Detail předmětu

Statistika 2

FP-stat2KAk. rok: 2019/2020

Kurz se zabývá hlavními myšlenkami a metodami 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.

Jazyk výuky

čeština

Počet kreditů

5

Zajišťuje ústav

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 a náhodné veličiny.

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).

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.

Učební cíle

Cílem tohoto předmětu je seznámit studenty se základními principy a metodami 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.

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

Účast na přednáškách není povinná, ale doporučuje se.

Základní literatura

BUDÍKOVÁ, M., T. LERCH a Š. MIKOLÁŠ. Základní statistické metody. Brno: Masarykova univerzita v Brně, 2005. ISBN 80-210-3886-1. hospodářství. Praha : Victoria Publishing, 1995. ISBN 80-7187-058-7.

Doporučená literatura

GUJARATI, D. N. a D. C. PORTER. Basic econometrics. 5th ed. Boston: McGraw-Hill Irwin, 2009. ISBN 978-007-3375-779.Svoboda, 1977.
ARLT, J. a M. ARLTOVÁ. Ekonomické časové řady. Praha: Professional Publishing, 2009. ISBN 978-808-6946-85

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program MGR-UFRP-KS magisterský navazující, 1. ročník, zimní semestr, povinný

Typ (způsob) výuky

 

Konzultace v kombinovaném studiu

16 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

Osnova

Základní tématická náplň přednášek je následující:
- Zpracování statistického materiálu.
- Bodové a intervalové odhady parametrů.
- Testy statistických hypotéz (parametrické a neparametrické testy).
- Analýza rozptylu (ANOVA).
- Kategoriální analýza.
- Jednorozměrné regresní modely.
- Vícerozměrné regresní modely.
- Nelineární regresní modely.
- Analýza časových řad.