Zaawansowane metody analiz statystycznych –studia magisterskie
Nr przedmiotu: 234050-0131
Zespół realizujący przedmiot: dr Wioletta Grzenda, dr Karol Przanowski, dr Iga Sikorska,
Zakład Analizy Historii Zdarzeń i Analiz Wielopoziomowych
http://www.sgh.waw.pl/zaklady/zahziaw/
Harmonogram zajęć w semestrze letnim roku akademickiego 2014/2015
Zajęcia odbywają się:
Grupa 1 - piątki w godz. 17.10-20.40 – sala 5d
Nr
Data
1
20.02
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
27.02
06.03
13.03
20.03
27.03
10.04
17.04
24.04
08.05
15.05
22.05
29.05
05.06
Tematyka
Podstawy teoretyczne metod Bayesowskich. Metody Monte Carlo, rozkłady stacjonarne.
Metody symulacji
Przykłady estymacji Bayesowskiej wybranych modeli część I.
Przykłady estymacji Bayesowskiej wybranych modeli część II
Przykłady estymacji Bayesowskiej wybranych modeli część III . Prezentacja projektów – cz.I
Prezentacja projektów. Test – 1 godzina
Analiza zmiennych ukrytych w ujęciu poprzecznym
Przykłady estymacji z wykorzystaniem analizy zmiennych ukrytych w ujęciu poprzecznym
Analiza zmiennych ukrytych w ujęciu wzdłużnym
Przykłady estymacji z wykorzystaniem analizy zmiennych ukrytych w ujęciu wzdłużnym
Zarządzanie jakością danych
Prezentacja projektów. Test – 1 godzina
Ocena jakości danych
Tworzenie procesów czyszczących dane. Procesy deduplikacji i integracji danych ..
Prezentacja projektów. Test – 1 godzina
Literatura
Frątczak E. (red.), Zaawansowane metody analiz statystycznych. Teoria – przykłady zastosowań,
Oficyna wydawnicza SGH, 2013 lub 2012
W. Grzenda. Wstęp do statystyki bayesowskiej. Oficyna Wydawnicza SGH, 2012.
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.
13.
14.
15.
16.
Bernardo J. M., Smith A. F. M. Bayesian Theory. Wiley Series in Probability and Statistics, 2004.
Biemer P. P., Lyberg L. E., Introduction to Survey Quality, Wiley, New York, 2003.
Bolstad W. M., Introduction to Bayesian statistics. A John Wiley & Sons, 2007.
Chung, H., Lanza, S. T., & Loken, E., Latent transition analysis: Inference and estimation. Statistics in Medicine, 27, s.
1834-1854, 2008.
Cleveland, M. J., Collins, L. M., Lanza, S. T., Greenberg, M. T., Feinberg, M. E., Does individual risk moderate the
effect of contextual-level protective factors? A latent class analysis of substance use. Journal of Prevention and
Intervention in the Community, 38(3), s. 213-228, 2010.
Collins, L. M., & Lanza, S. T., Latent class and latent transition analysis: With applications in the social, behavioral,
and health sciences. New York: Wiley, 2010.
D. B. Rubin (1987) Multiple Imputation for Nonresponse in Surveys (John Wiley & Sons: Hoboken).
Gamerman D., Lopes H. F. Markov Chain Monte Carlo. Stochastic Simulation for Bayesian Inference. Second edition.
Chapman & Hall (CRC Press), 2006.
Gelman A., Carlin J. B., Stern H. S., Rubin D. B., Bayesian data analysis. Chapman & Hall (CRC Press), 2000.
Hagenaars J. A., McCutcheon A. L. Applied Latent Class Analysis. Cambridge University Press, 2009.
J. A. Little, D. Rubin (2002) Statistical Analysis with Missing Data (John Wiley & Sons: Hoboken).
J. L. Schafer (1997) Analysis of Multivariate Incomplete Data (Chapman & Hall: London).
Lanza, S. T., Patrick, M. E., & Maggs, J. L., Latent transition analysis: Benefits of a latent variable approach to modeling
transitions in substance use.Journal of Drug Issues, 40(1), s. 93-120, 2010.
Lyberg L., Biemer P., Collins M., De Leeuw E., Dippo C., Schwarz N. and Trewin D. (eds), Survey Measurement and
Process Quality, Wiley, New York, 1997.
Lynch S. M., Introduction to applied Bayesian statistics and estimation for social scientists. Springer, 2007.
Richard Y. Wang R. Y., Pierce E. M., Stuart E. Madnick S. E., and Fisher C. W., Information Quality, Armonk, NY:
M.E. Sharpe, 2005
1
17. Robert Ch. P., Casella G. Monte Carlo Statistical Methods. Second Edition. Springer Texts in Statistics, 2004.
18. SAS Institute Inc., SAS/STAT SAS Online Doc, SAS Institute Inc.
Zaliczenie:
3 projekty po 24 pkt=72 pkt (IS, WG, KP)
+3 testy po 16 pkt= 48 pkt
Razem 120 pkt, zalicza 60% punktów
2