BSA_STA Statistika

Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích
zima 2023
Rozsah
2/2/0. 5 kr. Ukončení: zk.
Vyučující
Ing. Josef Šedivý (cvičící)
Ing. Martin Telecký, Ph.D. (cvičící)
Garance
Ing. Martin Telecký, 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
BSA_STA/A3: So 30. 9. 8:00–9:30 B4, 9:40–11:10 B4, 11:25–12:55 B4, 13:05–14:35 B4, 14:50–16:20 B4, 16:30–18:00 B4, So 11. 11. 8:00–9:30 B4, 9:40–11:10 B4, M. Telecký
BSA_STA/P01: Po 9:40–11:10 B1, M. Telecký
BSA_STA/S20: Út 14:50–16:20 N012, J. Šedivý
BSA_STA/S21: Út 16:30–18:00 N012, J. Šedivý
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.
Cíle předmětu opírající se o výstupy z učení
Cílem předmětu je seznámit studenty se základními a praktickými ekonometrickými metodami analýzy kvalitativních i kvantitativních znaků a s elementy analýzy časových řad.
Výstupy z učení
Student po absolvování předmětu umí: 1. používat základní postupy z oblasti statistické indukce 2. umí charakterizovat a aplikovat metody analýzy kvalitativních znaků 3. umí charakterizovat a aplikovat metody analýzy i kvantitativních znaků 4. umí charakterizovat elementy analýzy časových řad 5. umí shromažďovat, třídit, zpracovávat a prezentovat ekonometrická data
Osnova
  • Přednášky: 1. Statistika, ekonomie, ekonometrie, národohospodářská statistika: základní pojmy, etapy statistického zkoumání, tabulka rozdělení četností, statistické grafy. 2. Základní statistické charakteristiky: interpretace aritmetického průměru a mediánu, rozptylu a směrodatná odchylky, variační koeficient, percentily, charakteristiky pro agregovaná data, 8 jednoduché a složené indexy pro sledování národního hospodářství, odvětví a firem. 3. Gaussova křivka – její vysvětlení a aplikace: náhodná veličina a její rozdělení pravděpodobností, střední hodnota a rozptyl náhodné veličiny. 4. Nulové hypotézy – vysvětlení a aplikace: nejčastěji používaná testová kritéria, hladina významnosti testu, kritická hodnota testu. 5. Dvou-výběrové testy: test rozdílnosti dvou skupin či párů. 6. Testy kontingenčních tabulek: testování nezávislosti mezi sledovanými znaky v kontingenční tabulce. 7. Jednoduchá lineární regrese: regresní přímka, pravidla pro tzv. BLUE odhad, korelační koeficient. 8. Interpretace koeficientů v regresním modelu: logaritmická transformace, testy v regresní analýze. 9. Vícerozměrná regrese: pravidla pro tzv. BLUE odhad, regresní koeficienty a jejich interpretace, koeficient determinace, testy o významnosti modelu. 10. Časové řady: charakteristiky časové řady, pravidla pro BLUE odhad. 11. Časové řady: jednoduché BLUE regresní modely. 12. Panelová data: charakteristika odhadu panelových dat, fixní efekty a náhodný efekt časové řady. 13. Nové trendy a metody v ekonometrii: podniková ekonomie, finance, mikro-ekonomie a makro-ekonomie. Semináře: 1. Tvorba histogramů a grafů pro zobrazení různých typů dat. 2. Interpretace aritmetického průměru, mediánu, rozptylu a směrodatná odchylky, variačního koeficientu, percentilu. 3. Tvorba a interpretace jednoduchých a složených indexů pro sledování národního hospodářství, odvětví a firem. 4. Aplikace Gaussovy křivky a testování nulových hypotéz o normalitě. 5. Parametrické testy rozdílnosti dvou skupin či párů. 6. Neparametrické testy rozdílnosti dvou skupin či párů. 7. Testování nezávislosti mezi sledovanými znaky v kontingenční tabulce. 8. Interpretace koeficientů v jednoduchém regresním modelu, diagnostika odhadu a jeho interpretace. 9. Interpretace, koeficientů ve vícenásobném regresním modelu, diagnostika odhadu a jeho interpretace. 10. Tvorba dotazníků pro stanovené hypotézy: příklady dobré praxe. 11. Aplikace jednoduchých regresních modelů pro časové řady, diagnostika odhadu a jeho interpretace. 12. Jednoduchý odhad panelových dat pomocí fixních efektů. 13. Jednoduchý odhad panelových dat pomocí náhodného efektu.
Literatura
    povinná literatura
  • ADAMEC, V., L. STŘELEC a D. HAMPEL, 2017. Ekonometrie I: učební text. Druhé nezměněné vydání. Brno: Mendelova univerzita v Brně. ISBN 978-80-7509-480-3.
  • HINDLS, R., 2018. Statistika v ekonomii. [Průhonice]: Professional Publishing. ISBN 978-80-88260-09-7.
  • MOŠNA, F., 2017. Základní statistické metody. Praha: Univerzita Karlova v Praze - Pedagogická fakulta. ISBN 978-80-7290-972-8.
  • BARROW, M. M., 2017. Statistics for Economics, Accounting and Business Studies. 7 edit. [s. l.]: Pearson, Harlow. ISBN 978-1292118703. MCCLAVE, J. T., P. G. BENSON a T. SINCICH, 2018. Statistics for Business and Economics. Global Edition, 13 edit. [s. l.
    doporučená literatura
  • ČECHURA, L. et al., 2013. Cvičení z ekonometrie. 3. vyd. Praha: Česká zemědělská univerzita, Provozně ekonomická fakulta. ISBN 978-80-213- 2405-3.
  • ADAMEC, V. a L. STŘELEC, 2016. Ekonometrie I: cvičebnice. Třetí upravené vydání. Brno: Mendelova univerzita v Brně. ISBN 978-80- 7509-396-7.
  • STUCHLÝ, J., 2015. Statistické analýzy dat. České Budějovice: Vysoká škola technická a ekonomická. ISBN 978-80-7468-087-8.
  • ARLTOVÁ, M., 2014. Základy statistiky v příkladech. Brno: Tribun EU. ISBN 978-80-263-0756-3.
Organizační formy výuky
přednáška
seminář
cvičení
tutoriál
konzultace
Komplexní výukové metody
frontální výuka
skupinová výuka - kompetice
projektová výuka
brainstorming
kritické myšlení
samostatná práce – individuální nebo individualizovaná činnost
výuka podporovaná multimediálními technologiemi
Studijní zátěž
AktivitaPočet hodin za semestr
Prezenční formaKombinovaná forma
Příprava na průběžný test1010
Příprava na seminář, cvičení, tutoriál4480
Příprava na závěrečný test2020
Účast na průběžném testu22
Účast na přednáškách26 
Účast na semináři/cvičeních/tutoriálu/exkurzi2616
Účast na závěrečném testu22
Celkem:130130
Metody hodnocení a jejich poměr
test - průběžný 30 %
test - závěrečný 70 %
Podmínky testu
Pro úspěšné splnění předmětu je nutné v~součtu dosáhnout z~průběžného a závěrečného hodnocení minimálně 70 % za níže stanovených podmínek. V~průběžném hodnocení lze získat 30 bodů tj. 30 %. V~závěrečném hodnocení lze celkem získat 70 bodů tj. 70 %. Celková klasifikace předmětu, tj. body za závěrečné hodnocení (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. Student prezenční formy studia je povinen na kontaktní výuce, tj. vše kromě přednášek, splnit povinnou 70% účast.
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 seminářích povinná 70% účast.
Předmět je zařazen také v obdobích zima 2021, zima 2022, zima 2024.