rejstřík

Anglické resumé

000249078

Obsah // i // Úvodem // 13 // 2 Dříve les než stromy // 2.1 Nejednoznačnost terminologie // 2.2 Volba metody analýzy dat // 2.3 Přehled vybraných vícerozměrných metod // 2.3.1 Metoda hlavních komponent // 2.3.2 Faktorová analýza // 2.3.3 Kanonická korelační analýza // 2.3.4 Regresní analýza // 2.3.5 Analýza rozptylu // 2.3.6 Analýza kovariancc // 2.3.7 Diskriminační analýza // 2.3.8 Logistická regrese // 2.3.9 Analýza kategoriálnich dal // 2.3.10 Shluková analýza // 2.3.11 Vícerozměrné škálování // 2.3.12 Korespondenční analýza a vizualizace dat // 2.3.13 Analýza conjoint // 2.4 Klasifikace vícerozměrných statistických metod // 17 // 17 // 23 // 25 // 26 // 27 // 28 28 // 30 // 31 // 31 // 32 // 33 // 34 34 // 36 // Literatura // 40 // 3 Operace s maticemi // 3.1 Maticový počet pro potřeby této knihy // 3.2 Vektory a matice // 3.3 Nčktcrc včty maticového počtu // 3.4 Rozšíření maticového počtu // 3.4.1 Ortogonální matice // 3.4.2 Idempotentní matice // 3.4.3 Charakteristická čísla a charakteristické vektory // 3.5 Lineární a kvadratické formy // 3.6 Pozitivní definitní a pozitivně semidefmitní matice // 3.7 Odmocninová matice // 3.8 Singulární rozklad // 3.9 Pravidla pro derivování funkcí vektorů a matic Literatura // 41 // 41 // 42 47 51 51 // 53 // 54 // 57 // 58 // 59 // 60 61 // 62 // 5 // L L // OBSAH // 4 Rozdělení náhodných veličin 63 // 4.1 Náhodné jevy a jejich pravděpodobnosti 63

// 4.2 Pravidla pro počítání s pravděpodobnostmi 67 // 4.3 Rozdělení náhodných veličin 73 // 4.4 Rozdělení náhodného vektoru 86 // 4.5 Charakteristiky náhodného vektoru 88 // 4.6 Dalši modely diskrétních a spojitých rozdělení 90 // 4.6.1 Vícerozměrné rozšíření diskrétních rozděleni 91 // 4.6.2 Vícerozměrné normální rozdělení 98 // 4.6.3 Výběrová spojitá jednorozměrná rozdělení 102 // 4.6.4 Výběrová vícerozměrná spojitá rozdělení 105 // Literatura 11 o // 5 Data ? // 5.1 Metody pořizování dat 112 // 5.2 Datová matice 120 // 5.3 Soubor objektů a jeho rozsah 122 // 5.4 Proměnné v datové matici 123 // Literatura 128 // 6 Baycsovskč a klasické myšlení 129 // 6.1 Oprávněná kritika statistických úsudků 129 // 6.2 Pohled do historie 132 // 6.3 Bayesovské a četnostní pojetí pravděpodobnosti 136 // 6.4 Bayesův vzorec pro náhodné jevy a hypotézy 143 // 6.5 Bodové odhady I47 // 6.5.1 Klasický přistup ? bodovým odhadům 147 // 6.5.2 Bayesovský přístup ? bodovým odhadům 151 // 6.5.3 Hodnoceni kvality baycsovského bodového odhadu 153 // 6.6 Intervalové odhady 160 // 6.7 Testováni hypotéz 162 // 6.8 Výpočetní aspekty bayesovské statistiky 168 // Literatura 176 // 7 Ověřování kvalit)’ dat 179 // 7.1 Důvody a nástroje zkoumáni dat 179 // 7.2 Chybějící údaje 183 // 7.3 Intervalové a skupinové rozdělení četnosti 185 // 7.4 Vyhledáváni odlehlých pozorování 187 // 7.4.1 Identifikace

jednorozměrných odlehlých pozorování 190 // 7.4.2 Identifikace vícerozměrných odlehlých pozorování 194 // 7.5 Předpoklad normálního rozdělení 199 // 7.6 Grafické posouzení normálního rozděleni 201 // 7.6.1 Grafické posouzeni jednorozměrného normálního rozděleni 201 // 6 // OBSAH // 7.6.2 Grafické posouzeni viccrozmemého normálního rozdělení 206 // 7.7 Ověřování typu rozděleni pomocí statistických testů 209 // 7.7.1 Chí-kvadrát test dobré shody 209 // 7.7.2 Výběrová distribuční funkce a Kolmogorovův test 211 // 7.7.3 Testy vycházející z šikmosti a špičatosti rozděleni 217 // 7.7.4 Shapirův a Wilkův test normality 222 // 7.7.5 D’Agostinuv test 225 // 7.7.6 Test založený na studentizovaném rozpětí 227 // 7.7.7 Andersonův-Darlingův test 228 // 7.8 Transformace dat 231 // Literatura 233 // 8 Závislost a vztah dvou proměnných 235 // 8.1 Dvě kvantitativní proměnné 235 // 8.2 Asociace a korelace 237 // 8.2.1 Pearsonův korelační koeficient 239 // 8.2.2 Regresní’funkce s jednou vysvětlující proměnnou 243 // 8.3 Jednofaktorová analýza rozptylu 255 // 8.3.1 Vliv třídicího faktoru na úroveň kvantitativní proměnné 257 // 8.3.2 Mnohonásobná porovnávání (simultánní úsudky) 263 // 8.4 Dvě kategoriální proměnné 267 // 8.4.1 Výběrové míry asociace 269 // 8.4.2 Testy nezávislosti 276 // Literatura 281 // 9 Vektor středních hodnot 283 // 9.1 Úsudky o středních hodnotách 283 // 9.2 Úsudky

o střední hodnotě normálního rozděleni 284 // 9.3 Úsudky o vektoru středních hodnot normálního rozděleni 285 // 9.4 Úsudky o složkách vektoru středních hodnot 289 // 9.5 Úsudky o vektoru středních hodnot při velkých výběrech 297 // 9.6 Intervaly a testy pro četnosti při velkých výběrech 298 // 9.7 Test o lineární formě vektoru středních hodnot 300 // Literatura 3()2 // 10 Dva vektory středních hodnot 303 // 10.1 Úsudky při srovnáni výběrů ze dvou populací 303 // 10.2 Dva nezávislé jednorozměrné náhodné výběry 303 // 10.3 Dva nezávislé vícerozměrné výběry 308 // 10.4 Simultánní úsudky o shodě složek dvou vektorů 314 // 10.5 Nestejné kovarianční matice 315 // 10.6 Ověřeni shody středních hodnot při dvou závislých výběrech 316 // Literatura 320 // 7 // OBSAH // 11 Kovariančni a korelační matice 321 // 11.1 Úsudky o kovarianční matici 321 // 11.2 Testy shody rozptylů 325 // 11.3 Test shody kovariančních matic 328 // 11.4 Populační korelační koeficienty 333 // 11.5 Induktivní úsudky o korelačních koeficientech 335 // 11.6 Důsledky vztahů mezi korelačními koeficienty 341 // 11.7 Ovčření úplné nezávislosti promčnných 342 // 11.8 Ovčření nezávislosti mezi skupinami promčnných 343 // 11.9 Robustní odhady jednoduchého korelačního koeficientu 344 // Literatura 347 // 12 Metoda hlavních komponent 349 // 12.1 Hlavni komponenty 349 // 12.2 Cíle analýzy hlavních komponent 349

// 12.3 Hlay í komponenty v populaci 351 // 12.4 Hlavní komponenty ve výbčru 357 // 12.5 Geometrický význam hlavních komponent 364 // 12.6 Shrnuti metody hlavních komponent 364 // Literatura 376 // 13 Faktorová analýza 377 // 13.1 Explorativní a konfirmativní faktorová analýza 377 // 13.2 Historie a názory na faktorovou analýzu 378 // 13.3 Model faktorové analýzy 379 // 13.4 Nejednoznačnost faktorového modelu 382 // 13.5 Odhad parametrů faktorového modelu 383 // 13.6 Řešení faktorových rovnic a počet faktorů 389 // 13.7 Jednoduchá struktura a rotace faktorů 392 // 13.8 Odhad faktorového skóre 397 // Literatura 409 // 14 Kanonická korelační analýza 411 // 14.1 Úvod do kanonické analýzy 411 // 14.2 Kanonické veličiny ve statistických metodách 412 // 14.3 Korelace dvou skupin promčnných 414 // 14.4 Kanonická korelace v populaci 415 // 14.5 Kanonická korelace ve výbčru 417 // 14.6 Vztahy mezi původními a kanonickými veličinami 419 // Literatura 427 // 15 Vícenásobná lineární regrese 429 // 15.1 Statistické modelováni závislosti 429 // 15.1.1 Mčřcni závislosti a regrese není totéž 430 // 8 // OBSAH // 15.1.2 Iíeurislický úvod a skrytá korelace 434 // 15.2 Regrese a korelace 438 // 15.2.1 Úkoly regresní a korelační analýzy 442 // 15.2.2 Regresní modely a jejich klasifikace 444 // 15.2.3 Vyrovnávací kritéria 448 // 15.3 Lineární regresní model 453 // 15.3.1 Klasický lineární regresní model 457 // 15.3.2 Odhad

parametru regresní funkce 460 // 15.3.3 Metoda maximální včrohodnosti v regresi 463 // 15.3.4 Bodové odhady v lineárním regresním modelu 465 // 15.3.5 Odhad lineární funkce regresních koeficientů 469 // 15.4 Intervaly spolehlivosti a testy hypotéz v KLM 478 // 15.4.1 Intervaly spolehlivosti v KLM 479 // 15.4.2 Test obecné lineární hypotézy 485 // 15.4.3 Testy hypotéz v KLM 488 // 15.5 Hodnoceni kvality regresního modelu 497 // 15.5.1 Rozklady součtů čtverců 498 // 15.5.2 Analýza reziduí a vlivná pozorováni 504 // 15.5.3 Projekční matice 505 // 15.5.4 Různé typy rezidui a jejich vlastnosti 507 // 15.5.5 Vlivná pozorování 511 // 15.5.6 Vysvětlující proměnné a kvalita modelu 513 // 15.5.7 Chybná specifikace promčnných 514 // 15.5.8 Výběr vysvětlujících promčnných 516 // 15.5.9 Kritéria výběru promčnných 518 // 15.5.10 Metody výběru podmnožiny promčnných 521 // 15.6 Nesplněné podmínky KLM 525 // 15.6.1 Zobecněný lineární model 527 // 15.6.2 Hetcroskedasticita 530 // 15.6.3 Autokorelace 539 // 15.6.4 Náhodné vysvětlující proměnné 548 // 15.6.5 Multikolincarita 549 // 15.6.6 Transformace dat a modelu 558 // 15.7 Ncvýbčrová informace ve formě přesných lineárních omezení 560 // Literatura 56><> // 16 Obecný lineární model 569 // 16.1 Základní pojmy 569 // 16.2 Analýza rozptylu - jednorozměrné úlohy s více faktory 579 // 16.2.1 Faktoriální plán 580 // 16.2.2 Uspořádáni do bloků, model bez

interakce 587 // 16.2.3 Hierarchický experiment 590 // 16.2.4 Opakovaná měření 593 // 16.3 Vícerozměrná analýza rozptylu 602 // 16.3.1 Jeden faktor 603 // 16.3.2 Faktoriální ná\Th, dva faktory 612 // 9 // OBSAH // 16.3.3 Longiludinálni data 617 // 16.3.4 Analýza rozptylu s vyuŽitim kanonických promčnných 620 // 16.4 Analýza kovariancc 624 // 16.4.1 Jeden faktor, jedna doprovodná promčnná 624 // 16.4.2 Predpoklady modelu 627 // 16.4.3 Testovane hypotézy 630 // 16.4.4 Dva faktory, jedna doprovodná promčnná 633 // 16.5 Vícerozmčmá analýza kovariancc 637 // 16.6 Vícerozmčmý regresní model 644 // 16.6.1 Vícerozmčmé testy v regresním modelu 646 // 16.6.2 Simultánni intervaly v regresním modelu 650 // 16.7 Odhad parametru a testování hypotéz v GLM 652 // 16.7.1 Odhadnutelné parametrické funkce 653 // 16.7.2 Testy hypotéz v GLM 657 // 16.7.3 Typ I součtu čtverců 658 // 16.7.4 Typ II součtu čtverců 661 // 16.7.5 T>p ?1 součtu čtverců 662 // 16.7.6 Typ IV součtu čtverců 665 // 16.7.7 Typ V součtu Čtverců 668 // 16.7.8 Typ VI součtu čtverců 668 // 16.7.9 Porovnáni regresních přímek 668 // 16.7.10 Konstrukce obecného lineárního modelu 672 // Literatura 678 // 17 Diskriminační analýza 681 // 17.1 Podstata a cíl diskriminační analýzy 681 // 17.2 Diskriminace dvou viccrozmčmých normálních rozdčleni 682 // 17.3 Diskriminace v případč tří a více skupin 691 // 17.4 Kanonická diskriminační analýza 696

Literatura 7? // 18 Logistická regrese 711 // 18.1 Alternativní vysvětlovaná promčnná 711 // 18.2 Kategoriální vysvětlovaná promčnná 723 // Uteralura 72g // 19 Kategoriální proměnné 729 // 19.1 Vícerozměrná kontingenční tabulka 729 // 19.2 Loglineámi model - 731 // 19.3 Odhad parametrů loglincámího modelu 736 // 19.4 Volba vhodného loglineámiho modelu 738 // 19.5 Loglineámi a logitový model 742 // Literatura 744 // 10 // OBSAH // 20 Shluková analýza 745 A C // 20.1 Cile shlukové analýzy 745 m 4 m // 20.2 Klasifikace metod shlukové analýzy 747 // 20.3 Míry podobnosti a vzdálenosti 748 // 20.3.1 Hodnocení vztahu dvou objektů 749 // 20.3.2 Hodnocení vztahu dvou proménných 754 // 20.3.3 Hodnoceni vztahu dvou kategorii nominální promčnné 755 // 20.3.4 Hodnoceni vztahu dvou shluků 755 // 20.4 Metody k-shlukování 757 // 20.4.1 Algoritmy k-ccntroidů 757 mm m // 20.4.2 Algoritmy k-medoidů 760 // 20.4.3 Algoritmy fuzzy k-shlukováni 761 // 20.4.4 Algoritmy založené na modelu 764 // 20.5 Metody hierarchického shlukováni 764 // 20.5.1 Aglomerativní algoritmy 764 s c\ // 20.5.2 Divizivní algoritmy 769 // 20.5.3 Dvourozměrné shlukování 771 // 20.6 Speciální metody shlukování 771 // 20.6.1 Algoritmy pro shlukování velkých souborů 772 // 20.6.2 Algoritmy pro shlukování s kategoriálními proměnnými lib // 20.6.3 Algoritmy založené na hustotě a mřížce 776  4 S // 20.7 Hodnoceni vytvořených shluků 776 // 20.7.1 Hodnoceni

výsledků disjunktního shlukování 777 // 20.7.2 Hodnocení výsledků fuzzy shlukováni 780 // Literatura 781 // 21 Vícerozměrné Skálování 783 // 21.1 Podstata metody 783 // 21.2 Vstupní data pro vícerozměrné Skálování 783 mm fi 4 // 21.2.1 Vzdálenost objektů // 21.2.2 Podobnost objektů 784 // 21.3 Modely MDS 785 // 21.4 Metrické MDS 785 // 21.4.1 Klasické MDS 785 // 21.4.2 Odvození souřadnic z měr nepodobnosti 787 // 21.5 Nemetrické MDS 790 // 21.5.1 Ztrátová funkce 791 // 21.5.2 Výpočetní algoritmus 793 // 21.6 Modely individuálních diferenci 799 // 21.6.1 Vážený euklidovský model 799 // 21.6.2 Zobecněný euklidovský model 802 // ? // Literatura // 804 // OBSAH // 22 Korespondenční analýza 80S // 22.1 Podstata korespondenční analýzy 805 // 22.2 Elementárni analýza kontingcnčních tabulek 806 // 22.3 Jednoduchá korešpondenční analýza 807 // 22.4 Míry vzdálenosti 810 // 22.5 Výpočetní algoritmus 811 // 22.6 Korespondenční mapa 815 // 22.7 Hodnocení a interpretace modelu 817 // 22.8 Vícenásobná korespondenční analýza 820 // Uleralura g25 // 23 Analýza conjoint ’ 827 // 23.1 Základní pojmy a principy v analýze conjoint 827 // 23.2 Tradiční conjoint 829 // 23.3 Metoda částečného profilu 834 // 23.4 Hybridní modely 835 // 23.5 Metoda založená na výbčru 837 // 23.6 Modelování heterogenity pomoci baycsovských modelu 840 // 23.7 Současné trendy v analýze conjoint 841 // 23.7.1 Adaptivní metoda založená

na výbčru 842 // 23.7.2 Metoda založená na volbé z nabídky (MBC) 845 // Uleralura 847 // 24 Vizualizace vícerozměrných dat 849 // 24.1 Cíle vizualizace 849 // 24.2 Metody vizualizace 850 // 24.2.1 Paralelní osy 850 // 24.2.2 Bertinovy (permutační) matice 852 // 24.2.3 Metoda projekčního prohledáváni 856 // 24.2.4 Metoda RadViz 857 // 24.2.5 Kohonenovy mapy 860 // 24.3 Dynamická grafická analýza a grafický software 863 // 24.4 Grafická analýza korelační matice 864 // Uleralura 866 // Rejstřík 867 // Summary 877 // 12

(OCoLC)883371397

cnb002571744