Predmet: Linearni modeli
Vrsta predmeta: obvezni
Nosilec predmeta: izr. prof. dr. Damijana Kastelec
| Študijski program in stopnja | Študijska smer | Letnik | Semester |
|---|---|---|---|
| Uporabna statistika, druga stopnja | Vsi moduli | 1. | 1. |
Za podrobnejšo časovno razporeditev glej predmetnik.
Pogoji za vključitev v delo oz. za opravljanje študijskih obveznosti:
- Pogoj za vključitev v delo je vpis v letnik študija.
- Pozitivno opravljene domače naloge so pogoj za pristop k izpitu.
Vsebina:
Enostavna linearna regresija:
- Predpostavke, ocenjevanje parametrov, statistično sklepanje. Analize variance in regresija. Regresija skozi izhodišče.
- Diagnostika: analiza ostankov, analiza posebnih točk.
- Uporabne transformacije.
Korelacija:
- razlika med regresijskim in korelacijskim modelom, različne vrste korelacijskih koeficientov.
Multipla regresija:
- Ocenjevanje parametrov, statistično sklepanje, diagnostika, multikolinearnost.
- Opisne spremenljivke v modelu, model več regresijskih premic.
- Polinomski model.
- Bolj kompleksni linearni modeli.
- Nelinearni modeli.
- Modeliranje kovariance (gls modeli)
- Linearni mešani modeli
Cilji in kompetence:
Linearni modeli so temeljni statistični modeli, ki so uporabni na vseh področjih statistike. Cilji so: razumevanje teorije, njena uporaba pri analizi konkretnih podatkov, analiza podatkov in vsebinska analiza rezultatov.
Predvideni študijski rezultati:
Študenti pridobijo znanja za samostojno delo na področju statističnega modeliranja, ki omogočajo nadgradnjo na različnih področjih znanstveno-raziskovalnega in strokovnega dela.
