Opis predmeta
- Grafične predstavitve multivariatnih podatkov
- Razvrščanje v skupine
- Metoda glavnih komponent
- Faktorska analiza
- Linearni strukturni modeli
- Druge multivariatne metode
Predmet učimo na programih
Cilji in kompetence
Cilj predmeta je seznaniti študente s sodobnimi metodami multivariatne analize, z njihovo uporabo za analizo konkretnih podatkov in z ustrezno interpretacijo dobljenih rezultatov. Seznaniti s sodobnimi računalniškimi programi za multivariatno analizo podatkov.
Metode poučevanja in učenja
Predavanja, vaje, domače naloge, konzultacije
Del pedagoškega procesa bo izveden s pomočjo IKT tehnologij in možnosti, ki jih ponujajo.
Predvideni študijski rezultati
Znanje in razumevanje:
- Razumevanje osnovnih metod multivariatne analize, tudi grafičnih prikazov multivariatnih podatkov in eksplorativne multivariatne analize. Razumevanje teorije na podlagi primerov uporabe.
- Uporaba multivariatne analize sega na večino področij naravoslovnih znanosti in na številna družboslovna področja. Znanja iz predmeta Multivariatna analiza so potrebna za večino drugih predmetov v programu.
- Sposobnost abstraktnega razmišljanja.
- Spretnost uporabe domače in tuje literature.
Temeljni viri in literatura
- Tabachnick B.G. in Fidell L.S.: Using Multivariate Statistics. Pearson/Allyn & Bacon., Boston. 2007 (Peta izdaja)
- Kaplan D.: Structural Equation Modeling, Foundations and Extensions. Sage, Thousand Oaks, London, New Delhi, 2000.
- Johnson R.A. in Wichern D.W.: Applied Multivariate Statistical Analysis, 6th international edition. Pearson Education International, Upper Saddle Rive, 2007.
- Härdle W., Simar L.: Applied multivariate statistical analysis, 2nd ed. Springer, Berlin, Heidelberg, New York, 2007.
- Ferligoj A.: Razvrščanje v skupine. Metodološki zvezki, 4, FSPN, Ljubljana, 1989.
- Omladič V.: Uporaba linearne algebre v statistiki. Metodološki zvezki, 13, FDV, Ljubljana, 1997.
Bodi na tekočem
Univerza v Ljubljani, Fakulteta za elektrotehniko, Tržaška cesta 25, 1000 Ljubljana