Aplikovaná statistika

Studijní plán: Cestovní ruch - platný od ZS 2020/2021

PředmětAplikovaná statistika (AST-1)
GarantujeKatedra matematiky (KM)
GarantRNDr. Ing. Martina Zámková, Ph.D. ( jarosovm@vspj.cz )
Jazykčesky
Počet kreditů5
Ekvivalent
Prezenční studium
Přednáška2 h
Cvičení2 h
Kombinované studium
Tutoriál / přednáška6 h
Cvičení8 h
Studijní plán Typ Sem. Kred. Ukon.
Cestovní ruch - kombi, platný od ZS 2020/2021 P 3 5 kr. Z,ZK
Cestovní ruch - platný od ZS 2020/2021 P 3 5 kr. Z,ZK
Erasmus - Cestovní ruch - příjezd na krátkodobý studijní pobyt PV 1 5 kr. Z,ZK

Sylabus

  • 1. Deskriptivní statistika, základní pojmy, jejich hierarchie a klasifikace, třídění
  • 2. Měření úrovně
  • 3. Měření variability a dalších vlastností datového souboru
  • 4. Základní pojmy a klasifikace závislostí, metoda nejmenších čtverců, regresní a korelační úloha
  • 5. Závislost slovních znaků (asociace a kontingence)
  • 6. Základy pravděpodobnosti, náhodné veličiny, základní rozdělení náhodných veličin
  • 7. Spojitá náhodná veličina, normální rozdělení
  • 8. Teorie odhadu, výběrové metody, bodové a intervalové odhady
  • 9. Testování statistických hypotéz – postup při testování a možné chyby
  • 10. Základní parametrické testy
  • 11. Základní pojmy ekonomických časových řad a jejich jednoduché charakteristiky
  • 12. Měření trendů, měření sezónnosti
  • 13. Další vybrané problémy časových řad – predikce.
  • 14. Konzultace, rezerva

Doporučená literatura

  • Studijní opora v LMS Moodle
  • MINAŘÍK, B. Statistika. Elektronická učebnice ve formátu PDF na CD ROM. Brno: Mendelova univerzita, 2013. ISBN 978-80-7375-721-2
  • MAREK, L. a kol. Statistika v příkladech. Praha: Professional Publishing, 2013. ISBN 978-80-7431-118-5
  • MAREK, L. a kol. Statistika pro ekonomy. Aplikace. 2. vydání, Praha: Professional Publishing, 2007. ISBN 80-86419-68-1
  • ADAMEC, V. Applied statistics – Statistics. Brno: Mendelova Univerzita, 2010. ISBN 978-80-7375-455-6
  • 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
  • NAVIDI, W. Statistics for engineers and scientists. Boston: McGraw-Hill, 2006. 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


Anotace předmětu:


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.



 



Cíle výuky:



  • 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 umí základní principy měření statistických závislostí číselných a slovních znaků a jejich nejjednodušší charakteristiky (regresní funkce, korelační index a koeficient, koeficienty kontingence a asociace). Student rozumí základním principům 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.


 

^ nahoru ^

Pracuji, vyčkejte prosím