Statiszikai modellek
csütörtök, 8:30-10:45 3.218 (figyelem, változott a terem!)
|
Téma |
Kulcsszavak, címek |
Név |
Dátum |
| Bayes hálók | Bayesian Networks események közötti kapcsolatok modellezése gráfokkal https://www.bnlearn.com/about/teaching/slides-bnshort.pdf | ||
| Clusterezés, osztályozás | clustering, classification A modellek bemutatása, R-es mintaprogramok futtatása, esetleg érdekes további adatok elemzése | ||
| Bírósági alkalmazások | forensic statistics - néhány érdekes eset bemutatása, Bayes tétel felidézése és alkalmazása, statisztikai módszerek is | ||
| COVID adatok elemzése | Rengeteg statisztikai adatból néhány kiválasztása. Idősoros modellek bemutatása és illesztése (R) | ||
| Járványterjedés véletlen gráfokon | https://link.springer.com/article/10.1007/s10998-021-00440-8 | ||
| Ensemble modellek a meteorológiában | https://www.ecmwf.int/en/about/media-centre/focus/2017/fact-sheet-ensemble-weather-forecasting#:~:text=An%20ensemble%20weather%20forecast%20is,with%20slightly%20perturbed%20weather%20models.&text=They%20produce%20a%20range%20of%20possible%20weather%20conditions. és a statisztikai elemzésről is vannak cikkek. Lehet konkrét helyzeteket (előrejelzés vs. tény is mutatni) |
||
| Gondolkodás pszichológiája | Daniel Kahneman és Amos Tversky munkái, teszt+kiértékelés. Jó lenne online tesztet felvenni és megnézni az eredmények hasonlítanak-e a könyben leírtakhoz | ||
| Kísérlettervezés | hogyan nő egy növény, különböző körülmények között. Gyakorlati feladat + statisztikai háttér bemutatása, adatok R-es elemzése | ||
| Hiányzó adatok pótlása | Típusai, példák, R: mice csomag bemutatása | ||
| Klinikai alkalmazások | clinical trials/ /http://www.medstat.hu/ | ||
| Környezeti adatok elemzése | Valós adatsorok összefüggései, lehetséges modelljei: R-ben egyszerű módszerekkel | ||
| Közvélemény kutatás | Módszertan, valós feladat - tervezés-kivitelezés-értékelés. Miért hibáznak a közvéleménykutatók? | ||
| Markov lánc Monte Carlo módszerek | MCMC, Markov láncok alapjai, Metropolis-Hastings algoritmus, alkalmazási lehetőségei | ||
| Kopulák | Copula, A legfontosabb modellek, becslési módszerek, alkalmazások | ||
| Leíró stattisztika | Grafikonok, táblázatok (hibák), paradoxonok, indexek | ||
| Páronkénti összehasonlítások | Bradley-Terry model, https://web.stanford.edu/class/archive/stats/stats200/stats200.1172/Lecture24.pdf | ||
| Regularizáció | Regressziónál (Lasso, Ridge), sűrűségfüggvény becslésnél | ||
| Rangkorrelációk | Kendall, Spearman: bemutatásuk, példák, R-es számításuk, tesztelés | ||
| Véletlen számok generálása | Véletlen vs pszeudovéletlen
számok. Kongruencia-generátor, Neumann
módszer,
speciális eloszlások (Box-Müller). A módszerek bemutatása és tesztelése |
A dolgozat az elhangzott elõadások anyagából lesz (ne felejtsék el az oktatói előadásokat is átnézni, ezek a lap alján vannak)
Pröhle
Tamás és Zempléni
András: Statistical
Problem Solving in R
További elõadások:
R program az extrém-érték modellezéshez