VŠTE:STA Statistika - Informace o předmětu

STA Statistika

Rozsah

2/2/0. 5 kr. Ukončení: zk.

Vyučující

Mgr. Vladislav Biba, Ph.D. (cvičící)
Mgr. Václav Dobiáš (cvičící)

Garance

Mgr. Vladislav Biba, Ph.D.
Katedra informatiky a přírodních věd – Ústav technicko-technologický – Rektor – Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích
Dodavatelské pracoviště: Katedra informatiky a přírodních věd – Ústav technicko-technologický – Rektor – Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích

Rozvrh seminárních/paralelních skupin

STA/A3: Ne 23. 10. 8:00–9:30 E1, 9:40–11:10 E1, V. Biba
STA/A3a: Ne 23. 10. 14:50–16:20 D216, 16:30–18:00 D216, 18:10–19:40 D216, V. Biba
STA/A3b: So 12. 11. 8:00–9:30 D216, 9:40–11:10 D216, 11:25–12:55 D216, V. Biba
STA/A3c: So 12. 11. 14:50–16:20 D216, 16:30–18:00 D216, 18:10–19:40 D216, V. Biba
STA/A3d: Ne 13. 11. 8:00–9:30 D216, 9:40–11:10 D216, 11:25–12:55 D216, V. Biba
STA/P01: Čt 13:05–14:35 B1, V. Biba
STA/S01: Čt 9:40–11:10 D216, V. Dobiáš
STA/S02: Čt 11:25–12:55 D216, V. Biba
STA/S03: Út 14:50–16:20 D216, V. Biba
STA/S04: Út 18:10–19:40 D216, V. Dobiáš
STA/S05: Čt 14:50–16:20 D216, V. Biba
STA/S06: Út 11:25–12:55 D216, V. Biba
STA/S07: Čt 11:25–12:55 D215, V. Dobiáš

Předpoklady

MAX_KOMBINOVANYCH ( 140 ) && MAX_PREZENCNICH ( 224 )
obsahová znalost předmětu INF_1 výhodou

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Předmět si smí zapsat nejvýše 364 stud.
Momentální stav registrace a zápisu: zapsáno: 0/364, pouze zareg.: 0/364

Mateřské obory/plány

předmět má 23 mateřských oborů, zobrazit

Cíle předmětu opírající se o výstupy z učení

Cílem předmětu je seznámit studenty se základními postupy z oblasti statistické indukce, metodami analýzy kvalitativních i kvantitativních znaků a s elementy analýzy časových řad. Student po absolvování předmětu umí definovat základní postupy z oblasti statistické indukce, umí charakterizovat a aplikovat metody analýzy kvalitativních i kvantitativních znaků a elementy analýzy časových řad. Absolvent umí shromažďovat, třídit, zpracovávat a prezentovat statistická data.

Osnova

• 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.-13. 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)

Literatura

povinná literatura
• Hindls,R. a kol.: Statistika pro ekonomy. Praha, Professional Publishing 2006, ISBN 80-86946-16-9
• STUCHLÝ, Jaroslav. Statistické analýzy dat : vysokoškolská učebnice. 1. vyd. České Budějovice: Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích, 2015, 220 s. ISBN 978-80-7468-087-8. info
• MAREK, L. a kol. Statistika v příkladech. Praha: Profesional Publishing 2013. ISBN 978-80-7431-218-5
• STUCHLÝ, J.: Statistika. Studijní opora pro kombinované studium. VŠTE České Bu-dějovice, 2011 (v elektronické podobě)

doporučená literatura
• Stuchlý,J.: Statistika I. Skripta FM VŠE Praha 1999. ISBN 80-7079-754-1 (i v elektronické podobě)
• Stuchlý,J.: Statistika II. Skripta FM VŠE Praha 1999. ISBN 80-7079-035-0 (i v elektronické podobě)
• Jarošová,E-Pecáková,I.: Příklady k předmětu statistika B. Skripta VŠE, Praha 2000. ISBN 80-245-0015-9
• Stuchlý,J.: Statistické metody pro manažerské rozhodování 2004, kap. II, str. 34-50 (neparametrické testy), FM VŠE v Praze, ISBN 80-245-0153-8 (i v elektronické po-době)
• HEBÁK, Petr, Diana BÍLKOVÁ a Alžběta SVOBODOVÁ. Praktikum k výuce matematické statistiky II: testování hypotéz. Vyd. 3. V Praze: Oeconomica, 2009, 280 s. ISBN 978-80-245-1574-8.
• Seger,J.-Hindls,R.: Statistické metody v tržním hospodářství Vicoria Publishing Praha 1995. ISBN 80-7187-058-7
• Řezanková,H.-Löster,T.: Úvod do statistiky. VŠE v Praze, Nakladatelství Oeconomi-ca, ISBN 978-80-245-1514-4
• SVATOŠOVÁ, L.-PRÁŠILOVÁ, M. Statistické metody v příkladech. Skriptum Pro-vozně ekonomické fakulty ČZU, Praha 2009, ISBN 978-80-213-1673-7
• Marek L., Jarošová E., Pecáková I., Pourová Z., Vrabec M. (2005): Statistika pro ekonomy – aplikace, Professional Publishing, Praha. ISBN 80-86419-68-1
• MAREK, Luboš. Statistika v příkladech. 1. vyd. Praha: Professional Publishing, 2013, 403 s. ISBN 978-80-7431-118-5.
• Arltová,M.-Bílková,D.-Jarošová,E.-Pourová,Z.: Příklady k předmětu Statistika A. Skripta VŠE, Praha 2001. ISBN 80-245-0178-3
• Arltová, M., Bílková, D., Čenčík, P., Jarošová, E., Pecáková, I., Pourová, Z.: Základy statistiky v příkladech. Tribun EU, 192 str., 2014. ISBN 978-80-263-0756-3

neurčeno
• Kerns, G. J.: Introduction to Probability and Statistics Using R, 2010, ISBN 978-0-557-24979-4 (available online)
• Montgomery, D. C., Runger, G. C.: Applied Statistics and Probability for Engineers, John Wiley & Sons Inc, 2003, ISBN 978-0471204541

Organizační formy výuky

přednáška
cvičení
konzultace

Komplexní výukové metody

frontální výuka
samostatná práce – individuální nebo individualizovaná činnost
Cvičení na počítači s využitím Excelu a systému R
Přednášky v Power-Pointu s využitím hypertextových odkazů
Vypracování povinných a dobrovolných domácích cvičení

Studijní zátěž

Aktivita	Počet hodin za semestr
	Prezenční forma	Kombinovaná forma
Příprava na průběžný test	24	24
Příprava na seminář, cvičení, tutoriál	26	68
Příprava na závěrečný test	15	15
Vypracování povinných a dobrovolných domácích cvičení	13	13
Účast na přednáškách	26
Účast na semináři/cvičeních/tutoriálu/exkurzi	26	10
Celkem:	130	130

Metody hodnocení a jejich poměr

test - průběžný 15 %
test - závěrečný 70 %
test průbežný 2 nebo domácí cvičení a docházka na přednášky 15 %

Podmínky testu

Celkové hodnocení předmětu tvoří součet bodů z~uvedených metod hodnocení - test průběžný max. 15 bodů, test průběžný 2 max. 15 bodů, popř. bonifikace za docházku na přednášky max. 10 bodů a domácí cvičení max. 5 bodů; započítat lze do průběžného hodnocení max. 30 bodů. Kombinovaná forma - 1 průběžný test - max. 30 bodů. Test závěrečný: 0 - 70 bodů. Celková klasifikace předmětu, tj. body za test (70 - 0) + body z~průběžných testů (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.

Navazující předměty

• MAV Marketingový výzkum

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. Materiály z přednášek, cvičení a opory k předmětu Statistika budou průběžně ukládany do Studijních materiálu v ISu. Budou přístupne jen studentům, kteří se zapsali na přednášky a cvičení ze Statistiky.

Další komentáře

Předmět je vyučován každý semestr.

• Statistika zápisu (zima 2016, nejnovější)
  
• Permalink: https://is.vstecb.cz/predmet/vste/zima2016/STA