5 kredit, 20 kontakt óra + 6 óra önálló tanulás + 10 óra feladatmegoldás
Tárgyfelelős: Dr. Reiczigel Jenő
Bevezetés a számítógépes szimuláció statisztikai kutatásban leggyakrabban alkalmazott módszereibe, különös tekintettel a resampling (jackknife, bootstrap, cross-validation) eljárásokra.
Tematika:
Monte Carlo szimuláció, ismétlésszám és pontosság. Null-eloszlás és erő szimulációja. Filozófiai kitérő: mi a modell, mi a mintatér, mik a “szóba jöhető” minták. Kondicionálás. Szimuláció az empirikus eloszlásból. A bootstrap általános elve. Torzítás és standard hiba becslése. Bootstrap p-értékek. Modellek és a bootstrap. Jackknife, delete-d jackknife. Subsampling. Randomizációs vagy permutációs tesztek. Keresztvalidáció.
Kötelező irodalom:
Efron B, Tibshirani R, An introduction to the bootstrap, Chapman & Hall, 1993.
Ajánlott irodalom:
Davison AC, Hinkley DV, Bootstrap Methods and Their Application, Cambridge Univ. Press, 1997.
Lunneborg CE, Data Analysis by Resampling: Concepts and Applications, Duxbury, 2000.
Számonkérés:
Írásbeli vizsga a Moodle rendszerben, feleletválasztós és nyitott (esszé) kérdésekkel, valamint egy gyakorlati, R-ben megoldandó nagyobb feladat.