Sylabus
1. Úvod - potřeba analyzovat rozsáhlé datové soubory - příklady problémů vedoucích k použití vícerozměrných metod: klasifikace, regionalizace,redukce objemu dat, odstranění lineární závislosti, ...
2. Násobná lineární regrese - základní pojmy a definice - metody výběru prediktorů
3. Analýza hlavních složek - definice pojmů - odvození, základní vlastnosti - volba vstupní matice (módy) - volba matice podobnosti - pojem jednoduché struktury, rotace, určen í počtu hlavních složek - interpretace výsledků - Buellovy sekvence map
4. Shluková analýza - základní definice - míry (ne)podobnosti - jednotlivé algoritmy, jejich vlastnosti - fuzzy metody - analýza hlavních složek jako metoda shlukové analýzy
5. Kanonická korelační analýza - základní odvození - interpretace výsledků - vztah mezi násobnou regresí, analýzou hlavních složek a kanonickou korelační analýzou
6. Ukázky řešení konkrétních problémů - určení klimatických oblastí (regionalizace) - dálkové vazby v poli geopot. výšek (módy proměnlivosti, teleconnections) - vč. srovnání s korelační metodou - klasifikace cirkulačních polí - klasifikace vzduchových hmot (počasí) - vazba mezi cirkulací a přízemními klimatickými prvky (teplota, srážky) - statistický downscaling - identifikace a odstranění ?nemeteorologického" signálu - Model Output Statistics
Anotace
Úvod do vícerozměrných statistických metod běžně používaných v meteorologii a klimatologii, s důrazem na jejich praktické aplikace. Výuka probíhá tutorským způsobem a sylabus se aktuálně přizpůsobuje konkrétnímu obsahu předchozího studia a potřebám tématu disertační nebo diplomové práce.
Tento sylabus se u doktoranda zahrnuje do individuálního studijního plánu.