Opis predmeta
- Programiranje v programskem okolju R in priprava ponovljivih poročil.
- Vzorčenje, vzorčna porazdelitev in generiranje statističnega vzorca.
- Simulacije Monte Carlo.
- Preverjanje metod ocenjevanja parametrov s simulacijami.
- Preizkušanje domnev, računanje velikosti in moči testa s simulacijami.
- Samovzorčenje in ponovno vzorčenje.
Predmet učimo na programih
Cilji in kompetence
Predmet nadgrajuje poznavanje temeljnih statističnih pojmov in njihovega ozadja s tem, da preverja njihovo veljavnost s pomočjo računalniških zmogljivosti. Študenta dobro spozna s ključnimi metodami statističnih simulacij in modeliranja. Usposobi ga za samostojno uporabo programskega orodja R. Med delom ga seznani tudi z metodami za pripravo ponovljivih poročil.
Metode poučevanja in učenja
Predavanja, praktično delo z računalniki, projektno delo, individualne naloge.
Predvideni študijski rezultati
Znanje in razumevanje:
– programiranje v R,
– uporaba sistema markdown,
– poznavanje in uporaba sodobnih računalniških orodij za preverjanje statističnih konceptov, metod in modelov.
Temeljni viri in literatura
Knjige/ Books
- Rice, J.A. (2007) Mathematical Statistics and Data Analysis. 3rd ed., Duxbury Press.
Spletni viri/ Web sources:
- https://r4ds.had.co.nz/ (spletna knjiga: R for Data Science (G. Grolemund, H. Wickham))
- http://www.cookbook-r.com/ (spletna knjiga: Cookbook for R)
- https://bookdown.org/yihui/rmarkdown/ (spletna knjiga: RMarkdown: The Definitive Guide (Yihui Xie, J. J. Allaire, G. Grolemund))
Razpoložljiva literatura se letno spreminja in posodablja. Primerni viri so zbrani na spletni strani www.r-project.org, zato se bodo aktualni viri letno spreminjali.
Bodi na tekočem
Univerza v Ljubljani, Fakulteta za elektrotehniko, Tržaška cesta 25, 1000 Ljubljana