B_STT Statistika pro techniky

Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích
léto 2026
Rozsah
2/2. 5 kr. Ukončení: zk.
Vyučující
Ing. Jarmila Drozdová, Ph.D. (cvičící)
Garance
Ing. Jarmila Drozdová, Ph.D.
Katedra strojírenství – Ústav znalectví a oceňování – Rektor – Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích
Dodavatelské pracoviště: Katedra strojírenství – Ústav znalectví a oceňování – Rektor – Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích
Rozvrh seminárních/paralelních skupin
B_STT/P01: každé liché pondělí 8:00–11:00 I301( spojená s I302), J. Drozdová
B_STT/S01: každé liché pondělí 14:50–17:50 I301( spojená s I302), J. Drozdová
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.
Cíle předmětu opírající se o výstupy z učení
Cílem předmětu je seznámit studenty se základy statistické analýzy a podstatou metod statistického vyhodnocování dat. Hlavní důraz je kladen na problematiku použití tradičních a neparametrických metod, jejich aplikaci a praktické využití. V rámci předmětu se studenti naučí rigorózně zpracovat a vyhodnotit svá experimentální data. Naučí se samostatnému výběru vhodných statistických metod, jejich aplikaci na reálná data a následnému vyhodnocení a interpretaci výsledků.
Výstupy z učení
Po absolvování předmětu student umí definovat základní postupy statistické indukce, charakterizovat a aplikovat metody analýzy kvalitativních a kvantitativních znaků a rigorózně zpracovat a vyhodnotit svá experimentální data. Absolvent rovněž umí samostatně shromažďovat, třídit, zpracovávat a prezentovat statistická data.
Osnova
Cílem předmětu je seznámit studenty se základními postupy z oblasti statistické indukce, metodami analýzy kvalitativních i kvantitativních znaků a s elementy analýzy časových řad. Přednášky 1. Metody popisné statistiky. 2. Základní statistické charakteristiky a indexy. 3. Pravděpodobnost a rozdělení pravděpodobností a jejich číselné charakteristiky. 4. Základní pravděpodobnostní modely. 5. Výběrová šetření, rozdělení výběrových charakteristik a základy statistické indukce. 6. Testování statistických hypotéz. 7. Dvouvýběrové testy. 8. Další testy a analýza rozptylu. 9. Jednoduchá lineární regrese a korelace. 10. Statistická indukce v regresním modelu. 11. Vícerozměrná regrese a prognostická aplikace regrese. 12.- 13. Analýza časových řad. Semináře: 1. Příprava dat pro statistické zpracování, problematika zápisu hodnot (desetinná místa), zaokrouhlování a chybějící hodnoty (mez detekce). 2. Základy práce v tabulkovém procesoru MS Excel a v prostředí statistického software (podle aktuálního stavu a dostupnosti). 3. Průzkumová analýza dat – grafické diagnostiky. 4. Průzkumová analýza dat – statistické testy. 5. Průzkumová analýza dat – odlehlé hodnoty a transformace dat. 6. Základní statistické charakteristiky – klasické a robustní odhady míry polohy a variability. 7. Intervalový odhad - interval spolehlivosti. 8. Problematika malých výběrů – odhady míry polohy a variability. 9. Hladina významnosti. 10. Testování statistických hypotéz – parametrické testy. 11. Testování statistických hypotéz – neparametrické testy. 12. Lineární regrese a korelační analýza. 13. Analýza rozptylu (ANOVA).
Literatura
    povinná literatura
  • MOŠNA, F., 2017. Základní statistické metody. Praha: Univerzita Karlova v Praze - Pedagogická fakulta. ISBN 978-80- 7290-972-8.
  • NEUBAUER, J.; SEDLAČÍK, M. a KŘÍŽ, O. Základy statistiky: aplikace v technických a ekonomických oborech. 3., rozšířené vydání. Praha: Grada Publishing, 2021. ISBN 978–80–271–3421–2.
  • • MELOUN, M. a MILITKÝ, J. Interaktivní statistická analýza dat. Vyd. 3., Praha: Karolinum, 2012. ISBN 978-80-246-2173-9.
  • • DROZDOVÁ, J. a HOMOLA, V. Statistika pro Geovědní a montánní turismus: učební texty předmětu Statistika a informatika - část Statistika. Ostrava: Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava, 2017. ISBN 978-80-248-4067-3.
  • JANÁČEK, J.. Statistika jednoduše: průvodce světem statistiky. Praha: Grada Publishing, 2022. ISBN 978-80-271-1738- 3.
    doporučená literatura
  • • WILCOX, Rand R. Basic statistics: understanding conventional methods and modern insights. New York: Oxford University Press, 2009. ISBN 978-0195315103.
  • • MELOUN, M. a MILITKÝ, J. Kompendium statistického zpracování dat. 3. vyd. Praha: Karolinum, 2012. ISBN 978-80-246-2196-8.
  • • DROZDOVÁ, Jarmila. 2014. Environmentální data - metody statistického vyhodnocení. [CD]. Ostrava: ENET, VŠB-TU Ostrava.
  • • OTT, L. a LONGNECKER, M. An introduction to statistical methods & data analysis. Seventh edition. Boston, MA: Cengage Learning, [2016]. ISBN 978-1-305-26947-7.
Organizační formy výuky
přednáška
seminář
tutoriál
Komplexní výukové metody
frontální výuka
skupinová výuka - kompetice
skupinová výuka - kooperace
projektová výuka
brainstorming
kritické myšlení
samostatná práce – individuální nebo individualizovaná činnost
výuka podporovaná multimediálními technologiemi
e-learning
Studijní zátěž
AktivitaPočet hodin za semestr
Prezenční formaKombinovaná forma
Domácí práce - prezentace16 
Příprava na průběžný test10 
Příprava na přednášky13 
Příprava na seminář, cvičení, tutoriál26 
Příprava na závěrečný test13 
Účast na přednáškách26 
Účast na semináři/cvičeních/tutoriálu/exkurzi26 
Celkem:1300
Metody hodnocení a jejich poměr
zkouška - písemná 70%
test - průběžný 15%
seminární práce 15%
Podmínky testu
Celková klasifikace předmětu, tj. body za zkoušku (70 - 0) + body z průběžného hodnocení (30 - 0): A 100 – 90, B 89,99 – 84, C 83,99 – 77, D 76,99 – 73, E 72,99 – 70, FX 69,99 – 30, F 29,99 - 0.
Odkaz a informace učitele
Účast na výuce ve všech formách řeší samostatná vnitřní norma VŠTE (Evidence docházky studentů na VŠTE). Pro studenty prezenční formy studia je na kontaktní výuce, tj. vše kromě přednášek, povinná 70% účast.
  • Statistika zápisu (nejnovější)
  • Permalink: https://is.vstecb.cz/predmet/vste/leto2026/B_STT