Pravděpodobnost a statistika
Studijní plán: 
	
		| Předmět | Pravděpodobnost a statistika (PST) | 
|---|
		| Garantuje | Katedra matematiky (KM) | 
|---|
		| Garant |  | 
|---|
        | Jazyk | česky | 
|---|
        | Počet kreditů | 6 | 
|---|
                    | Ekvivalent |  | 
|---|
        
		                    | Předmět je prerekvizitou pro |  | 
|---|
		
 
	
						| Prezenční studium | 
|---|
		 | Přednáška | 2 h | 
|---|
		| Cvičení | 2 h | 
|---|
		                    | Kombinované studium | 
|---|
                             | Tutoriál / přednáška | 6 h | 
|---|
                | Cvičení | 8 h | 
|---|
                                    	
	
		
			| Studijní plán | Typ | Sem. | Kred. | Ukon. | 
	
	
					
				| Cestovní ruch - kombi | P | 3 | 6 kr. | Z,ZK | 
					
				| Cestovní ruch - platný od ZS 2009/2010 | P | 3 | 6 kr. | Z,ZK | 
					
				| Finance a řízení - kombi, platný od ZS 2008/2009 | P | 3 | 6 kr. | Z,ZK | 
					
				| Finance a řízení - kombi, platný od ZS 2010/2011 | P | 3 | 6 kr. | Z,ZK | 
					
				| Finance a řízení - kombi, platný od ZS 2011/2012 | P | 3 | 6 kr. | Z,ZK | 
					
				| Finance a řízení - platný od LS 2004/2005 a od ZS 2005/2006 | P | 3 | 5 kr. | ZA | 
					
				| Finance a řízení - platný od ZS 2006/2007 | P | 3 | 5 kr. | Z,ZK | 
					
				| Finance a řízení - platný od ZS 2009/2010 | P | 3 | 6 kr. | Z,ZK | 
					
				| Finance a řízení - platný od ZS 2011/2012 | P | 3 | 6 kr. | Z,ZK | 
			
	
Sylabus
	- 1. Úvod do statistiky.
 Etymologie (významy) pojmu statistika.
 Charakteristika statistiky jako praktické činnosti (statistická evidence, administrativa) a jako exaktní vědy (hromadnost pozorování, variabilita, číselné vyjadřování).
 Odvětví statistiky jako vědy (popisná, matematická, teorie výběrových zjišťování), aplikované statistické vědy. (ekonometrie, demografie aj.)
 Etapy statistické činnosti — zjišťování, zpracování, analýza, prezentace výsledků (chronologicky a didakticky)
 
- 2. Statistická terminologie a vyjadřovací prostředky. 
 
 Statistické tabulky a grafy — základní pravidla, prvky, smluvené značky, druhy tabulek a grafů.
 Objasnění pojmů statistická jednotka, soubor, znak, údaje (data), pojem statistické charakteristiky (ukazatele: ekonomický vs. statistický ukazatel).
 Elementy statistického zjišťování (úplné–neúplné, reprezentativní–nereprezentativní, aj.)
 
- 3. Vlastnosti variační řady a jejich měření pomocí charakteristik (1).
 
 Objasnění pojmů úrovně a variability a jejich významu
 Měření a charakteristiky úrovně — průměry vs. ostatní .charakteristiky úrovně, charakteristiky v prosté a vážené formě (v návaznosti na tříděné a netříděné údaje) .
 Mocninový průměr a jeho zvláštní případy (aritmetický, harmonický a geometrický průměr).
 Aritmetický průměr podrobně, jako modelová statistická charakteristika, včetně vlastností.
 
- 4. Vlastnosti variační řady a jejich měření pomocí charakteristik (2).
 Měření a charakteristiky variability — různá pojetí a přístupy k měření variability, absolutní a relativní ukazatele, rozměrné a bezrozměrné ukazatele.
 Rozptyl a odvozené ukazatele (směrodatná odchylka, variační koeficient) — rozptyl jako další modelová statistická charakteristika, podrobně včetně vlastností.
 Průměrné absolutní odchylky.
 
- 5. Základní pojmy pravděpodobnosti.
 Jistý, nemožný a náhodný jev.
 Náhodné pokusy, prostor jevů náhodného pokusu.
 Vlastnosti náhodných jevů a operace s nimi (opačné jevy, implikace, sjednocení, průnik, rozdíl), použití Vennových diagramů.
 
 
 
 ·	Intuitivní chápání pravděpodobnosti
 ·	Klasická a statistická pravděpodobnost
 ·	Vlastnosti a věty o pravděpodobnosti
 
- 6. Počítání s pravděpodobnostmi.
 Pravděpodobnost sjednocení a průniku jevů.
 Podmíněná, úplná  a aposteriorní pravděpodobnost.
 Pojem nezávislost jevů.
 
 
- 7. Náhodná veličina a rozdělení pravděpodobnosti.
 Pojem náhodné veličiny diskrétní a spojité a pojem rozdělení pravděpodobnosti.
 Popis rozdělení pravděpodobnosti diskrétní náhodné veličiny (pravděpodobnostní funkce).
 Popis rozdělení pravděpodobnosti spojité náhodné veličiny (paradox nulové pravděpodobnosti a pojem hustota .pravděpodobnosti)
 Distribuční funkce jako univerzální nástroj a její vyjádření (tabulka, graf, vzorec).
 Vlastnosti distribuční a pravděpodobnostní funkce, vlastnosti hustoty pravděpodobnosti.
 Analogie a srovnání rozdělení četností a rozdělení pravděpodobností.
 
- 8. Charakteristiky náhodných veličin.
 Pojem úrovně a variability náhodné veličiny a jejich měření pomocí charakteristik.
 Střední hodnota náhodné veličiny jako modelová charakteristika včetně vlastností.
 Rozptyl náhodné veličiny jako modelová charakteristika včetně vlastností.
 Další charakteristiky náhodných veličin (zejména kvantily).
 
- 9. Rozdělení diskrétních náhodných veličin.
 Binomické rozdělení jako modelový případ rozdělení diskrétní veličiny  (pravděpodobnostní a distribuční funkce, parametry).
 Ostatní zákony pro diskrétní náhodné veličiny (alternativní, Poissonovo, aj.).
 
- 10.Rozdělení spojitých náhodných veličin.
 Rovnoměrné rozdělení jako modelový případ rozdělení spojité náhodné veličiny.
 Obecné normální rozdělení a normované normální rozdělení (graf hustoty a distribuční funkce, parametry, tabelované hodnoty pro normované normální rozdělení).
 
- 11. Náhodný výběr a statistiky.
 Náhodný výběr z rozdělení pravděpodobnosti náhodné veličiny.
 Výběrové charakteristiky (statistiky) jako náhodné veličiny.
 Rozdělení výběrového průměru při známém sigma.
 Bodový odhad.
 
- 12. Intervalový odhad.
 Obecné principy intervalového odhadu.
 Konfidenční interval pro střední hodnotu.
 Stanovení minimálního rozsahu výběru.
 Konfidenční interval pro rozdíl dvou středních hodnot.
 
- 13. Testování hypotéz.
 Obecné principy testování hypotéz.
 Postup při testování, chyby při testování.
 Test hypotézy o jedné střední hodnotě.
 Test hypotézy o rozdílu dvou středních hodnot.
 
Doporučená literatura
	- MINAŘÍK, B. Statistika I (první část), Brno, MZLU, 2006.
- HINDLS, R., HRONOVÁ, S., SEGER, J. Statistika  pro ekonomy. Praha, Management Press, 2000, 2002, 2003, 2004, 2005.
- MAREK, L. a kol. Statistika pro ekonomy. Aplikace. Praha, Professional Publishing, 2005.
- MINAŘÍK, B. Statistika II. Brno, MZLU, 2007.
- CHAJDIAK, J. Štatistika v Exceli. Bratislava, STATIS, 2002.
- WONNACOTT, T.H., WONNACOTT, R.J. Statistika pro obchod a hospodářství. Pra-ha, Victoria Publishing, 1993.
Anotace
Cílem tohoto kurzu je seznámit studenty se základními statistickými pojmy a postupy při zpracování a analýze empirických dat. Ve druhé části předmětu jde pak o pochopení základních pojmů pravděpodobnosti a principů práce s náhodnými jevy. Samostatnou částí problematiky je práce s diskrétní a spojitou náhodnou veličinou se zvláštním zřetelem 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 a alternativního 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 rozhodovacích úloh v podmínkách rizika. Umí pracovat s rozděleními pravděpodobnosti diskrétních a spojitých náhodných veličin. Student chápe a ovládá základní principy statistické indukce (bodový a intervalový odhad, testování hypotéz) založené na normalitě náhodných veličin. 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 řešit úlohy s náhodnými jevy a jejich pravděpodobnostmi. Student umí nakreslit grafy pravděpodobnostních a distribučních funkcí, resp. hustot několika základních rozdělení pravděpodobnosti diskrétních a spojitých veličin a určit jejich charakteristiky polohy a variability.  Student  umí řešit úlohy s normálním rozdělením pravděpodobnosti.  Student umí konstruovat bodové a intervalové odhady neznámých parametrů rozdělení založené na normalitě. Student umí řešit a interpretovat výsledky několika základních testů hypotéz o parametrech rozdělení založené na normalitě testových kritérií.
Obecné způsobilosti:  Student je orientován v oblasti základů popisné statistiky. Chápe význam pravděpodobnosti, principu praktické jistoty a pojmu rizika. Znalosti pravděpodobnosti náhodných jevů a veličin je schopen aplikovat na jednoduché případy statistické indukce založené na normalitě rozdělení příslušných náhodných veličin. Je schopen své znalosti vhodně uplatnit v ostatních předmětech svého studijního oboru a při zpracování bakalářské práce.
^ nahoru ^