Wyklad 1
Wprowadzenie do przedmiotu. Badanie mocy testu chi2
slajdy pdf
Wykład 2
Testy permutacyjne. Przykłady dla weryfikacji niezależności, zgodności i równości parametrów rozkładu
slajdy pdf
Wykład 3
Bootstrap nieparametryczny. Bootstrapowa ocena błędu standardowego estymatora. Bootstrapowa ocena obciążenia estymatora. Bootstrapowe predziały ufności. Test oparty o replikacje bootstrapowe.
slajdy pdf
Wykład 4
Generowanie zmiennych normalnych z rozkładów wielowymiarowych (dekompozycje spektralna, SVD, Choleskiego). Generowanie zmiennych z rozkładów wielowymiarowych z użyciem copul (copula - fukajca łącząca).
Metoda jackknife do oceny obciążenia estymatora i błędu standardowego estymatora. Estymatory typu plug-in. Metoda jackknife after bootstrap do oceny błędu standardowego bootstrapowego estymatora błędu. Empityczne siły dźwigni (empirical influence values).
slajdy pdf
Wykład 5
Generowanie zmiennych losowych metodą przyjęć i odrzuceń (ang. Acceptance-Rejection Method) normalnych.
Omówienie bootstrapu parametrycznego, bootstrapu wygładzonego i bootstrapu resztowego.
Studium przypadku dla oceny VaR (Value at Risk, w tym przypadku wysokość rezerwy) w ryzyku operacyjnym.
slajdy pdf
Wykład 6
Generowanie procesów stochastycznych i pól losowych.
Testy rangowe, teoria i przykłady testów dla wybranych parametrów.
slajdy pdf
Wykład 7
Testowanie zbioru hipotez, procedury kontroli FDR, FWER, PFER oraz testowanie hipotez o zadanej strukturze hierarchicznej.
slajdy pdf
Wykład 8
Wizualizacja danych. Po co? Charakterystyka percepcji, hierarchia percepcji.
slajdy pdf
Wykład 9
Pakiet graphics, funkcje graficzne niskiego i wysokiego poziomu.
slajdy pdf
Wykład 10
Pakiet lattice, funkcje graficzne niskiego i wysokiego poziomu.
slajdy pdf
Wykład 11
Pakiet ggplot, funkcje graficzne niskiego i wysokiego poziomu.
slajdy pdf
Wykład 12
Percepcja kolorów, skale chromatyczne, na co uważać dobierając kolory.
Konstrukcja wektorów kolorów w R.
slajdy pdf