Zvládnutie teoretických základov opisu náhodných postupností, zvládnutie metód vylúčenia nestacionárnosti a lineárnej regresnej analýzy, metodiky identifikácie parametrov autoregresných modelov a overovanie vlastností predikčných algoritmov v prostredí štandardných návrhových prostriedkov, tvorivé využívanie získaných poznatkov pri implementácii nelineárnych modelov časových radov a kreatívne rozhodovanie sa pri výbere štruktúr analýzy podnikových dát pomocou ekonometrických metód.
Záverečné hodnotenie pozostáva zo zápočtu (40b) a skúšky (60b).
Zápočet pozostáva z dvoch písomiek (2x15b) a zadania (10b). Nutnou podmienkou je získanie nad polovičný počet bodov z každej časti.
Každá zápočtová písomka minimálne 7.5b!
Zadanie je skupinové (v skupine 2 študenti) za 10 bodov. Popis nájdete TU!.
Elektronickú verzia dokumentu sa odovzdáva do pripraveného Assigmments v MS Teams - možnosť získať maximálne 10 bodov, minimálne 6 bodov!
Komunikácia ohľadom cvičení, prednášok, zápočtov či odovzdávanie zadaní prebieha v MS Teams - Ekonometria 2023/2024. Na cvičeniach budeme využívať programovací jazyk R v pripravenom CHI DataLabe.
| Týždeň | Popis | Odkazy/poznámky |
|---|---|---|
| 1. | Úvod | |
| 2. | Základné štatistiky | stiahnuť PDF |
| 3. | Časové rády | stiahnuť PDF |
| 4. | Lineárna regresia | stiahnuť PDF |
| 5. | Predikcia časových radov | stiahnuť PDF |
| 6. | Štátny sviatok | |
| 7. | 1. písomka (1-3) 15 bodov | |
| 8. | Almonovej model, Koyckov model | stiahnuť PDF |
| 9. | Bayesov klasifikator | stiahnuť PDF |
| 10. | 2. písomka (6-8) 15 bodov | |
| 11. | Opravné písomky (1.zápočet) | |
| 12. | Prezentácia zadaní | |
| 13. | Opravné písomky (2.zápočet) |
CHI Data Lab TU!
Software RStudio TU!
Skúšobné dáta CBE k cvičeniu 2 TU!
Skúšobné dáta MAINE k cvičeniu 2 TU!