VŠTE:STA_z Statistika - Informace o předmětu
STA_z Statistika
Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicíchzima 2018
- Rozsah
- 2/4/0. 7 kr. Ukončení: zk.
- Vyučující
- Mgr. Vladislav Biba, Ph.D. (cvičící)
doc. RNDr. Ivo Opršal, Ph.D. (cvičící)
doc. RNDr. Jaroslav Stuchlý, CSc. (cvičící)
Ing. Martin Telecký, Ph.D. (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_z/D6: So 6. 10. 8:00–9:30 A6, 9:40–11:10 A6, 11:25–12:10 A6, So 3. 11. 13:50–14:35 D315, 14:50–16:20 D315, 16:30–17:15 D315, V. Biba
STA_z/D6a: Ne 7. 10. 8:00–9:30 D315, 9:40–11:10 D315, 11:25–12:55 D315, 13:05–14:35 D315, Ne 4. 11. 8:00–9:30 D315, 9:40–11:10 D315, So 15. 12. 8:00–9:30 D315, 9:40–11:10 D315, 11:25–12:10 D315, V. Biba
STA_z/P01: Út 13:05–14:35 A1, J. Stuchlý
STA_z/S01: St 13:05–14:35 D316, Čt 13:05–14:35 D315, M. Telecký
STA_z/S02: St 14:50–16:20 D216, Čt 14:50–16:20 D315, M. Telecký - Předpoklady
- MAT_2z Matematika II
- Omezení zápisu do předmětu
- Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
- 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 zběru a vyhodnocení získaných statistických dat, metodami statistické indukce (odhady, testování hypotéz u kvalitativních i kvantitativních znaků), analýzou závislosti mezi dvěma znaky (vícevýběrové testy, testy nezávislosti, regresní modely) a se zákládními pojmy v analýze časových řad.
- Výstupy z učení
- 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
- 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
- HINDLS,R. a kol.: Statistika pro ekonomy. Praha, Professional Publishing 2006, ISBN 80-86946-16-9
- doporučená literatura
- STUCHLÝ, J.: Statistika. Studijní opora pro kombinované studium. VŠTE České Bu-dějovice, 2011 (v elektronické podobě)
- MAREK, L. a kol. Statistika v příkladech. Praha: Profesional Publishing 2013. ISBN 978-80-7431-218-5
- 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
- MONTGOMERY, D. C., RUNGER, G. C.: Applied Statistics and Probability for Engineers, John Wiley & Sons Inc, 2003, ISBN 978-0471204541
- KERNS, G. J.: Introduction to Probability and Statistics Using R, 2010, ISBN 978-0-557-24979-4 (available online)
- Organizační formy výuky
- přednáška
cvičení
konzultace - Komplexní výukové metody
- frontální výuka
samostatná práce – individuální nebo individualizovaná činnost
- Studijní zátěž
Aktivita Počet hodin za semestr Prezenční forma Kombinovaná forma Příprava na průběžný test 26 Příprava na seminář, cvičení, tutoriál 26 26 Příprava na závěrečný test 26 52 Účast na přednáškách 26 Účast na semináři/cvičeních/tutoriálu/exkurzi 52 26 Celkem: 130 130 - Metody hodnocení a jejich poměr
- test - průběžný 30 %
test - závěrečný 70 % - 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. 15bodů, domácí cvičení - max. 15 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.
- 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. Attendance in lessons is defined in a separate internal standard of ITB (Evidence of attendance of students at ITB). It is compulsory, except of the lectures, for full-time students to attend 70 % lesson of the subjet in a semester.
- Další komentáře
- Předmět je vyučován každý semestr.
- Statistika zápisu (zima 2018, nejnovější)
- Permalink: https://is.vstecb.cz/predmet/vste/zima2018/STA_z