Ing. Karel Doubravský, Ph.D.

Ústav informatiky (ÚI)

Všech fakult

Studenti získají takové znalosti, že budou schopni zvládnout statistické metody na takové teoretické a praktické úrovni, která jim umožní zpracovávat a provádět korektní vyhodnocení dat a rozvíjet vědomí a schopnosti studentů využívat statistické prostředky při řízení jednotlivých činností podniku.

Pro úspěšné zvládnutí jsou požadovány základní znalosti teorie pravděpodobnosti, popisné statistiky a matematické statistiky.

• povinná prerekvizita
• Statistics 1

KARPÍŠEK, Z., DRDLA, M. Applied statisitcs. Brno: PC-DIR Real, 1999. ISBN 8021414936.
FIELD, A., MILES, J., FIELD, Z. Discovering Statistics Using R. Los Angeles, Californie.: SAGE Publications Ltd., 2012. ISBN 978-1-4462-0046-9.
BOX, G. E. P., HUNTER, W. G., HUNTER, J. S. Statistics for experimenters: an introduction to design, data analysis, and model building. Wiley, 1978. ISBN 978-0-471-09315-2.
MATHEWS, P. Design of Experiment with Minitab. Milwaukee: ASQ Quality Press, 2005. ISBN 9780873896375

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.

ZAKONČENÍ PŘEDMĚTU
Zápočet (max. 40 bodů)
- vypracování výpočtových úloh a teoretických otázek.

Zkouška (max. 60 bodů)
- je písemná.
V její první části řeší student během 80 minut 4 příklady. Ve druhé části zkoušky student vypracuje během 15 minut odpovědi na 3 teoretické otázky.

Známku, odpovídající součtu (max. 100 bodů), která sestává:
- z dosažených bodů z kontrolních testů, teoretických otázek a výpočtových úloh,
- z výsledků řešených příkladů,
- z kvality odpovědí na teoretické otázky.

Známky a jim odpovídající body:
A (100-90), B (89-80), C (79-70), D (69-61), E (59-50), F (49-0).

ZAKONČENÍ PŘEDMĚTU PRO STUDENTY S INDIVIDUÁLNÍM STUDIEM
Zápočet (max. 40 bodů)
- vypracování výpočtových úloh a teoretických otázek.

Zkouška (max. 60 bodů)
- je písemná.
V její první části řeší student během 80 minut 4 příklady. Ve druhé části zkoušky student vypracuje během 15 minut odpovědi na 3 teoretické otázky.

Známku, odpovídající součtu (max. 100 bodů), která sestává:
- z dosažených bodů z kontrolních testů, teoretických otázek a výpočtových úloh,
- z výsledků řešených příkladů,
- z kvality odpovědí na teoretické otázky.

Známky a jim odpovídající body:
A (100-90), B (89-80), C (79-70), D (69-61), E (59-50), F (49-0).

angličtina

1. Parametrické testy: t-test, párový t-test, dvouvýběrový t-test, F-test
2. Kolmogorovův-Smirnovův test, Shapiro-Wilkův test, Pearsonův test
3. Analýza rozptylu: jednofaktorová a dvoufaktorová ANOVA
4. Neparametrické testy: jednovýběrové pořadové testy
5. Neparametrické testy: dvouvýběrové pořadové testy
6. Neparametrické obdoby analýzy rozptylu
7. Vícerozměrné regresní modely: základní principy
8. Vícerozměrné regresní modely: klasické předpoklady
9. Kategoriální analýza
10. Statistická regulace procesu
11. Regulační diagramy pro regulaci měřením
12. Regulační diagramy pro regulaci srovnáváním
13. Indexy způsobilosti

Seznámit studenty se základními principy matematické statistiky, ekonometrických modelů, kategoriální analýzy, metod statistické regulace a jejich využití při řízení podnikových procesů.

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

• Program MGR-Z magisterský navazující

  obor MGR-Z , 1. ročník, zimní semestr, 6 kreditů, volitelný
  

• Program MGR-IBM magisterský navazující, 1. ročník, zimní semestr, 6 kreditů, povinný
  

13 hod., povinná

Ing. Karel Doubravský, Ph.D.

eLearning: aktuální otevřený kurz