Detail předmětu

Applied Statistics

FP-EasPAk. rok: 2019/2020

Kurz se zabývá hlavními myšlenkami a metodami matematické statistiky, metody regresní analýzy pro popis trendu v časových řadách a charakteristiky časových řad popisujících ekonomické a společenské problémy.

Zajišťuje ústav

Nabízen zahradničním studentům

Všech fakult

Výsledky učení předmětu

Studenti se seznámí s metodami matematické statistiky, regresní analýzy a analýzy časových řad a naučí se používat příslušné metody při řešení ekonomických problémů. Po absolvování tohoto kurzu budou studenti připraveni pro použití těchto metod v praxi a navazujících kurzech.

Prerekvizity

Základy teorie pravděpodobnosti.

Doporučená nebo povinná literatura

GUJARATI, D. N., PORTER, D. C. Basic econometrics. 5. vyd. Boston : McGraw-Hill, 2009. 922s. ISBN 978007127625
KOOP, G. Introduction to econometrics. Chichester : John Wiley & Sons, 2008. 371s. ISBN 978047003270
MATHEWS, P. Design of Experiment with Minitab. Milwaukee: ASQ Quality Press, 2005. ISBN 9780873896375
KARPÍŠEK, Z. and M. DRDLA. Applied statisitcs. 1. ed. Brno: PC-DIR Real, 1999. ISBN 8021414936

Plánované vzdělávací činnosti a výukové metody

Výuka se skládá z přednášek, které mají charakter výkladu základních principů a metodologie oboru, praktických problémů a jejich vzorových řešení.

Cvičení podporují praktické ovládnutí látky vyložené na přednáškách.

Způsob a kritéria hodnocení

Výsledná známka, která odpovídá součtu dosažených bodů (max. 100 bodů), se skládá z:
- Bodů dosažených z odpovědí na teoretické otázky,
- Bodů dosažených z výpočtových úloh.
Student získá hodnocení po krátkém rozhovor s učitelem, kdy se vyhodnocuje jeho / její práci.
Známky a jim odpovídající body:
(100-91), B (90-81), C (80 až 71), D (70 až 61), E (60-50), F (49-0).

Jazyk výuky

angličtina

Osnovy výuky

Studenti získají základní znalosti bodových a intervalových odhadů, nejpoužívanějších parametrických a neparametrických testů, testů dobré shody, analýzy rozptylu, kategoriální analýzy, lineárních a nelineárních vícerozměrných regresních modelů a analýzy časových řad.

Témata přednášek jsou následující:
1. Základní pojmy matematické statistiky.
2. Parametrické testy – t-test, párový t-test.
3. Parametrické testy – dvouvýběrový t-test a F-test.
4. Kolmogorovův-Smirnovův test, Shapiro-Wilkův test, Pearsonův test.
5. Analýza rozptylu (ANOVA).
6. Neparametrické testy – Znaménkový test, Wilcoxonův test.
7. Neparametrické testy – Kruskal-Wallisův test, Medianový test, Spearmanův koeficient korelace.
8. Kategoriální analýza.
9. Jednorozměrné regresní modely.
10. Vícerozměrné regresní modely.
11. Testování klasických předpokladů regresního modelu.
12. Nelineární regresní modely.
13. Analýza panelových dat.

Cíl

Cílem tohoto předmětu je seznámit studenty se základními principy a metodami matematické statistiky, metodami regresní analýzy pro popis trendu v časových řadách a charakteristiky časových řad popisujících ekonomické a společenské problémy.

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

Účast na přednáškách není povinná, ale doporučuje se.

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program MGR-Z magisterský navazující

    obor MGR-Z , 1. ročník, zimní semestr, 5 kreditů, volitelný

  • Program MGR-EBF magisterský navazující, 1. ročník, zimní semestr, 5 kreditů, povinný

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

26 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

Cvičení

13 hod., povinná

Vyučující / Lektor

eLearning