Czech

4

Studenti získají základní znalosti matematické statistiky, kategoriální a korelační analýzy, analýzy rozptylu, regresní analýzy a analýzy časových řad. Po absolvování předmětu budou studenti připraveni prakticky použít tyto metody v navazujících magisterských předmětech a v reálném prostředí.

Not applicable.

Not applicable.

Výuka probíhá formou přednášek, které mají charakter výkladu základních principů, metodologie dané disciplíny a problémů. Cvičení podporují zejména praktické ovládnutí látky vyložené na přednáškách.

ZÁPOČET: Zápočet je udělen na základě:
- účasti na cvičeních,
- vypracování výpočtových úloh.

ZKOUŠKA: Zkouška je písemná.
V její první části řeší student během 80 minut 4 příklady. (Jako pomůcku může použít doporučená skripta.)
Ve druhé části zkoušky student vypracuje během 15 minut odpovědi na 3 teoretické otázky.
Známka, odpovídající součtu (max 100 bodů), sestává:
- z bodů z kontrolních testů, výpočtových úloh a teoretických otázek;
- z výsledků řešených příkladů,
- z odpovědí na teoretické otázky.

Známky a jim odpovídající body:
A (100-90), B (89-83), C (82-76), D (75-69), E (68-60), F (59-0).

Popisná statistika (1. týden)
Výběrové charakteristiky
Empirická distribuční funkce
Zpracování velkých datových souborů
Matematická statistika (2. až 4. týden)
Bodové a intervalové odhady
Testy statistických hypotéz
Analýza dvourozměrných datových souborů (5. až 7. týden)
Korelační analýza
Kategoriální analýza
Analýza rozptylu
Analýza rozptylu kvantitativního znaku
Regresní analýza (8. až 10. týden)
Lineární modely
Linearizovatelné modely
Nelinearizovatelné modely
Analýza časových řad (11. až 13. týden)
Charakteristiky časových řad
Dekompozice časových řad.

Not applicable.

Cílem předmětu je seznámit studenty se základy matematické statistiky, kategoriální a korelační analýzy, analýzy rozptylu, regresní analýzy a analýzy časových řad tak, aby byli schopni tyto znalosti vhodně aplikovat v manažerských, informatických a ekonomických problémech.

Not applicable.

Not applicable.

Not applicable.

KROPÁČ, J. STATISTIKA B. 3. vyd. Brno: Akademické nakladatelství CERM, 2012. 152 s. ISBN 978-80-7204-822-9. (CS)
Studijní materiály vystavené na e-learningu. (EN)
KROPÁČ, J. STATISTIKA. 2. vyd. Brno: Akademické nakladatelství CERM, 2012. 138 s. ISBN 978-80-7204-788-8. (CS)

BUDÍKOVÁ, M., T. LERCH a Š. MIKOLÁŠ. Základní statistické metody. 1. vyd. Brno: Masarykova univerzita v Brně, 2005. ISBN 80-210-3886-1. (CS)
JAMES, G., D. WITTEN, T. HASTIE a R. TIBSHIRANI. An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R. New York: Springer New York, 2014. 426 s. ISBN 978-1-4614-7137-0. (EN)
FIELD, A., J. MILES and Z. FIELD. Discovering Statistics Using R. 1 edition. Los Angeles, Calif.: SAGE Publications Ltd., 2012. ISBN 978-1-4462-0046-9. (EN)

26 hours, compulsory