Statistika pro APIN

Studijní plán: Aplikovaná informatika - platný od ZS 2024/2025

PředmětStatistika pro APIN (ST)
GarantujeKatedra matematiky (KM)
GarantRNDr. Ing. Martina Zámková, Ph.D. ( jarosovm@vspj.cz )
Jazykčesky
Počet kreditů4
Prezenční studium
Přednáška2 h
Cvičení2 h
Kombinované studium
Tutoriál / přednáška6 h
Cvičení8 h
Studijní plán Typ Sem. Kred. Ukon.
Aplikovaná informatika - kombi, platný od ZS 2024/2025 P 4 4 kr. Z,ZK
Aplikovaná informatika - platný od ZS 2024/2025 P 4 4 kr. Z,ZK

Sylabus

  • Datový soubor, měření a typy veličin, možné problémy. Statistické výpočetní systémy 
  • Deskriptivní statistika, základní pojmy, jejich hierarchie, klasifikace, třídění 
  • Měření úrovně a variability datového souboru (momenty a momentové charakteristiky) 
  • Chyby a nejistoty měření, průzkumová analýza, odlehlé hodnoty  
  • Metoda nejmenších čtverců, regresní a korelační úloha 
  • Závislost slovních znaků (asociace a kontingence) 
  • Náhodné jevy a pravděpodobnosti, opakované pokusy 
  • Diskrétní náhodné veličiny, spojité náhodné veličiny a jejich důležitá rozdělení 
  • Normální rozdělení spojité náhodné veličiny 
  • Náhodný výběr, statistiky, bodový odhad 
  • Intervalový odhad založený na normalitě 
  • Testování hypotéz založené na normalitě – postup při testování a možné chyby 
  • Základní parametrické a neparametrické testy 

Doporučená literatura

  • Studijní opora v LMS Moodle.
  • MINAŘÍK, B. Statistické minimum pro studenty bakalářského studia na technických oborech. Jihlava: Vysoký škola polytechnická, 2014. ISBN 978-80-88064-03-9.
  • KOŽÍŠEK, J., STIEBEROVÁ, B. Statistika v příkladech. Praktické aplikace řešené v MS Excel. Praha: Verlag Dashofer, 2012, 287 s., ISBN 978-80-86897-48-6.
  • ŠPALEK, J. Aplikovaná statistika I. Brno: Masarykova univerzita, 2004. ISBN 80-210-3412-2.
  • ŠPALEK, J. Aplikovaná statistika II. Brno: Masarykova univerzita, 2004. ISBN 80-210-3413-0.
  • MAREK, L. a kol. Statistika v příkladech. Praha: Professional Publishing, 2013. ISBN 978-80-7431-118-5.
  • ADAMEC, I. Applied statistics – Statistics. Brno: Mendelova Univerzita, 2010. ISBN 978-80-7375-455-6.
  • HINDLS, R. et al. Statistika pro ekonomy. 8. vydání, Praha: Professional Publishing, 2007. ISBN 978-80-86946-43-6.
  • HRONOVÁ, S.,HINDLS, R., SEGER, J. Statistika pro ekonomy. Praha: Professional Publishing, 2006. ISBN 80-86946-16-9.
  • MAREK, L. a kol. Statistika pro ekonomy. Aplikace. 2. vydání, Praha: Professional Publishing, 2007. ISBN 80-86419-68-1.
  • NAVIDI, W. Statistics for engineers and scientists. Boston: McGraw-Hill, 2006. McGraw-Hill international edition. ISBN 0-07-121492-5.
  • WONNACOTT, T., H., WONNACOTT, R., J. Introductory statistics for business and economics. Ontario: John Wiley and sons, 1990. ISBN 978-0-471-61517-0.

Anotace

Obsahem kurzu jsou základní prakticky použitelné statistické metody analýzy jevů z oboru elektrotechniky a informatiky; základní statistické pojmy a postupy při zpracování a analýze empirických dat; měření závislostí veličin aplikací regresní a korelační úlohy a měření závislostí slovních znaků v kontingenční tabulce. Dále jde o pochopení základních pojmů pravděpodobnosti a principů práce s diskrétními a spojitými náhodnými veličinami s důrazem na prakticky v daném oboru využívaná rozdělení, především na normální rozdělení pravděpodobnosti spojité náhodné veličiny. Poslední částí jsou elementy matematické statistiky, práce s náhodným výběrem a základní úlohy statistické indukce (odhady, testy hypotéz) o středních hodnotách normálního rozdělení. 



Znalosti: Student chápe a ovládá základní principy popisné statistiky – třídění datového souboru 
a určování jeho významných hodnot. Rozumí základním statistickým vlastnostem datového souboru 
a ovládá principy jejich měření pomocí souhrnných charakteristik (měření úrovně, variability a rámcově i dalších vlastností, s důrazem na charakteristiky založené na momentech). Student chápe a ovládá základní principy měření statistických závislostí číselných a slovních znaků a jejich nejjednodušší charakteristiky (regresní funkce, korelační index a koeficient, koeficienty kontingence a asociace). Student umí pracovat s rozděleními pravděpodobnosti vybraných rozdělení diskrétních a spojitých náhodných veličin. Student chápe a ovládá základní principy statistické indukce (bodový a intervalový odhad, testování hypotéz) založené na náhodných veličinách. Je schopen samostatné interpretace příslušných charakteristik. 


 


Dovednosti: Student umí provést bodové nebo intervalové třídění číselných dat, prezentovat ho tabulkou i graficky a určit významné hodnoty datového souboru. Student umí vypočítat souhrnné charakteristiky souboru, tříděných i netříděných dat a získané výsledky interpretovat. Student umí vyřešit regresní a korelační úlohu a analyzovat kontingenční a asociační tabulku. Student umí řešit úlohy se základními typy rozdělení pravděpodobnosti. Student umí konstruovat bodové a intervalové odhady neznámých parametrů. Student umí řešit a interpretovat výsledky základních testů hypotéz. Student umí pracovat a řešit úlohy ve statistických výpočetních systémech a interpretovat získané výsledky. 


 


Obecné způsobilosti: Student je orientován v oblasti popisu kvantitativní stránky jevů hromadné povahy a je schopen své znalosti vhodně uplatnit v ostatních předmětech svého studijního oboru a při zpracování bakalářské práce. 


^ nahoru ^

Pracuji, vyčkejte prosím