Statistika

Studijní plán: Finance a řízení - platný od ZS 2019/2020

PředmětStatistika (STA)
GarantujeKatedra matematiky (KM)
GarantMgr. et Mgr. Filip Děchtěrenko, Ph.D.
Jazykčesky
Počet kreditů6
Ekvivalent
Prezenční studium
Přednáška2 h
Cvičení2 h
Kombinované studium
Tutoriál / přednáška8 h
Cvičení12 h
Studijní plán Typ Sem. Kred. Ukon.
Finance a řízení - kombi, platný od ZS 2019/2020 P 3 6 kr. Z,ZK
Finance a řízení - platný od ZS 2019/2020 P 3 6 kr. Z,ZK

Sylabus

  • 1. Rozdělení statistiky, základní pojmy, statistické proměnné, třídění
  • 2. Deskriptivní statistika jedné proměnné - charakteristika středu, variability a jejich vztahy, třídění
  • 3. Deskriptivní statistika dvou proměnných - možné vztahy proměnných a jejich vizualizaci
  • 4. Vztah dvou číselných proměnných - Metoda nejmenších čtverců, regresní a korelační úloha
  • 5. Vztah dvou kategorických proměnných - závislost slovních znaků (kontigenční tabulky a asociace)
  • 6. Základy pravděpodobnosti.
  • 7. Náhodné veličiny, základní rozdělení náhodných veličin, statistické tabulky
  • 8. Základní pojmy ekonomických časových řad a jejich jednoduché charakteristiky
  • 9. Měření trendů, měření sezónností.
  • 10. Další vybrané problémy časových řad (adaptivní metody, předpovídání, měření závislosti)
  • 11. Teorie odhadu, výběrové metody
  • 12. Testování statistických hypotéz – postup při testování a možné chyby
  • 13. Základní parametrické a neparametrické testy
  • 14. Velikost efektu, síla testů

Doporučená literatura

  • Studijní opora v LMS Moodle
  • JANÁČEK, J. Statistika jednoduše: průvodce světem statistiky. 2022
  • FIELD, Andy. An adventure in statistics: The reality enigma. Sage, 2016.
  • NAVARRO, Danielle; FOXCROFT, David. Learning statistics with Jamovi: A tutorial for psychology students and other beginners (Version 0.70). 2018.
  • MAREK, L. a kol. Statistika v příkladech. Praha: Professional Publishing, 2013. ISBN 978-80-7431-118-5.
  • ARLT, J. ARLTOVÁ, M. Ekonomické časové řady: [vlastnosti, metody modelování, příklady a aplikace]. 1. vydání, Praha: Grada, 2007. ISBN 978-80-247-1319-9.
  • HINDLS, R. a kol.. 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.
  • KOŽÍŠEK, J., STIEBEROVÁ, B. Statistika v příkladech. Praktické aplikace řešené v MS Excel. Praha: Verlag Dashofer, 2012. ISBN 978-80-86897-48-6.
  • MAREK, L. a kol. Statistika pro ekonomy. Aplikace. 2. vydání, Praha: Professional Publishing, 2007. ISBN 80-86419-68-1.

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