Multivariate Statistical Methods for Security Threats Analysis
MSM-4-PP
| Subject | Multivariate Statistical Methods for Security Threats Analysis (MSM) |
| Guarantee |
doc. RNDr. Marek Sedlačík, Ph.D. |
| Department | Katedra kvantitativních metod |
| Specialization | NO |
| Profiling subject | NO |
| Theory profiling subject | NO |
| Final exam | NO |
| Multi semestral subject | NO |
| Subject is guaranted by other school | NO |
| Optionality | Povinně volitelný |
| Clasification | Zkouška |
| Credits | 10 |
| Recommended year/semester | 2/3 nebo 2/4 |
| Number of weeks | 14 |
| Celkem (h) | Př. | Cv. | Lab. | Sem. | Kurzy | Praxe | Stáže | Soustř. | Exkurze | Terén | SP | Konzultace | PV | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Data sets, overview of multivariate statistical methods | 4 | 4 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| Discriminant analysis methods for identification of risk objects | 2 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| Factor analysis and identification of latent risk factors | 4 | 4 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| Cluster analysis, determination of clusters of risk objects | 2 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| Classification and regression trees | 4 | 4 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| Classification of objects using generalized linear models and ROC curve | 2 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| Introduction to statistical software and application of these methods on real data from the field of defense and security | 2 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
Povinná:
Johnson, R. A., Wichern, D. V. Applied Multivariate Statistical Analysis. 6th Edition, Pearson Education Limited, 2013. ISBN 978-1292024943.
Ma, X. Using Classification and Regression Trees: A Practical Primer. IAP, 2018. ISBN 978-1-64113-238-1.
Meloun, M., Militký, J. Hill, M. Statistická analýza vícerozměrných dat v příkladech, Academia Praha, 2012. ISBN 978-80-200-2071-0.
Doporučená:
Cichosz, P. Data Mining Algorithms: Explained Using R. John Wiley & Sons, 2015. ISBN 978-1118332580.
Neubauer, J., Odehnal, J., Sedlačík, M., Holcner, V., Foltin, P., Michálek, J. Modelování a simulace procesů v oblasti ekonomiky bezpečnosti a obrany. Praha: Grada Publishing, a.s., 2013, ISBN 978-80-247-3454-5.
Sheppard, C. Tree-based Machine Learning Algorithms: Decision Trees, Random Forests, and Boosting. CreateSpace Independent Publishing Platform, 2017. ISBN 978-1975860974.
Johnson, R. A., Wichern, D. V. Applied Multivariate Statistical Analysis. 6th Edition, Pearson Education Limited, 2013. ISBN 978-1292024943.
Ma, X. Using Classification and Regression Trees: A Practical Primer. IAP, 2018. ISBN 978-1-64113-238-1.
Meloun, M., Militký, J. Hill, M. Statistická analýza vícerozměrných dat v příkladech, Academia Praha, 2012. ISBN 978-80-200-2071-0.
Doporučená:
Cichosz, P. Data Mining Algorithms: Explained Using R. John Wiley & Sons, 2015. ISBN 978-1118332580.
Neubauer, J., Odehnal, J., Sedlačík, M., Holcner, V., Foltin, P., Michálek, J. Modelování a simulace procesů v oblasti ekonomiky bezpečnosti a obrany. Praha: Grada Publishing, a.s., 2013, ISBN 978-80-247-3454-5.
Sheppard, C. Tree-based Machine Learning Algorithms: Decision Trees, Random Forests, and Boosting. CreateSpace Independent Publishing Platform, 2017. ISBN 978-1975860974.
Zkouška je ústní, součástí zkoušky je obhajoba seminární práce. Seminární práce bude zpracována v rozsahu 20–25 normostran. Téma seminární práce bude vytvořeno na základě vazby předmětu k tématu disertační práce. Vždy bude předem schváleno garantem předmětu. Seminární práce bude zpracována ve struktuře závěrečné práce (úvod, teoretická část, cíl, použité metody, praktická část, závěr). Při zpracování seminární práce bude provedena literární rešerše z národních a mezinárodních zdrojů. Praktická část bude založena na využití studovaných mnohorozměrných statistických metod.