Daudzdimensiju statistiskā analīze (SL_119)
Īsumā par studiju kursu
Rezultāti
1.Studējošais:
• ir ieguvis padziļinātas zināšanas par teorētiskajiem varbūtības jēdzieniem, kas saistīti ar daudzdimensiju analīzi;
• ilustrē vizualizācijas paņēmienus, aprakstot daudzdimensiju datus;
• novērtē svarīgākās daudzdimensiju metodes, piemēram, galveno komponentu analīzi, faktoranalīzi, klasteranalīzi un diskriminantu analīzi.
1.• „R” programmā ievieš atbilstošas daudzdimensiju datu vizualizācijas;
• prot patstāvīgi izmantot daudzdimensiju datu analīzes metodes „R” programmā, lai veiktu pētniecisku darbību, vai augsti kvalificētas profesionālas funkcijas.
1.• Prot salīdzināt un izprast dažādu daudzdimensiju datu analīzes metožu mērķus un izvēlēties piemērotāko datu kopas analīzei;
• Spēj izvirzīt hipotēzes un pieņemt uz analīzi balstītus lēmumus, kas saistīti ar daudzdimensiju datiem.
Plānojums
| Studiju programma | Studiju semestris | Programmas līmenis | Studiju kursa kategorija | Docētāji | Grafiks |
|---|---|---|---|---|---|
| Biostatistika | 3 | 2. cikla (Maģistra) | Obligāts | Māris Munkevics |
