Czech

3

Po absolvování předmětu bude student schopen samostatně matematicky formulovat a řešit problémy vyplývající z manažerské praxe. Kromě samostatného zpracování jednoduchých statistických dat bude schopen také spolupracovat na řešení složitějších statistických problémů, optimalizačních a predikčních úloh.
Dále bude schopen využívat speciálních doplňků prostředku Microsoft Excel a zpracovat data dat do bakalářské práce.

Not applicable.

Not applicable.

Předmět je vyučován formou cvičení, v rámci kterých jsou vysvětleny základní principů a nezbytná teorie a je zaměřeno především na praktické zvládnutí látky probrané a řešení ilustrativních příkladů.

Zpracování seminární práce.
Absolvování kontrolní písemné práce s více než 50% bodovým ziskem.

1) Matice a jejich aplikace: Matice, operace s maticemi, úpravy matice; Ukázkové úlohy: analýza dopravní sítě, input-output modely, úlohy o produkci, zásobách atp.;
2) Determinanty, inverzní matice a jejich aplikace: Definice determinantu, způsob výpočtu, rozvoj determinantu; Definice inverzní matice , způsob výpočtu; Ukázkové úlohy: – rozhodování spotřebitele, rozhodování výrobce;
3) Soustavy lineárních rovnic a jejich uplatnění v praxi: Přímé metody (Gaussova eliminační metoda), Iterační metody (Jacobiho metoda); Ukázkové úlohy: úlohy vedoucí na stanovení rovnovážného stavu;
4) Diferenciální počet funkce jedné proměnné v aplikacích: Uplatnění diferenciálního počtu funkce jedné proměnné (derivace, diferenciál) v ekonomii (mezní veličiny, elasticita funkce); Ukázkové úlohy:: analýza funkce příjmu, nákladů a zisku;
5) Extrémy funkcí více proměnných – vázané extrémy; Lokální extrémy funkcí dvou proměnných, vázané extrémy funkcí dvou proměnných - dosazovací metoda, metoda jakobiánu.
6) Využití diferenciálního počtu funkce více proměnných v optimalizačních úlohách- ukázkové úlohy: nalezení extrému ekonomických funkcí při daných podmínkách a omezeních;
7) Kontrolní test
8) Využití matematických a statistických metod v optimalizačních úlohách: Optimalizační modely – klasifikace optimalizačních modelů, úloha nelineárního programování; Ukázkové úlohy: optimalizace portfolia - odhad rizika a výnosu, Markowitzův model, formulace obecné úlohy nelineárního programování;
10) Vícerozměrná analýza dat: Seznámení s vybranými zdroji ekonomických dat; způsob popisu vícerozměrných dat, využití maticové algebry ve vícerozměrné analýze dat, standardizace, základní charakteristiky vícerozměrných dat, Ukázkové úlohy: analýza ekonomických dat ;
11) Vícerozměrná analýza dat: metoda hlavních komponent, shluková analýza Ukázkové úlohy: analýza ekonomických dat;
12) Analýza ekonomických časových řad: Grafická analýza, úpravy časové řady, základní modely sezónní složky a metody sezónního očišťování.Ukázkové úlohy: analýza časových řad dostupných v databázi ČSÚ
13) Analýza ekonomických časových řad: příklady na zpracování časové řady, včetně odhadu budoucí hodnoty a budoucího vývoje měřené veličiny - analýza časových řad dostupných v databázi ČSÚ

Not applicable.

Cílem předmětu je utřídit a prohloubit již dříve získané znalosti studentů z matematiky a statistiky v rámci bakalářského studia a naučit je vyřešit optimalizační a predikční úlohy vyplývající z manažerského rozhodování tak, aby se vytvořily předpoklady pro aplikaci získaných poznatků v dalších navazujících výukových kurzech.

Účast na cvičeních je kontrolovaná.
Omluvená neúčast studenta na cvičení může být nahrazena náhradními úkoly.

Not applicable.

ZVÁRA, K.; ŠTĚPÁN, J. Pravděpodobnost a matematická statistika. 5. vydání. Praha: Matfyzpress, 2012, 230 s. ISBN 978-80-7378-218-4. (CS)
GROS, I.; DYNTAR, J. Matematické modely pro manažerské rozhodování. 2. aktualiz. vyd. Praha: Vysoká škola chemicko-technologická v Praze, 2015. 303 s. ISBN 978-80-7080-910-5. (CS)

SKALSKÁ, H. Aplikovaná statistika. Hradec Králové: Gaudeamus, 2013, 233 s. ISBN 978-80-7435-320-8. (CS)
KARPÍŠEK, Z. Matematika IV: statistika a pravděpodobnost. 4., přeprac. vyd. Brno: Akademické nakladatelství CERM, 2014, 171 s. ISBN 978-80-214-4858-2. (CS)
HEBÁK, P. Statistické myšlení a nástroje analýzy dat. 2. vydání. Praha: Informatorium, 2015, 877 s. ISBN 978-80-7333-118-4. (CS)

26 hours, compulsory