Detail předmětu

Analýza empirických datových souborů

FAST-CA07Ak. rok: 2011/2012

Průzkumová analýza jednorozměrných a dvourozměrných dat. Parametrické úlohy o jednom a dvou náhodných výběrech. Neparametrické úlohy. Analýza rozptylu v modelu s jedním a více faktory. Analýza závislostí. Regresní analýza. Využití programů EXCEL a STATISTICA.

Jazyk výuky

čeština

Počet kreditů

4

Zajišťuje ústav

Ústav matematiky a deskriptivní geometrie (MAT)

Výsledky učení předmětu

Znalost základů popisné statistiky jednorozměrných a dvourozměrných souborů. Znalost testování statistických hypotéz a základů analýzy rozptylu, analýzy závislostí a regresní analýzy.

Prerekvizity

Znalosti lineární algebry, diferenciálního a integrálního počtu, základů pravděpodobnosti a matematické statistiky získané v základních kurzech matematiky.

Způsob a kritéria hodnocení

Podmínky pro úspěšné ukončení předmětu stanoví každoročně aktualizovaná vyhláška garanta předmětu.

Osnovy výuky

1.Základní pojmy popisné statistiky. Využití programů EXCEL a STATISTICA.
2.Funkcionální charakteristiky jednorozměrného a dvourozměrného datového souboru.
3.Číselné charakteristiky datového souboru.
4.Číselné charakteristiky datového souboru. Diagnostické grafy.
5.Základní pojmy matematické statistiky. Parametrické úlohy o jednom náhodném výběru.
6.Parametrické úlohy o dvou náhodných výběrech. Porovnávání rozptylů a středních hodnot.
7.Neparametrické testy. Testy náhodnosti.
8.Testy shody. Kolmogorovův-Smirnovův test.
9.Analýza rozptylu v modelu s jedním faktorem.
10.Analýza rozptylu v modelu s více faktory.
11.Analýza závislostí.
12.Regresní analýza.
13.Regresní analýza.
Cvičení navazují na přednášky.

Učební cíle

Seznámit studenty s metodami používanými v popisné statistice, při bodových a intervalových odhadech a testování statistických hypotéz. Naučit je provádět a používat regresní analýzu, rozpoznat závislost složek náhodného vektoru. Dále by studenti měli být schopni pomocí analýzy rozptylu rozvrhovat experimenty.

Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění a formy nahrazování zameškané výuky

Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění stanoví každoročně aktualizovaná vyhláška garanta předmětu.

Základní literatura

MELOUN, Milan a MILITKÝ, Jiří: Statistické zpracování experimentálních dat. Praha. Academia, 2004. (CS)
BUDÍKOVÁ, Marie, KRÁLOVÁ, Maria a MAROŠ, Bohumil: Průvodce základními statistickými metodami. Praha: GRADA, 2011. ISBN 978-80-247-3243-5. (CS)

Doporučená literatura

WALPOLE, Ronald E. a MYERS, Raymond H.: Probability and Statistics for Engineers and Scientists. New York: Macmillan Publishing Company, 1990. ISBN 0-02-946910-4. (EN)
ANDĚL, Jiří: Statistické metody. Praha: MATFYZPRESS, 1998. ISBN 80-85863-27-8. (CS)
ŠŤASTNÝ, Zdeněk: Matematické a statistické výpočty v Microsoft Excelu. Praha: Computer Press, 1999. (CS)
KOUTKOVÁ, Helena a MOLL, Ivo: Základy pravděpodobnosti. Brno: AN CERM, 2008. ISBN 978-80-7207-574-7. (CS)

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program N-P-E-SI magisterský navazující

    obor S , 1. ročník, letní semestr, povinný

  • Program N-K-C-SI magisterský navazující

    obor S , 1. ročník, letní semestr, povinný

  • Program N-P-C-SI magisterský navazující

    obor S , 1. ročník, letní semestr, povinný

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

26 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

Cvičení

13 hod., povinná

Vyučující / Lektor