Course detail
Statistics
FP-statPAAcad. year: 2020/2021
Pro používání statistických dat je nezbytné pochopení vyjadřovacích prostředků statistiky. Bez zvládnutí principů zkoumání závislostí a měření ukazatelů nelze správně navrhovat ani používat výsledky statistických šetření. V předmětu studenti získají základní znalosti z náhodných veličin, matematické statistiky, regresní analýzy a časových řad a budou schopni je aplikovat v ekonomických problémech. Po absolvování předmětu budou připraveni pro studium ekonomických předmětů, uvažujících náhodu. Důraz je kladen na pochopení možností těchto metod a na interpretaci výsledků.
Language of instruction
Number of ECTS credits
Mode of study
Guarantor
Department
Learning outcomes of the course unit
Prerequisites
Co-requisites
Planned learning activities and teaching methods
Assesment methods and criteria linked to learning outcomes
- participation on courses
EXAM: The exam has a written form.
The mark, which corresponds to the total sum of points achieved (max 100 points), consists of:
- points achieved in control tests
- points achieved in exam
- oral part.
The grades and corresponding points:
A (100-90), B (89-83), C (82-76), D (75-69), E (68-60), F (59-0).
Course curriculum
Discrete random variables.
Continuous random variables.
Processing data samples.
Tests of statistical hypotheses.
Composite and aggregate index numbers.
Regression analysis.
Time series.
Work placements
Aims
Specification of controlled education, way of implementation and compensation for absences
Recommended optional programme components
Prerequisites and corequisites
- compulsory prerequisite
Mathematics 1 - compulsory prerequisite
Mathematics 2
Basic literature
SKALSKÁ, H. Aplikovaná statistika. Hradec Králové: Gaudeamus, 2013, 233 s. ISBN 978-80-7435-320-8. (CS)
Recommended reading
HEBÁK, P. Statistické myšlení a nástroje analýzy dat. 2. vydání. Praha: Informatorium, 2015, 877 s. ISBN 978-80-7333-118-4. (CS)
LITSCHMANNOVÁ, M. Úvod do statistiky, elektronická skripta a doplňkové interaktivní materiály, 2012. (CS)
Type of course unit
Lecture
Teacher / Lecturer
Syllabus
Classical definition of probability.
Conditioned probability.
Formula of total probability.
Random variables.
Random events.
Discrete random variables.
Continuous random variables.
Processing data samples.
Tests of statistical hypotheses.
Composite and aggregate index numbers.
Regression analysis.
Time series.
Guided consultation in combined form of studies
Teacher / Lecturer
Exercise
Teacher / Lecturer
Syllabus