• Sem patřím
  • Centrum sportovních aktivit VUT v Brně
  • Výzkumná centra
  • Zvut.cz

  • Pravděpodobně máte vypnutý JavaScript. Některé funkce portálu nebudou funkční.

Detail předmětu

Stochastické procesy

Kód předmětu: FSI-SSP
Akademický rok: 2016/2017
Typ předmětu: povinný
Typ studia: magisterský navazující (druhý cyklus)
Ročník: 1
Semestr: letní
Počet kreditů:
Výsledky učení předmětu:
Předmět umožňuje studentům získat základní znalosti o modelovani stochastických procesů (dekompoziční model, ARMA) a způsobech výpočtu odhadu jejich nejrůznějších charakteristik s cílem popsat mechanismus chování procesu na základě pozorování jeho časové řady. Student tak zvládne základní metody pro vyhodnocování reálných dat.
Způsob realizace výuky:
90 % kontaktní výuka, 10 % distančně
Prerekvizity:
Základy diferenciálního a integrálního počtu, teorie pravděpodobnosti a matematické statistiky.
Korekvizity:
Není specifikováno.
Doporučené volitelné složky programu:
Není specifikováno.
Obsah předmětu (anotace):
Předmět obsahuje úvod do teorie náhodných procesů: typy a základní vlastnosti, kovarianční funkce, spektrální hustota, stacionarita, příklady typických procesù, časové řady a jejich vyhodnocení, parametrické a neparametrické metody, identifikace period, ARMA procesy. Aplikace metod pro vypracování projektu vyhodnocení a predikci časových řad s podporou výpočetního prostředí MATLAB.
Doporučená nebo povinná literatura:
Cipra, Tomáš. Analýza časových řad s aplikacemi v ekonomii. 1. vyd. Praha : SNTL - Nakladatelství technické literatury, 1986. 246 s.
Brockwell, P.J. - Davis, R.A. Time series: Theory and Methods. 2-nd edition 1991. Hardcover : Corr. 6th printing, 1998. Springer Series in Statistics. ISBN 0-387-97429-6.
Hamilton, J.D. Time series analysis. Princeton University Press, 1994. xiv, 799 s. ISBN 0-691-04289-6.
Anděl, Jiří. Statistická analýza časových řad. Praha : SNTL, 1976.
Ljung, L. System Identification-Theory For the User. 2nd ed. PTR Prentice Hall : Upper Saddle River, 1999.
Brockwell, P.J. - Davis, R.A. Introduction to time series and forecasting. 2nd ed. New York : Springer, 2002. xiv, 434 s. ISBN 0-387-95351-5.
Plánované vzdělávací činnosti a výukové metody:
Předmět je vyučován formou přednášek, které mají charakter výkladu základních principů a teorie dané disciplíny. Cvičení je zaměřeno na praktické zvládnutí látky probrané na přednáškách.
Způsob a kritéria hodnocení:
Podmínky udělení zkoušky: aktivní účast ve cvičení, prokázání základních dovedností pro praktickou analýzu dat na PC, klasifikace je výsledkem hodnocení ústní zkoušky a samostatného projektu analýzy dat.
Jazyk výuky:
čeština
Pracovní stáže:
Není specifikováno.
Osnovy výuky:
Není specifikováno.
Cíl:
Cílem předmětu je seznámit studenty se základy teorie stochastických procesů a s používanými modely pro analýzu časových řad i algoritmy odhadu jejich parametrů. Ve cvičení se studenti učí na simulovaných nebo reálných datech prakticky aplikovat teoretické postupy formou projektu pomocí software MATLAB. Výsledkem je projekt vyhodnocení a predikce reálných časových řad.
Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění a formy nahrazování zameškané výuky:
Cvičení je kontrolované a o náhradě zameškané výuky rozhoduje učitel cvičení.

Typ (způsob) výuky:
Přednáška: 26 hod., nepovinná
Vyučující / Lektor: doc. RNDr. Vítězslav Veselý, CSc.
Osnova: 1. Stochastický proces, typy, trajektorie, příklady.
2. Konzistentní systém distribučních funkcí, striktní a slabá stacionarita.
3. Momentové charakteristiky: střední hodnota a autokorelačni funkce.
4. Spektrální hustota (vlastosti).
5. Dekompoziční model (aditivní, multiplikativní), stabilizace rozptylu.
6. Identifikace periodických komponent: periodogram, testy periodicity.
7. Metody separace periodických komponent.
8. Metody odhadu trendu: polynomiální regrese, linearní filtry, splajny.
9. Testy náhodnosti.
10.Nejlepší lineární predikce, Yuleův-Walkerův systém rovnic, chyba predikce.
11.Parciální autokorelační funkce, Durbinův-Levinsonův a inovanční algoritmus.
12.Linearní systémy a konvoluce, kauzalita, stabilita, odezva.
13.ARMA procesy a jejich speciální případy (AR a MA proces).
Cvičení s poč. podporou: 13 hod., povinná
Vyučující / Lektor: doc. RNDr. Vítězslav Veselý, CSc.
Osnova: 1. Načítání, ukládání a vizualizace dat, momentové charakteristiky stochastického procesu.
2. Simulace řad s charekteristickými průběhy autokorelační funkce: bílý šum, barevný šum s korelacemi jen na vzdálenost 1, s lineárním trendem a peridickou komponentou.
3. Detekce heteroskedasticity. Transformace stabilizující rozptyl (mocninná, Box-Coxova).
4. Identifikace periodických komponent časové řady, periodogram, testy.
5. Užití lineárního regresního modelu při dekompozici časové řady.
6. Odhad stupně polynomu pro trend a separace periodické složky.
7. Odstranění šumu pomocí lineární filtrace (metoda klouzavých vážených průměrů): návrh optimálních filtrů zachovávajících polynomy do zadaného stupně, Spencerovy 15-ti bodové váhy.
8. Filtrace metodou postupné polynomiální regrese.
9. Filtrace pomocí metody exponenciálního vyrovnávání.
10.Testy náhodnosti.
11.Simulace, identifikace a odhad parametrů modelu ARMA.
12.Testování významnosti (parciálních) korelací.
13.Konzultace k projektům studentů.

Zařazení předmětu ve studijních programech

25.04.2017 08:45:44
php 0.14s, sql 0.08s
shreck1, cdbx3