Sylabus
1) -3) Popis a analýza dat prostřednictvím charakteristik, tabulek a grafů.
Data, jejich základní typy. Tabulka četností, histogram, krabicový graf. Unimodální a vícemodální, symetrické a sešikmené rozdělení. Charakteristiky polohy, variability a sešikmení. Standardizace. Popis vztahu dvou a více proměnných. Kovariance, korelační koeficient, koeficient pořadové korelace. Prokládání křivek a ploch. Lokální a globální metody interpolace. Lineární a polynomická interpolace, spline. Metoda nejmenších čtverců. 4) Základy pravděpodobnosti a matematické statistiky.
Náhodný jev, náhodná veličina. Pravděpodobnostní funkce, hustota pravděpodobnosti, distribuční funkce. Kvantily. Střední hodnota, rozptyl a směrodatná odchylka náhodné veličiny. Kovariance. Náhodný výběr, výběrové charakteristiky. 5) Rozdělení náhodných veličin.
Binomické a Poissonovo rozdělení. Normální rozdělení a jeho význam pro teorii matematické statistiky a pro přírodní vědy. Lognormální rozdělení. Rozdělení odvozená od normálního (t, chí-kvadrát, F). Dvojrozměrné normální rozdělení. Souvislost korelace a statistické závislosti náhodných veličin. 6) Intervaly spolehlivosti a testování hypotéz.
Bodový x intervalový odhad. Rozdělení výběrových průměrů. Interval spolehlivosti pro střední hodnotu. Směrodatná chyba. Výpočet chyby odhadu odvozených veličin. Princip testování hypotéz, souvislost s intervaly spolehlivosti. Testovací statistika, kritická hodnota a obor, hladina významnosti, p-hodnota. Jednovýběrový, dvouvýběrový a párový t-test, test shody rozptylů. Znaménkový test. Testování normality. Princip analýzy rozptylu. 7) Korelace a regrese.
Lineární regresní model, jeho statistická formulace a předpoklady. Kritéria kvality regresního modelu, koeficient determinace, pásy spolehlivosti, testy regresních koeficientů. Pearsonův a Spearmanův korelační koeficient a testování závislosti veličin jejich prostřednictvím. Statistická x věcná závislost veličin. Problém korelace uzavřených dat. 8) Vícerozměrná data.
Zobrazení vícerozměrných dat. Princip diskriminační analýzy. Shluková analýza, dendrogram. Analýza hlavních komponent, konstrukce a význam hlavních komponent a jejich interpretace. 9) Časové řady.
Dekompozice časové řady. Shlazování časových řad, vážený klouzavý průměr. Funkce vzájemné korelace a autokorelační funkce. Harmonická analýza, periodogram a spektrum. Princip filtrace v časové a frekvenční oblasti. 10) Prostorová data.
Konstrukce izolinií jako problém prostorové interpolace, používané intrepolační metody. Gridding, trasování a shlazení izolinie. Geostatistický přístup k interpolaci, variogram, kriging. 11) Analýza směrových dat.
Vektorová a osní data a jak s nimi pracujeme. Grafické znázornění, používané projekce. Rozdělení a charakteristiky směrových dat, intervaly spolehlivosti. Přednostní orientace. Orientační tenzor, jeho vlastní vektory a čísla. Woodcockův graf.
Anotace
Posluchači získají přehled o metodách zpracování dat používaných v geovědách a na jednoduchých příkladech se naučí je aplikovat za pomoci osobního počítače.