Detail předmětu

Statistika 2

FP-STA2DAk. rok: 2019/2020

Studenti získají základní znalosti matematické statistiky, kategoriální a korelační analýzy, analýzy rozptylu, regresní analýzy a analýzy časových řad.

Jazyk výuky

čeština

Počet kreditů

4

Zajišťuje ústav

Výsledky učení předmětu

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.

Prerekvizity

Základní znalosti pravděpodobnosti, náhodných veličin.

Plánované vzdělávací činnosti a výukové metody

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

Způsob a kritéria hodnocení

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).

Osnovy výuky

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
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

Učební cíle

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.

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

Účast na přednáškách není povinná ale doporučuje se. Účast na cvičeních je kontrolovaná.
Omluvená neúčast studenta na cvičení může být nahrazena náhradními úkoly.

Základní literatura

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

Doporučená literatura

BUDÍKOVÁ, M., T. LERCH a Š. MIKOLÁŠ. Základní statistické metody. 1. vyd. Brno: Masarykova univerzita v Brně, 2005. ISBN 80-210-3886-1.
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.
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.

eLearning

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program BAK-MIn bakalářský

    obor BAK-MIn , 3. ročník, zimní semestr, povinný

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

13 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

Osnova

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
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.

Cvičení

26 hod., povinná

Vyučující / Lektor

Osnova

Cvíčení obsahem navazují na témata přednášek.

eLearning