VŠTE:STA Statistics - Course Information

STA Statistics

Extent and Intensity

2/2. 5 credit(s). Type of Completion: zk (examination).

Teacher(s)

RNDr. Tomáš Ditrich, Ph.D. (lecturer)
doc. RNDr. Jaroslav Stuchlý, CSc. (seminar tutor)
Mgr. Radek Vejmelka (seminar tutor)

Guaranteed by

doc. RNDr. Jaroslav Stuchlý, CSc.
Department of Informatics and Natural Sciences – Faculty of Technology – Rector – Institute of Technology and Business in České Budějovice

Timetable of Seminar Groups

STA/K1: Mon 3. 10. 14:45–16:15 B3, Mon 5. 12. 8:15–11:25 B3, Mon 12. 12. 9:55–13:05 B3, R. Vejmelka, Kombinovaná forma
STA/K2: Sun 2. 10. 8:00–9:30 B1, 9:40–11:10 B1, Sat 26. 11. 16:50–18:20 B1, 18:25–19:55 B1, Sat 10. 12. 9:45–11:10 B1, T. Ditrich, Kombinovaná forma
STA/P01: Thu 11:35–13:05 B1, J. Stuchlý
STA/S01: Thu 13:10–14:40 D215, J. Stuchlý
STA/S02: Wed 13:10–14:40 D215, R. Vejmelka
STA/S04: Wed 11:35–13:05 D315, R. Vejmelka
STA/S05: Tue 11:35–13:05 D215, R. Vejmelka
STA/S06: Tue 14:45–16:15 D215, R. Vejmelka
STA/S07: Tue 8:15–9:45 D315, R. Vejmelka

Prerequisites (in Czech)

INF_2 Informatics II || IPE_II Informatics for Economists 2

Course Enrolment Limitations

The course is also offered to the students of the fields other than those the course is directly associated with.

fields of study / plans the course is directly associated with

• Business Administration and Management (programme VŠTE, EM)

Course objectives supported by learning outcomes

To teach students to collect, collate, process and present statistical data. To acquaint them with the basic procedures from the area of statistical induction, methods of analysis of qualitative and quantitative characters and elements time series analysis. Focusing particularly on the economic interpretation of the result.

Syllabus

• 1. Metody popisné statistiky (základní statistické pojmy, etapy statistického zkoumání, tabulka rozdělení četností, intervalové rozdělení četností, dvourozměrné tabulky rozdělení četností, statistické grafy)
• 2. Základní statistické charakteristiky a indexy (aritmetický průměr a medián, rozptyl a směrodatná odchylka, variační koeficient, percentily, charakteristiky pro agregovaná data, jednoduché a složené indexy, cenové indexy)
• 3. Pravděpodobnost a rozdělení pravděpodobností a jejich číselné charakteristiky (náhodné jevy a jejich pravděpodobnosti, vlastnosti pravděpodobností, nezávislé a podmíněné náhodné jevy a jejich pravděpodobnosti, souhrnná a složená pravděpodobnost, náhodná veličina a její rozdělení pravděpodobností, střední hodnota a rozptyl náhodné veličiny)
• 4. Základní pravděpodobnostní modely (rozdělení binomické, Poissonovo a normální, jejich střední hodnota a rozptyl, standardní náhodná veličina, standardní normální rozdělení, tabulky, distribuční a kvantilová funkce a jejich tabulky)
• 5. Výběrová šetření, rozdělení výběrových charakteristik a základy statistické indukce (základní a výběrový soubor, význam a druhy výběrových zjišťování, výběrová rozdělení, centrální limitní věta, charakteristiky výběrového rozdělení, výběrová rozdělení průměru a poměru, bodové a intervalové odhady populačního průměru a poměru a rozptylu, určování rozsahu výběrového souboru)
• 6. Testování statistických hypotéz (nulová a alternativní hypotéza, hladina významnosti testu a její určování, identifikace oblasti zamítnutí, kritická hodnota testu, testové kritérium, volba mezi dvěma hypotézami, test hypotézy o průměru, poměru a rozptylu, p-hodnota testu)
• 7. Dvouvýběrové testy (test hypotézy o shodě dvou průměrů, rozptylů a o dvou podílech, testování v malých výběrových souborech)
• 8. Další testy a analýra rozptylu (testy shody, testování nezávislosti v kontingenční tabulce, jednofaktorová analýza rozptylu, míry síly závislosti)
• 9. Jednoduchá lineární regrese a korelace (kauzální a nekauzální závislosti, kovariance a korelace, bodový diagram, metoda nejmenších čtverců, regresní přímka, korelační koeficient, další typy regresních funkcí)
• 10. Statistická indukce v regresním modelu (populační a výběrová regresní funkce, odhady regresních parametrů a jejich vlastnosti, standardní chyby regresních parametrů a jejich intervaly spolehlivosti, testy v regresní analýze)
• 11. Vícerozměrná regrese a prognostická aplikace regrese (model vícerozměrné regrese, parciální regresní koeficienty a jejich interpretace, koeficient determinace, testy o významnosti modelu, využití regrese k predikci)
• 12. Úvod do analýzy časových řad (časová řada a její graf, okamžikové a intervalové časové řady, charakteristiky časové řady, trendové funkce, vyrovnávání časové řady klouzavými průměry)

Literature

required literature
• 3. STUCHLÝ, J.: Statistika. Studijní opora pro kombinované studium. VŠTE České Bu-dějovice, 2011 (v elektronické podobě)
• 1. Hindls,R. a kol.: Statistika pro ekonomy. Praha, Professional Publishing 2006, ISBN 80-86946-16-9
• 2. Marek L., Jarošová E., Pecáková I., Pourová Z., Vrabec M. (2005): Statistika pro ekonomy – aplikace, Professional Publishing, Praha. ISBN 80-86419-68-1

recommended literature
• 10. SVATOŠOVÁ, L.-PRÁŠILOVÁ, M. Statistické metody v příkladech. Skriptum Pro-vozně ekonomické fakulty ČZU, Praha 2009, ISBN 978-80-213-1673-7
• 4. Stuchlý,J.: Statistika I. Skripta FM VŠE Praha 1999. ISBN 80-7079-754-1 (i v elektronické podobě)
• 6. Seger,J.-Hindls,R.: Statistické metody v tržním hospodářství Vicoria Publishing Praha 1995. ISBN 80-7187-058-7
• 5. Stuchlý,J.: Statistika II. Skripta FM VŠE Praha 1999. ISBN 80-7079-035-0 (i v elektronické podobě)
• 7. Arltová,M.-Bílková,D.-Jarošová,E.-Pourová,Z.: Příklady k předmětu Statistika A. Skripta VŠE, Praha 2001. ISBN 80-245-0178-3
• 8. Jarošová,E-Pecáková,I.: Příklady k předmětu statistika B. Skripta VŠE, Praha 2000. ISBN 80-245-0015-9

Forms of Teaching

Lecture
Exercise
Consultation

Teaching Methods

Frontal Teaching
Individual Work– Individual or Individualized Activity
Exercise on computers using Excel and the R system
Lectures in Power-Point using hyperlinks

Student Workload

Activities	Number of Hours of Study Workload
	Daily Study	Combined Study
Preparation for the Mid-term Test	24	24
Preparation for Seminars, Exercises, Tutorial	26	68
Preparation for the Final Test	15	15
Elaboration of compulsory and voluntary exercises	13	13
Attendance on Lectures	26
Attendance on Seminars/Exercises/Tutorial/Excursion	26	10
Total:	130	130

Assessment Methods and Assesment Rate

Test – mid-term 15 %
Test – final 50 %
activity at seminars 5 %
a midterm test 2 15 %
a midterm test 3 15 %

Exam conditions

For admission to the exam, the student has to gain at least 18 points from the total of 30 points of three tests. It is possible to evaluate the activity at seminars and the quality of elaborated individual exercises by 0-3 extra points. The students can write the reparative test during the exam period to get the admission to the exam (partial test - 10 points of final test - 30 points). The exam will be assessed on the basis of the computer test using IS (testing theoretical and application part) - 20 points. The evaluation will be done using the following table. A: 18,1 – 20 bodů, B: 16,1 - 18 points, C: 14,1 – 16 points, D: 12,1 – 14 points, E: 10,1 – 12 points, Fx: 5,1 – 10 points, F: 0 – 5 points

Language of instruction

Czech

Further Comments

The course is taught each semester.

• Enrolment Statistics (winter 2011, recent)
  
• Permalink: https://is.vstecb.cz/course/vste/winter2011/STA