Szkoła Główna Handlowa w Warszawie - Centralny System UwierzytelnianiaNie jesteś zalogowany | zaloguj się
katalog przedmiotów - pomoc

Statystyczne reguły decyzyjne

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 223490-D Kod Erasmus / ISCED: 11.2 / (0542) Statystyka
Nazwa przedmiotu: Statystyczne reguły decyzyjne
Jednostka: Szkoła Główna Handlowa w Warszawie
Grupy: Przedmioty kierunkowe do wyboru SMMD-MIS
Przedmioty obowiązkowe na programie SMMD-ADA
Punkty ECTS i inne: 6.00 (zmienne w czasie)
zobacz reguły punktacji
Język prowadzenia: polski
Skrócony opis:

Zapoznanie studentów z metodami generowania modeli prognostycznych na podstawie analizy danych o dużych wolumenach oraz ich wykorzystaniem do wspomagania podejmowania decyzji. Praktyczne aspekty budowy modeli: gromadzenie i transformacja danych, szacowanie parametrów modelu, prognozowanie i rekomendacja decyzji na podstawie oszacowanego modelu z wykorzystaniem języka Julia i R. Omówienie metod oceny jakości modeli prognostycznych.

Pełny opis:

1. Przedstawić pojęcia, rozumowania i wyniki związane z generowaniem złożonych modeli prognostycznych na podstawie danych o wielkich wolumenach oraz wykorzystaniem tych modeli do wspomagania podejmowania decyzji zarządczych.

2. Zapoznać z algorytmami komputerowymi stosowanymi przy generowaniu modeli prognostycznych oraz ich implementacją w językach Julia i R.

3. Zbudować umiejętność budowy, interpretacji, weryfikacji i selekcji modeli prognostycznych oraz ich wykorzystania do wspomagania

podejmowania decyzji.

4. Nauczyć jak identyfikować w praktyce gospodarczej sytuacje decyzyjne, w których zasadne jest zastosowanie modeli prognostycznych oraz prawidłowo projektować proces gromadzenia i analizy danych.

Literatura:

Literatura podstawowa:

J. Gareth, D. Witten, T. Hastie, R. Tibshirani, An Introduction to Statistical Learning with Applications in R, 2013; B. Kamiński: The Julia Express, http://bogumilkaminski.pl/files/julia_express.pdf; B. Kamiński: Julia DataFrames Tutorial, https://github.com/bkamins/Julia-DataFrames-Tutorial

Literatura uzupełniająca:

T. Hastie, R. Tibshirani, J. Friedman, The Elements of Statistical Learning, 2013; Bogumił Kamiński, Przemysław Szufel: Julia 1.0 Programming Cookbook, https://www.packtpub.com/application-development/julia-10-programming-cookbook

Efekty uczenia się:

Wiedza:

przedstawić zastosowania modelowania predykcyjnego do podejmowania decyzji w praktyce gospodarczej; omówić proces budowy i wykorzystania modeli predykcyjnych do wspomagania podejmowania decyzji zarządczych;

wymienić przyczyny i skutki efektu przeuczenia modeli prognostycznych; omówić wady i zalety różnych technik selekcji stopnia regularyzacji modelu analitycznego;

wymienić miary i metody wizualizacji jakości klasyfikatorów binarnych i modeli regresyjnych; omówić wady i zalety klasycznych modeli predykcyjnych (regresja logistyczna, regresja grzbietowa i LASSO, wygładzanych funkcji sklejanych, estymatorów jądrowych, drzew klasyfikacyjnych i regresyjnych, sieci neuronowych).

Umiejętności:

samodzielnie konstruować modele prognostyczne, weryfikować ich jakość oraz tworzyć na podstawie nich prognozy; zainstalować i obsługiwać oprogramowanie Julia;

zaimplementować w języku Julia procesy: transformacji danych, oszacowania parametrów modeli analitycznych, prognozowania i podejmowania decyzji na podstawie oszacowanych modeli, eksportu wyników analiz

zaplanować proces gromadzenia danych, budowy modelu i rekomendacji decyzji w zastosowaniach modelowania prognostycznego.

Kompetencje społeczne:

Komunikowanie wyników przeprowadzonych analiz danych specjalistom jak i decydentom.

Posiadanie zdolności samodzielnego uczenia się i aktualizowania wiedzy w zakresie metod drążenia danych.

Metody i kryteria oceniania:

ocena z ćwiczeń: 50.00%

kolokwium: 50.00%

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2019/20" (zakończony)

Okres: 2019-10-01 - 2020-02-21
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć: Laboratorium, 15 godzin więcej informacji
Wykład, 45 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: (brak danych)
Prowadzący grup: Bogumił Kamiński
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Egzamin
Laboratorium - Zaliczenie
Wykład - Egzamin

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2019/20" (zakończony)

Okres: 2020-02-22 - 2020-09-30
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć: Laboratorium, 15 godzin więcej informacji
Wykład, 45 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: (brak danych)
Prowadzący grup: (brak danych)
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Egzamin
Laboratorium - Zaliczenie
Wykład - Egzamin

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2020/21" (zakończony)

Okres: 2020-10-01 - 2021-02-19
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć: Laboratorium, 15 godzin więcej informacji
Wykład, 45 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: (brak danych)
Prowadzący grup: Bogumił Kamiński, Daniel Kaszyński, Michał Kot, Łukasz Kraiński
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Egzamin
Laboratorium - Zaliczenie
Wykład - Egzamin

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2020/21" (zakończony)

Okres: 2021-02-20 - 2021-09-30
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć: Laboratorium, 15 godzin więcej informacji
Wykład, 45 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: (brak danych)
Prowadzący grup: (brak danych)
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Egzamin
Laboratorium - Zaliczenie
Wykład - Egzamin

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2021/22" (w trakcie)

Okres: 2021-10-01 - 2022-02-18
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć: Laboratorium, 15 godzin więcej informacji
Wykład, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: (brak danych)
Prowadzący grup: Bogumił Kamiński, Daniel Kaszyński, Łukasz Kraiński
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Egzamin
Laboratorium - Zaliczenie
Wykład - Egzamin

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2021/22" (jeszcze nie rozpoczęty)

Okres: 2022-02-19 - 2022-09-30
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć: Laboratorium, 15 godzin więcej informacji
Wykład, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: (brak danych)
Prowadzący grup: (brak danych)
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Egzamin
Laboratorium - Zaliczenie
Wykład - Egzamin
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Szkoła Główna Handlowa w Warszawie.