Повеќедимензионална статистичка анализа

Повеќедимензионална статистичка анализа

1.

Наслов на наставниот предмет

Повеќедимензионална статистичка анализа

Multivariate statistical analysis

2.

Код

m23_s_053

3.

Студиска програма

Пресметување во облак, Управување во информатички технологии, Биоинформатика, Безбедност, криптографија и кодирање, Едукација со ИКТ, Еко-информатика, Интелигентни системи, Интернет технологии и сајбер безбедност, Компјутерски науки, Статистика и аналитика на податоци, Софтвер за вградливи системи, Софтверско инженерство, Пресметување во облак, Управување во информатички технологии, Биоинформатика, Безбедност, криптографија и кодирање, Статистика и аналитика на податоци, Софтверско инженерство, Data science in computer science and engineering,

4.

Организатор на студиската програма (единица, односно институт, катедра, оддел)

Факултет за информатички науки и компјутерско инженерство

5.

Степен (прв, втор, трет циклус)

Втор циклус

6.

Академска година / семестар

5 / Летен

7. Број на ЕКТС кредити

6.0

8.

Наставник

ворн. проф. д-р Александра Дединец доц. д-р Илинка Иваноска проф. д-р Марија Михова

9.

Предуслови за запишување на предметот

10.

Цели на предметната програма (компетенции):


Студентите да научат да ги користат методите на повеќедимензионална статистичка анализа со обопштување на широко користените еднодимензионални методи. Да ја разберат каваријантната структура во анализа на повеќедимензионални податоци. Да научат да изберат и применат соодветни методи за извлекување, систематизирање и анализа на информациите содржани во повеќедимензионални податоци.

11.

Содржина на предметната програма:


Повеќедимензионална нормална распределба и изведување на заклучоци за векторот на математичкото очекување. Кластер анализа и дискриминантна анализа. Анализа на главни компоненти и факторска анализа. Канонична копрелациона анализа.

12.

Методи на учење:


предавања, и лабораториски вежби, изработка на проектна задача и самостојно учење.

13.

Вкупен расположив фонд на време

6.0 ЕКТС x 30 часа = 180 часа

14.

Распределба на расположивото време

60 + 30 + 60 + 0 + 30 = 180 часа

15.

Форми на наставните активности

15.1.

Предавања- теоретска настава

60 часови

15.2.

Вежби (лабораториски, аудиториски), семинари, тимска работа

30 часови

16.

Други форми на активности

16.1.

Проектни задачи

0 часови

16.2.

Самостојни задачи

60 часови

16.3.

Домашно учење

30 часови

17.

Начин на оценување

17.1.

Тестови

0 бодови

17.2.

Семинарска работа/ проект ( презентација: писмена и усна)

0 бодови

17.3.

Активности и учење

0 бодови

17.4.

Завршен испит

0 бодови

18.

Критериуми за оценување (бодови/ оценка)

до 50 бода

5 (пет) (F)

од 51 до 60 бода

6 (шест) (E)

од 61 до 70 бода

7 (седум) (D)

од 71 до 80 бода

8 (осум) (C)

од 81 до 90 бода

9 (девет) (B)

од 91 до 100 бода

10 (десет) (A)

19.

Услов за потпис и полагање на завршен испит

Минимум од 10% од поените на секој од колоквиумите, изработена проектни задачи

20.

Јазик на кој се изведува наставата

Македонски или англиски

21.

Метод на следење на квалитетот на наставата

Анализа на постигнатите резултати, анонимна анкета на студентите за квалитетот на наствата

22.

Литература

22.1.

Задолжителна литература

Ред.бр.

Автор

Наслов

Издавач

Година

6604

Theodore W. Anderson

An Introduction to Multivariate Statistical Analysis

Wiley

2003

6605

Klaus Backhaus, Bernd Erichson, Sonja Gensler, Rolf Weiber, Thomas Weiber

Multivariate Analysis: An Application-Oriented Introduction

Springer Gabler

2021

6606

Everitt, B. and Dunn, G.

Applied Multivariate Data Analysis

Arnold

2001

22.2.

Дополнителна литература

Ред.бр.

Автор

Наслов

Издавач

Година