Opis predmeta
- grafične ponazoritne multivariatnih podatkov
- multipla regresija
- metode razvrščanja v skupine
- metoda glavnih komponent
- faktorska analiza
- linearni strukturni modeli
- druge metode glede na razpoložjiv čase:
- večrazmernostno lestvičenje
- korespondenčna analiza
- kanonična korelacijska analiza
- diskriminantna analiza
- pregled drugih metod
Predmet učimo na programih
Cilji in kompetence
Namen predmeta je nadgraditi znanja iz statistike z metodami multivariatne analize. Pri predmetu se bodo študentje seznanili s standardnimi metodami multivariatne analize, ki se običajno uporabljajo za zahtevnejše analize podatkov. Usposobili se bodo za samostojno uporabo metod multivariatne analize in programskih orodij za take analize.
Metode poučevanja in učenja
Predavanja, individualne naloge.
Predvideni študijski rezultati
Znanje in razumevanje: Poznavanje metod multivariatne analize, zmožnost njihove rabe in ovrednotenja njihovih rezultatov. Uporaba: Uporaba pri zahtevnejših statističnih analizah podatkov. Refleksija: Spoznavanje in razumevanje povezanosti med teorijo in empirijo pri reševanju konkretnih raziskovalnih problemov, postavljenih v različnih znanstvenih disciplinah.
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.
Bodi na tekočem
Univerza v Ljubljani, Fakulteta za elektrotehniko, Tržaška cesta 25, 1000 Ljubljana