Aplikovaná statistika

Studijní plán: Cestovní ruch - kombi, platný od ZS 2013/2014

PředmětAplikovaná statistika (AST-1)
GarantujeKatedra matematiky (KM)
GarantRNDr. Ing. Martina Zámková, Ph.D. ( jarosovm@vspj.cz )
Jazykčesky
Počet kreditů7
Ekvivalent
Prezenční studium
Přednáška2 h
Cvičení4 h
Kombinované studium
Tutoriál / přednáška8 h
Cvičení12 h
Studijní plán Typ Sem. Kred. Ukon.
Cestovní ruch - kombi, platný od ZS 2013/2014 P 3 7 kr. Z,ZK
Cestovní ruch - kombi, platný od ZS 2016/2017 P 3 7 kr. Z,ZK
Cestovní ruch - platný od ZS 2013/2014 P 3 7 kr. Z,ZK
Cestovní ruch - platný od ZS 2016/2017 P 3 7 kr. Z,ZK
Finance a řízení - kombi, platný od ZS 2013/2014 P 3 7 kr. Z,ZK
Finance a řízení - platný od ZS 2013/2014 P 3 7 kr. Z,ZK

Sylabus

  • 1. Popisná statistika, základní pojmy, jejich hierarchie a klasifikace, třídění
  • 2. Měření úrovně. Statistické výpočetní systémy
  • 3. Měření variability a dalších vlastností datového souboru
  • 4. Základy pravděpodobnosti
  • 5. Náhodné veličiny, základní rozdělení náhodných veličin, statistické tabulky
  • 6. Teorie odhadu, výběrové metody
  • 7. Základní pojmy a klasifikace závislostí
  • 8. Metoda nejmenších čtverců, regresní a korelační úloha
  • 9. Závislost slovních znaků (asociace a kontingence)
  • 10. Základní pojmy ekonomických časových řad a jejich jednoduché charakteristiky
  • 11. Měření trendů, měření sezónností
  • 12. Další vybrané problémy časových řad (adaptivní metody, předpovídání, měření závislosti)
  • 13. Testování statistických hypotéz – postup při testování a možné chyby
  • 14. Základní parametrické a neparametrické testy

Doporučená literatura

  • Studijní opora v LMS Moodle
  • Minařík, B. Statistika. Elektronická učebnice ve formátu PDF na CD ROM. Brno: Mendelova univerzita, 2013, 265 stran. ISBN 978-807375-721-2
  • Marek, L. a kol. Statistika v příkladech. Praha: Professional Publishing, 2013, 403 stran. ISBN 978-80-7431-118-5
  • Navidi, W. Statistics for engineers and scientists. Boston: McGraw-Hill international edition, 2006.
  • Art, J. - Artlová, M. Ekonomické časové řady: (vlastnosti, medoty modelování, příklady a aplikace). 1. vydání, Praha: Grada, 2007.

Anotace

Obsahem kurzu jsou základní prakticky použitelné statistické metody analýzy hospodářských jevů. Základní statistické pojmy a postupy při zpracování a analýze empirických dat. Měření závislostí ekonomických veličin aplikací regresní a korelační úlohy a měření závislostí slovních znaků v kontingenční tabulce. Elementy popisu a analýzy dynamických jevů – časové řady, jejich klasifikace, měření úrovně dynamických jevů a elementární popis jejich vývoje – jednoduché modely trendu a sezónnosti, adaptivní metody, předpovídání, měření závislosti. Dále jde o pochopení základních pojmů pravděpodobnosti, teorie odhadu, použití výběrových metod a principů práce s náhodnými veličinami základních rozdělení, testování statistických hypotéz.



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 chápe a ovládá základní principy měření dynamiky sociálně-hospodářských jevů (chronologický průměr, absolutní a relativní růstové charakteristiky, klouzavé průměry, trendové funkce, sezónní indexy a konstanty, charakteristiky reziduální složky). 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 popsat časovou řadu z hlediska úrovně, triviálních charakteristik dynamiky, trendu a sezónnosti. 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 sociálně-ekonomických 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